コース
現代のデータアーキテクチャを理解する
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 1,166件のレビュー
最新のデータアーキテクチャを体系的に学習。IngestionからServing、Governance、Orchestrationまで主要要素を網羅します。
データエンジニアリング
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
- 短い章を完了
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その他
AI
AI
コース
Pythonによるテスト入門
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 1,356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
ソフトウェア開発
AI
コース
Introduction to Subagents
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 252件のレビュー
Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
AI
コース
Pythonで学ぶDeep Learning入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 228件のレビュー
ニューラルネットワークの基礎と、PythonのKeras 2.0を用いた深層学習モデルの構築方法を学びましょう。
AI
AI
コース
Microsoft Copilot in PowerPoint
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 249件のレビュー
Microsoft CopilotでPowerPointプレゼンテーションを作成する。 ドキュメントをスライドに変換し、ビジュアルとスピーカーノートを生成します。
AI
AI
データ操作
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+
- 1,116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
コース
Excel の Power Pivot
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,497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
データエンジニアリング
コース
pandasで効率よくデータを取り込む
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 1,887件のレビュー
CSV、スプレッドシート、JSON、SQLデータベース、APIなど、一般的な形式やシステムからデータを取得する方法を学びます。
データ準備
コース
Introduction to Power Automate
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 61件のレビュー
Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
AI
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+
- 1,580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
データ準備
コース
Google Sheetsで学ぶデータ分析
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,219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
コース
Databricks Lakehouse 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 186件のレビュー
Databricks Lakehouseを探求する - メダリオンアーキテクチャやクラスターから、ガバナンス、共有、デプロイまで。
データエンジニアリング
コース
データストーリーテリング事例研究：専攻分野
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 900件のレビュー
データストーリーテリングは、分析を高める需要の高いスキルです。 このコースで大学専攻データセットを使って、ストーリー構築と可視化を学ぶ！
データリテラシー
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+
- 778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
コース
説明可能な人工知能（XAI）の基礎概念
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,031件のレビュー
初心者向けコースで、Explainable Artificial Intelligence (XAI) の役割と実務での実態を理解しましょう。
AI
機械学習
データマネジメント
実践ファイナンス
AI
データ操作
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。
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