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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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392 コース

コース

String Manipulation with stringr in R

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 54件のレビュー

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

ソフトウェア開発

4 時間

コース

AWS データストアの活用

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 31件のレビュー

AWS データストアの選定・構築・保護を学習。DynamoDBとS3を、実践的なコンソール演習と実世界のシナリオで習得します。

クラウド

3 時間

コース

Azure Storage 開発

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 96件のレビュー

AzureでBlob Storage、Cosmos DB、キュー、イベント駆動型サービスを使って、データを保存・保護・拡張・処理する方法を学びます。

クラウド

3 時間

コース

Rで始めるテキスト分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 62件のレビュー

tidy フレームワークを用いて、R でテキストデータを分析する。

データ操作

4 時間

コース

Pythonで欠損データに対処する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 184件のレビュー

Pythonで欠損データの特定、分析、除去、そして代入(補完)方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

Pythonで学ぶ時系列データの可視化

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 96件のレビュー

時系列データの季節性やトレンドなどのパターンを可視化しましょう。

データの可視化

4 時間

コース

Pythonで学ぶ統計思考(パート2)

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 256件のレビュー

統計的推論の中核である2つのタスク、パラメータ推定と仮説検定を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonでの金融データのインポートと管理

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 62件のレビュー

このコースでは、Pythonで多様なツールやデータ源を用いて金融データを取り込み、管理する方法を学びます。

実践ファイナンス

5 時間

コース

Rで学ぶWebスクレイピング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 99件のレビュー

Rで任意のWebサイトからデータを効率よく収集し、ダウンロードする方法を学びます。

データ準備

4 時間

コース

ケーススタディ:Power BI による在庫分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 171件のレビュー

本ケーススタディでは、実務の在庫分析を題材に、Power BIでDAXと可視化を用いた解決手法を学びます。

データの可視化

5 時間

コース

Pythonで学ぶ線形モデリング入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 220件のレビュー

Pythonで線形モデルの概念と応用を学び、データのパターンを記述・予測・分析するモデルを構築します。

確率・統計

4 時間

コース

Scalable AI Models with PyTorch Lightning

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 105件のレビュー

Streamline your AI projects by building modular models and mastering advanced optimization with PyTorch Lightning!

AI

3 時間

コース

Azure API Management

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 80件のレビュー

Azure API Management を使って、実践的な練習で API の作成、保護、管理を学習します。

クラウド

3 時間

コース

Rで学ぶサバイバル分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 198件のレビュー

生存時間データの扱いを学びます。事象は死亡や失業後の再就職など。生存モデルの推定・可視化・解釈を身につけます。

確率・統計

4 時間

コース

Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 43件のレビュー

このコースでは、機械学習の基本概念、たとえば予測モデルの構築と評価方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

R における Generalized Linear Models

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 195件のレビュー

Generalized Linear Modelコースで、回帰の幅を広げ、logistic回帰とPoisson回帰を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Generative AI Essentials with Snowflake

  • 中級スキルレベル
  • 4.5+
  • 14件のレビュー

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

AI

3 時間

コース

Intermediate Power Automate

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 11件のレビュー

Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.

AI

3 時間

コース

Pythonで学ぶGARCHモデル

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 191件のレビュー

GARCHモデルを学び、株式から外国為替までの金融データでの実装とキャリブレーション方法を身につけます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Redshift入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 107件のレビュー

Amazon RedshiftのSQL、データ管理、最適化、セキュリティを習得しましょう。

データエンジニアリング

4 時間

コース

Advanced Data Engineering with Snowflake

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 20件のレビュー

Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.

データエンジニアリング

3 時間

コース

pandasで効率的にコードを書く

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 156件のレビュー

pandasで効率的な手法を学び、Pythonコードを最適化しましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Analyzing Social Media Data in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 32件のレビュー

In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.

データ操作

4 時間

コース

Analyzing IoT Data in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 108件のレビュー

Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.

データ操作

4 時間

コース

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 36件のレビュー

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

クラウド

4 時間 45 min

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。