コース
Google: Introduction to AI Agents
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 100件のレビュー
Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
クラウド
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
無料アカウントを作成
Googleで続行その他のオプションを表示または
298 コース
実践ファイナンス
リーダーシップ
コース
Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 305件のレビュー
Microsoft Fabricにデータを取り込み、Pipelines、Dataflows、Shortcuts、Semantic Models、セキュリティ、モデル更新を学習します。
その他
コース
Building Marketing Workflows with n8n
- 基礎スキルレベル
- 4.9+
- 49件のレビュー
Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
AI
コース
Sigma におけるビジュアライゼーション
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 173件のレビュー
Sigmaチャートを作成・カスタマイズし、明快で説得力のあるデータストーリーを伝える方法を学ぶ—コーディング不要。
データの可視化
実践ファイナンス
データの可視化
コース
Introduction to Databricks Genie
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 58件のレビュー
Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.
データエンジニアリング
データ操作
コース
エンドユーザーのための Power BI
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 306件のレビュー
Power BI Serviceを使いこなし、インターフェースを習得し、的確な判断を下し、レポートの力を最大限に引き出します。
レポート／報告
コース
Rで学ぶTree-Based ModelsによるMachine Learning
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 257件のレビュー
tidymodelsで木ベースのモデルとアンサンブルを用い、分類と回帰の予測手法を学びます。
機械学習
コース
Gen AI Agents: Transform Your Organization
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 79件のレビュー
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
クラウド
実践ファイナンス
確率・統計
コース
Google Sheetsで学ぶ金融アナリティクス
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 123件のレビュー
Google Sheetsでグラフィカルなダッシュボードを構築し、金融証券のパフォーマンスを追跡する方法を学びます。
実践ファイナンス
コース
デジタルトランスフォーメーションを理解する
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 541件のレビュー
デジタルトランスフォーメーションの世界に踏み込み、急速に変化するデジタル環境で変革を導く人材になる力を身につけましょう。
データリテラシー
AI
クラウド
データ準備
レポート／報告
コース
ケーススタディ：Power BI による求人市場データの分析
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 318件のレビュー
架空の企業を、このインタラクティブなPower BIケーススタディで支援します。 Power Query、DAX、ダッシュボードを使って、最も需要の高いデータ職を特定します！
データ操作
コース
Snowflakeにおけるデータパイプラインの自動化
- 基礎スキルレベル
- 4.9+
- 52件のレビュー
Snowflakeで、COPY INTO、Snowpipe、streams、tasks、dynamic tables、クエリ性能ツールを使い、データパイプラインを読み込み・自動化・最適化します。
データエンジニアリング
AI
データリテラシー
データ操作
データエンジニアリング
コース
Corporate Finance Fundamentals
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 219件のレビュー
Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
実践ファイナンス
コース
Sigma で始める AI アプリ入門
- 基礎スキルレベル
- 4.9+
- 120件のレビュー
コード不要。Sigmaでユーザー入力とアクションを活用し、洗練されたUIでインタラクティブなAIアプリを構築しましょう。
レポート／報告
その他
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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