コース
Databricks におけるデータ管理
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 1,060件のレビュー
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
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。
- 自分のペースで学習
- 実践的な経験を積む
- 短い章を完了
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794 コース
機械学習
データリテラシー
ソフトウェア開発
データ準備
コース
MLflow 入門
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 916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
確率・統計
コース
Introduction to Security in the World of AI
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 370件のレビュー
This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
クラウド
コース
PyTorchで学ぶTransformerモデル
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 1,003件のレビュー
LLMsを動かす仕組みとは？LLMの仕組みを理解し、Transformerがテキスト処理を大きく変え、生成AIの発展を支えた理由を学びます。
AI
データエンジニアリング
コース
Javaにおけるデータ型と例外処理
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 780件のレビュー
Plain Old Java Objectsの操作を学び、Collections Frameworkを極め、例外処理をプロ並みに。さらにloggingで確実に支援します。
ソフトウェア開発
コース
Azure App Services
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 252件のレビュー
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
コース
Databricks における Spark SQL を使ったデータ変換
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 248件のレビュー
データパイプラインを一気通貫で構築 - クレンジング、集計からストリーミング、オーケストレーションまで。
データエンジニアリング
データリテラシー
ソフトウェア開発
確率・統計
コース
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 142件のレビュー
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
クラウド
コース
pandas でデータを整形する
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 904件のレビュー
DataFrameをワイドからロングに変形し、行・列のstack/unstackを行い、MultiIndexのDataFrameを効率的に整形します。
データ操作
レポート／報告
データ準備
確率・統計
コース
データストーリーテリング事例研究：専攻分野
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,035件のレビュー
データストーリーテリングは、分析を高める需要の高いスキルです。 このコースで大学専攻データセットを使って、ストーリー構築と可視化を学ぶ！
データリテラシー
データエンジニアリング
コース
Introduction to Google Workspace with Gemini
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 551件のレビュー
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
Pythonで学ぶExplainable AI
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 1,277件のレビュー
scikit-learn、SHAP、LIMEを活用し、透明性、信頼性、説明責任を備えたAIモデルを検証・構築するためのスキルを身につけます。
AI
コース
Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 424件のレビュー
リスクとパフォーマンスの有効な指標を算出し、望むリスク・リターンのトレードオフに最適なポートフォリオを構築する方法を学びます。
実践ファイナンス
確率・統計
コース
Docker 中級
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 981件のレビュー
マルチステージビルド、Dockerのネットワーキングツール、Docker Composeを習得し、最適なコンテナ化アプリを実現しましょう。
ソフトウェア開発
コース
Model Context Protocol: Advanced Topics
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 150件のレビュー
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
AI
ソフトウェア開発
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。