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データ、AI、クラウドコース

重要なスキルをマスターしよう

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。

  • 自分のペースで学習
  • 実践的な経験を積む
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794 コース

コース

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

2 時間

コース

Tableau でダッシュボードを作成する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,679件のレビュー

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

3 時間

コース

データ品質入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 3,671件のレビュー

データ品質管理の基本について学びましょう。データ品質の監視と改善に関する主要な概念、側面、および手法について学びましょう。

データマネジメント

2 時間

コース

Microsoft Fabric 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,243件のレビュー

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

4 時間

コース

Java によるオブジェクト指向プログラミング入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,408件のレビュー

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

4 時間

コース

Pythonで扱う日付と時刻

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 3,042件のレビュー

Pythonで日付と時刻を扱う方法を学びましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

AIセキュリティとリスク管理

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,654件のレビュー

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

2 時間

コース

Kubernetes入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,749件のレビュー

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

3 時間

コース

SQLでビジネスデータを分析する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 292件のレビュー

ビジネスのパフォーマンス指標を算出するSQLクエリの書き方を学びます。

レポート/報告

4 時間

コース

ダッシュボード設計の基本概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,279件のレビュー

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

2 時間

コース

Snowflake アーキテクチャ

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 418件のレビュー

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

3 時間

コース

Excel の Power Pivot

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,727件のレビュー

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

3 時間

コース

EU AI法を理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,511件のレビュー

AI Actへの備えを整えよう!EU AI法の義務、リスク、要件を理解します。

AI

1 時間

コース

Pythonで学ぶMachine Learningの前処理

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 480件のレビュー

機械学習のためのデータのクリーニングと準備方法について学びましょう!

機械学習

4 時間

コース

高度な Git

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,320件のレビュー

高度なGit機能を習得し、複雑なマージから大規模プロジェクトの最適化まで、データサイエンスとエンジニアリングの業務を効率化。

ソフトウェア開発

3 時間

コース

AI支援コーディング 上級編

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 460件のレビュー

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

1 時間 30 min

コース

Data Managementの基本概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,430件のレビュー

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

2 時間

コース

中級 Power Query in Excel

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,304件のレビュー

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

4 時間

コース

Pythonでの時系列データ操作

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 184件のレビュー

このコースでは、時系列データの取り扱いに関する基礎を学んでいただきます。

データ操作

4 時間

コース

データアナリストのための AI

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 186件のレビュー

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

4 時間

コース

Microsoft Copilot in Word

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 555件のレビュー

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

3 時間

コース

Google Sheetsで学ぶデータ分析

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,345件のレビュー

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

3 時間

コース

Gen AI: Beyond the Chatbot

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 477件のレビュー

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

1 時間 30 min

コース

Python によるオブジェクト指向プログラミング

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 848件のレビュー

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

4 時間

コース

Pythonによるテスト入門

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,544件のレビュー

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

4 時間

コース

PySparkで学ぶBig Data入門

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 265件のレビュー

PySparkでビッグデータを扱う基礎を学ぶ。

データエンジニアリング

4 時間

FAQs

データサイエンスとは何ですか?

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。

データサイエンスはどのように学べますか?

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。

データサイエンスにはどのようなスキルが必要ですか?

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。

データサイエンスは何に使えますか?

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。

データサイエンスは良いキャリアですか?

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。

データサイエンティストになるのは難しいですか?

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。

データサイエンスにコーディングは必要ですか?

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。

データサイエンティストになるにはどのくらい時間がかかりますか?

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分野でどのようなトピックを学習できますか?

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。

DataCamp for Mobileでデータスキルを伸ばしましょう

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。