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データ、AI、クラウドコース

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392 コース

コース

RNA-Seq with Bioconductor in R

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 143件のレビュー

RNA-Seqの差次的発現解析を使い、さまざまな疾患や条件で重要と思われる遺伝子を特定します。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶ音声言語処理

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 274件のレビュー

Pythonで生の音声ファイルを読み込み、変換し、音声認識で文字起こしする方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

Pythonで学ぶネットワーク分析入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 221件のレビュー

NetworkX を用いてネットワークを分析・可視化し、構造を理解するスキルを身につけます。

確率・統計

4 時間

コース

Rで扱う日付と時刻

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 94件のレビュー

Rで日付・時刻の解析、操作、計算の基礎を学びます。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Pythonで学ぶOptimization入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 200件のレビュー

PythonのSciPyとPuLPで、基礎から制約付き・高度な最適化まで、実務の最適化問題を解く力を身につけます。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Hugging Face で学ぶマルチモーダルモデル

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 173件のレビュー

Hugging Faceの最新AIモデルでテキスト・画像・音声・動画を組み合わせ、新しい画像や動画を生成しましょう。

AI

4 時間

コース

Power BI で始める Python 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 147件のレビュー

Power BIでPythonスクリプトを使い、データ前処理、可視化、相関係数の計算を学びます。

データ操作

3 時間

コース

Pythonで学ぶ確率の基礎

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 202件のレビュー

確率変数、平均と分散、確率分布、条件付き確率など、確率の基礎概念を学習します。

確率・統計

5 時間

コース

Google DeepMind: Build Your Own Small Language Model

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 24件のレビュー

In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.

クラウド

6 時間

コース

Building AI Agents with CrewAI

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 96件のレビュー

Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.

AI

1 時間

コース

Pythonでデータ可視化を磨く

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 307件のレビュー

結果を効率的かつ効果的に伝える、魅力的で説得力のある可視化の作り方を学ぶ。

データの可視化

4 時間

コース

Power BI で学ぶ財務諸表入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 305件のレビュー

Power BIで損益計算書と貸借対照表の活用方法を学ぶ

実践ファイナンス

4 時間

コース

Power BI での時系列分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 271件のレビュー

Power BIでの時系列分析を実践的に学習。実データで作業し、代表的な手法を練習します。

データの可視化

5 時間

コース

Anomaly Detection in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 178件のレビュー

この4時間のコースで、データ分析の異常を検出し、Pythonの統計ツールキットを拡張します。

確率・統計

4 時間

コース

Building AI Agents with Snowflake

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 22件のレビュー

Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.

AI

4 時間

コース

Pythonで学ぶMongoDB入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 375件のレビュー

MongoDBで柔軟な構造のデータを操作・分析する方法を学びます。

データエンジニアリング

3 時間

コース

Rによるクラスター分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 71件のレビュー

階層クラスタリングとk-meansクラスタリングの仕組みを直感的に理解し、データから洞察を引き出す方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Azure コンピューティングソリューション

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 123件のレビュー

Azureでコンテナーの仕組みを学習。レジストリ、ACI、AKSの基礎、スケーリング、監視、トラブルシューティングを含みます。

クラウド

3 時間

コース

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 45件のレビュー

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

クラウド

30 min

コース

Rで学ぶアンケートデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 219件のレビュー

代表的な設計手法でSurveyの設計を学び、結果の可視化と分析まで行います。

確率・統計

4 時間

コース

tidyverse で学ぶモデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 232件のレビュー

予測を含むデータモデリングの種類を学び、Tidyverseでの線形回帰とモデル評価指標の実施方法を習得します。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで可視化する地理空間データ

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 343件のレビュー

geopandasとfoliumを使い、Pythonで地理空間データを魅力的に可視化する方法を学びます。

データの可視化

4 時間

コース

Amazon Bedrock入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 131件のレビュー

Amazon Bedrockで基盤AIモデルにアクセスし、複雑なインフラ管理なしでAIを活用・構築する方法を学びます。

AI

3 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。

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