データ操作
データ、AI、クラウドコース
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776 コース
機械学習
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+
- 811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
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Databricks の基本概念
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 979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
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Databricks Lakehouse 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 298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
実践ファイナンス
リーダーシップ
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Intro to Snowflake for Devs, Data Scientists, Data Engineers
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
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Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
データエンジニアリング
データ操作
データマネジメント
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Azure App Services
- 中級スキルレベル
- 4.7+
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Azure でスケーラブルな Web アプリとサーバーレス関数を構築・デプロイし、セキュリティ、監視、自動化を習得します。
クラウド
確率・統計
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AI支援コーディング 上級編
- 上級スキルレベル
- 4.8+
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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
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+
- 1,151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
確率・統計
コース
Model Context Protocol: Advanced Topics
- 中級スキルレベル
- 4.9+
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Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
AI
データ操作
ソフトウェア開発
コース
Introduction to Google Workspace with Gemini
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
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You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
AI
コース
MLflow 入門
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 860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
ソフトウェア開発
データ準備
コース
PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning
- 上級スキルレベル
- 4.7+
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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
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Apache Kafka 入門
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Apache Kafkaを基礎からアーキテクチャまで習得。実運用のデータストリーミングに向けて、作成・管理・トラブル対応を学びます。
データエンジニアリング
データ操作
データエンジニアリング
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Databricks におけるデータ管理
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DatabricksでDelta Lakeを用いたデータ管理を習得。ACIDトランザクション、スキーマ制約、セキュリティを網羅。
データマネジメント
レポート／報告
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。