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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
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。
または
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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
クラウド
コース
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。
データの可視化
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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
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You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
クラウド
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Exploring Data Transformation with Google Cloud
クラウド
データマネジメント
クラウド
データマネジメント
機械学習
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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。
データ準備
データの可視化
AI
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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。
データの可視化
コース
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
データリテラシー
データの可視化
レポート/報告
AI
その他
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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
実践ファイナンス
実践ファイナンス
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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.
クラウド
データリテラシー
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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
コース
Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
AI
ソフトウェア開発
実践ファイナンス
クラウド
コース
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。