データ、AI、クラウドコース

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PythonとNumPyで、最も基本的なファイナンスの概念を学びましょう。

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Rで時系列予測を学び、ARIMAモデルや指数平滑法で将来を予測する方法を習得します。

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データを探索し、ロジックを自動化し、実践的なビジネス例でトレンドを見つける動的なSigma計算を構築します。

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プロンプト設計力を磨き、顧客に最適なスキンケア製品を提案するチャットボットをテストし、個別最適な結果を導きます。

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同じ結合や計算の書き直しをやめて、Sigma データモデルで、適切に管理されたスケーラブルな分析へ。

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生成AIを活用し、EVメーカーの市場動向を分析し、戦略的な参入計画を策定します。

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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！

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GCPの基礎を習得。Storageやデータ処理を学び、GCPでの業務モダナイゼーションを実践的に理解します。

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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。

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Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

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小売データのケーススタディで Alteryx Designer を活用し、売上分析と戦略的意思決定を強化しましょう。

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Microsoft Fabric のインフラを設定し、管理する方法を学びましょう。

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カスタマイズしたGPTと対話し、優れたプロンプト術でレストランの計画と開業を進めましょう。

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このケーススタディでは、可視化手法を用いて、Data Scientist、Data Analyst、Data Engineerに最も求められるスキルを特定します。

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AI搭載のデータノートブック DataLab の基礎を学び、データ分析と探索に活用できる力を身につけます。

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Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.

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Google Cloudで学ぶデータ変換入門

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Rでキャッシュフロー評価の基礎を学び、人間の死亡データを扱い、生命保険商品を構築する。

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This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.

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意思決定モデル、分析手法、リスク管理、最適化手法で意思決定スキルを高める。

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このケーススタディで、Power BIを使ってサプライチェーン分析を学びます。 make vs. buy分析ツールを作成し、コストを計算して、生産量を分析します。

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コンピュータの仕組みを学び、効率的なアルゴリズムを設計し、計算理論を探究して実世界の課題を解決します。

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Rで強力なshinydashboardパッケージを使い、インタラクティブなダッシュボードを作成する方法を学ぶ。 視聴者向けに、動的で魅力的なビジュアライゼーションを作成します。

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Google Cloud における信頼性とセキュリティ

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Databricks Genieスペースをエンドツーエンドで構築：説明、同義語、指示、テーブル関係、サンプルクエリ、監視、ベンチマーク。

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Google Cloud AIで革新する

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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。

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Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.

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このコースでは、予測のために Logistic Regression モデルを構築し、活用・提示する方法を学びます。

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This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.