レポート/報告
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
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コース
PyTorchで学ぶTransformerモデル
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 870件のレビュー
LLMの仕組みを解説。transformerがテキストモデリングを革新し、生成AIブームを牽引した理由を学びます。
AI
コース
Rでのデータインポート入門
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 367件のレビュー
本コースでは、readxlやdata.tableといったツールを用いて、RでCSV、XLS、テキストファイルを読み込む方法を学びます。
データ準備
コース
Introduction to Google Workspace with Gemini
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 371件のレビュー
You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
AI
探索的データ分析
コース
中級 Power Query in Excel
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 1,125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
コース
Gen AI: Beyond the Chatbot
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 234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
AI
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+
- 1,470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
データリテラシー
データエンジニアリング
コース
MLflow 入門
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 777件のレビュー
MLflowで機械学習アプリ開発の複雑さを簡素化する方法を学びます。MLflow Tracking、Projects、Models、Model Registryを探究します。
機械学習
機械学習
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+
- 54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
確率・統計
コース
PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 756件のレビュー
画像にPyTorchを適用し、ディープラーニングモデルでバウンディングボックス付きの物体検出と画像セグメンテーション生成を行います。
AI
コース
Databricks の基本概念
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 893件のレビュー
Databricks Lakehouseの強みを学び、データエンジニアリングと機械学習のスキルを大規模に伸ばしましょう。
データエンジニアリング
コース
Gemini in Google Slides
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 361件のレビュー
Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
AI
データ操作
コース
Pythonで学ぶExplainable AI
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 1,122件のレビュー
Scikit-learn、SHAP、LIMEで、透明性・信頼性・説明責任のあるAIを検証・構築するための必須スキルを身につけます。
AI
コース
Create Engaging Video with Google Vids
- 基礎スキルレベル
- 4.9+
- 333件のレビュー
Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
クラウド
コース
XGBoost で学ぶ極限の勾配ブースティング
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 266件のレビュー
勾配ブースティングの基礎を学び、XGBoostで分類・回帰の課題を解く最先端の機械学習モデルを構築します。
機械学習
コース
Docker 中級
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 854件のレビュー
マルチステージビルド、Dockerのネットワーキングツール、Docker Composeを習得し、最適なコンテナ化アプリを実現しましょう。
ソフトウェア開発
コース
Pythonで学ぶGymnasiumによるReinforcement Learning
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 733件のレビュー
強化学習の旅を始めましょう!エージェントが相互作用を通じて環境を解決する方法を学びます。
AI
確率・統計
機械学習
コース
AWSのセキュリティとコスト管理の基本概念
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,381件のレビュー
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認定に備えましょう。
クラウド
データリテラシー
リーダーシップ
コース
Microsoft Copilot in Word
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 254件のレビュー
WordでMicrosoft Copilotを使いこなし、執筆を高速化し、文書を即座に理解し、より効果的に共同作業しましょう。
AI
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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