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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。

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  • 実践的な経験を積む
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298 コース

コース

Gen AI Apps: Transform Your Work

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 82件のレビュー

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

クラウド

1 時間 15 min

コース

Snowflake Management, Governance & Collaboration

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 58件のレビュー

Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.

データマネジメント

3 時間

コース

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 91件のレビュー

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

クラウド

1 時間 30 min

コース

データバイアスを攻略する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 217件のレビュー

偏りを見抜き、軽減する方法を学び、分析の精度とモデルの信頼性を高めましょう。

データマネジメント

2 時間

コース

データ戦略

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,734件のレビュー

戦略的なデータマネジメントを習得し、ビジネスの卓越性を実現しましょう。

データマネジメント

1 時間

コース

Pythonで学ぶ予測分析入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 221件のレビュー

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。

機械学習

4 時間

コース

Power BIで学ぶ野球データ可視化

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 182件のレビュー

Power BIで野球データを分析・可視化。散布図、トルネードチャート、ゲージで洞察を分かりやすく表現。

データの可視化

1 時間

コース

AI支援による製品ローンチ

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 329件のレビュー

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。

AI

1 時間

コース

Gen AI: Navigate the Landscape

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 77件のレビュー

You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.

クラウド

1 時間 15 min

コース

データ・フルーエンシー

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 273件のレビュー

データリテラシーを習得。個人と組織に必要なスキルを学び、行動を理解し、データ駆動の文化を築きましょう。

データリテラシー

2 時間

コース

R による可視化ベストプラクティス

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 302件のレビュー

データを効果的に伝える方法を学ぶ。一般的なチャート、代替の可視化タイプ、知覚に基づくスタイル改善を概観します。

データの可視化

1 時間

コース

DataLab入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 108件のレビュー

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。

レポート/報告

1 時間

コース

AI支援のレストラン計画

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 337件のレビュー

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。

AI

1 時間

コース

Introduction to Julia

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 127件のレビュー

Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Rで学ぶポートフォリオ分析入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 147件のレビュー

FinanceとRのスキルを活用し、金融ポートフォリオのバックテスト、分析、最適化を行いましょう。

実践ファイナンス

5 時間

コース

金融のための中級R

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 39件のレビュー

Rでの日付の扱いを学び、if文・ループ・関数を金融の例で実践的に探究します。

実践ファイナンス

5 時間

コース

Google: Create Your First Gemini Enterprise Application

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 55件のレビュー

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

クラウド

25 min

コース

意思決定モデリングを読み解く

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 170件のレビュー

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。

データリテラシー

1 時間

コース

Tidyverseによるデータコミュニケーション

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 192件のレビュー

tidyverseツールの力を活用し、結果を伝える出版品質のグラフィックとカスタムスタイルのレポートを作成します。

データの可視化

4 時間

コース

Introduction to Power Automate

  • 基礎スキルレベル
  • 4.4+
  • 5件のレビュー

Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.

AI

3 時間

コース

コンピュータサイエンスの基礎概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 166件のレビュー

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。

ソフトウェア開発

3 時間

コース

ビジネス・バリュエーション入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 157件のレビュー

実務応用とケーススタディで、割引キャッシュフロー(DCF)を用いた企業評価を学びます。

実践ファイナンス

3 時間

コース

Case Study: Exploratory Data Analysis in R

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 48件のレビュー

Use data manipulation and visualization skills to explore the historical voting of the United Nations General Assembly.

探索的データ分析

4 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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モバイル コースと毎日の 5 分間のコーディング チャレンジで、外出先でも進歩できます。