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Microsoft Azure のアーキテクチャとサービスを理解する
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 1,830件のレビュー
このコースでは、Azure の基盤をさらに深掘りし、コンテナや仮想マシンなどのトピックを幅広く扱います。
クラウド
専門インストラクターによる短い動画を視聴し、ブラウザベースのインタラクティブな練習では、学んだことを実践してみましょう。
または
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このコースでは、Azure の基盤をさらに深掘りし、コンテナや仮想マシンなどのトピックを幅広く扱います。
クラウド
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データ駆動型の世界において、ダッシュボードは必須のツールです。Tableauダッシュボードを活用して、ビジネスパフォーマンスへの影響力を高めましょう。
データの可視化
データマネジメント
コース
Fabricの主な活用事例を理解するために、7つのFabric体験において様々なツールを探求していただきます。
その他
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基本的なクラスとオブジェクトから、継承やポリモーフィズムなどの高度なトピックまで、主要なオブジェクト指向プログラミングの概念を学習します。
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
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AIセキュリティの基本を理解し、脅威からシステムを守りながら、ビジネス目標との整合性を保ち、主要なリスクを軽減する方法を学びます。
AI
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本コースでは、Kubernetesの基礎を学び、Manifestsとkubectlでコンテナをデプロイしオーケストレーションします。
ソフトウェア開発
レポート/報告
コース
成果を生むダッシュボードの作成スキルを身につけましょう。 ダッシュボード設計の基本、ビジュアル分析の構成要素、ダッシュボードの種類を理解します。
データの可視化
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Snowflakeの3層アーキテクチャを習得し、Snowflakeで効果的に作業するためのメンタルモデルを構築します。
データマネジメント
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Large Language Models(LLMs)の基礎と、ビジネスをどう変革しているかを学びます。
AI
コース
ExcelのPower Pivotを習得し、データの取り込み、リレーションシップ構築、DAXを活用。動的ダッシュボードで実践的な洞察を得る。
データ操作
AI
機械学習
ソフトウェア開発
コース
AIを上級エンジニアのパートナーとして活用し、コード分析、パフォーマンス最適化、セキュリティ、ソフトウェアアーキテクチャの判断を学ぶ。
AI
コース
データのライフサイクルからセキュリティ、ガバナンスまで、データマネジメントに必要な重要概念を体系的に学びます。
データマネジメント
コース
ExcelのPower Query基礎を土台に、データ変換スキルを一段上へ。中級者向けコースで次のレベルの習熟を目指します。
データ準備
データ操作
コース
データ分析のあらゆる段階でAIを活用。 より鋭いプロンプトを書き、データ品質を監査し、追う価値のある洞察を見つけ、信頼できる成果を届ける。
AI
コース
WordでMicrosoft Copilotを使いこなし、文章をすばやく作成。文書を瞬時に理解し、共同作業をより効果的に進める方法を学べます。
AI
AI
コース
Google Sheetsでデータを整形・分析し、洞察を得る方法を学びます。並べ替え、フィルター、VLOOKUPでデータを結合する手順も習得します。
データ操作
コース
AWSのセキュリティ、ガバナンス、コスト最適化を習得し、Cloud Practitioner認定資格に備えましょう。
クラウド
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This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
クラウド
コース
機械学習モデルの性能向上につながる、新しい特徴量の作成方法を学びます。
機械学習
コース
ぜひ学んでみましょう。クラスを作成し、継承とポリモーフィズムを活用してコードを再利用し、最適化する方法を学びます。
ソフトウェア開発
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Pythonのテストを習得。手法を学び、チェックを作成し、pytestとunittestでエラーのないコードを保証します。
ソフトウェア開発
データエンジニアリング
データサイエンスは、データから情報を得ることに焦点を当てた専門分野です。プログラミングスキル、科学的手法、アルゴリズムなどを使用して、データサイエンティストはデータを分析し、実用的な洞察を形成します。
PythonやRなどのプログラミング言語を学び、数学と統計の原理を理解する必要があります。データ分析手法とデータサイエンスツールの知識も不可欠です。データサイエンスを学ぶ方法は数多くあります。学位や大学での学習などの正式なルートに加えて、自分のペースで学習できるリソースも多数揃っています。オンラインコースやチュートリアルに加えて、書籍、動画なども利用できます。
数学と統計の知識に加えて、データサイエンティストにはPython、R、SQLなどの言語でのプログラミングスキルが必要です。さらに、データサイエンスには大規模なデータセットを扱う能力、データ可視化、データラングリング、データベース管理の知識も必要です。機械学習とディープラーニングのスキルも役立ちます。
ほぼすべての業界でデータサイエンスを職務に活用できます。医療機関は病気の検出と治療にデータサイエンスを活用し、金融会社は詐欺の検出と防止に使用しています。また、すべての業界で、推奨システムの構築や顧客離れの分析など、マーケティングにデータサイエンスが必要です。
はい、データサイエンスは米国および世界で最も急成長している分野の一つです。また、最も高収入のキャリアの一つでもあります。Payscaleのデータによると、経験豊富なデータサイエンティストは米国で平均97,609ドルの収入を得られ、満足度評価では5つ星中、星4つと高水準を示しています。
ここで考慮すべきことがいくつかあります。まず、データサイエンスの学位は競争が激しく、多くの場合、一貫して高い成績が必要です。同様に、データサイエンスに必要なスキルの多くは、多くの学習と忍耐を必要とします。必要な基礎をすべてマスターするには数か月かかる場合があり、エントリーレベルのポジションを確保するには多くの経験が必要です。
はい、Python、R、SQL、Java、C/C++などでのコーディング経験が必要です。ただし、初心者の間では、構文が比較的シンプルなPythonがプログラミング言語としてよく選ばれています。
事前のコーディング経験や数学的知識のない人の場合、エントリーレベルのデータサイエンティストのレベルに達するのに、通常7〜12か月の集中的な学習が必要です。ただし、データサイエンスの理論的基礎のみを学習しても、真のデータサイエンティストになれるとは限らないことを覚えておくことが重要です。
データサイエンスの基礎をマスターしたら、機械学習、人工知能、ビッグデータ分析、ビジネス分析とインテリジェンス、データマイニングなど、さまざまな分野で専門性を高めることができます。
モバイルコースと毎日5分のコーディングチャレンジで、外出先でも学習を進められます。