データの可視化
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
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コース
Intro to Snowflake for Devs, Data Scientists, Data Engineers
- 基礎スキルレベル
- 5
- 3件のレビュー
Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
データエンジニアリング
データ準備
コース
tidyverse で学ぶカテゴリ型データ
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 164件のレビュー
分類の準備をしましょう。Tidyverseで職種名やアンケート回答などの非数値データを扱い、効果的にカテゴリ化します。
データ操作
コース
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 64件のレビュー
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
クラウド
コース
Google: Enterprise Agents and Use Cases
- 基礎スキルレベル
- 4.9+
- 45件のレビュー
Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
クラウド
コース
Quantitative Risk Management in R
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 80件のレビュー
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
実践ファイナンス
コース
Python for Spreadsheet Users
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 34件のレビュー
Use your knowledge of common spreadsheet functions and techniques to explore Python!
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
データの可視化
コース
R の data.table によるデータ操作
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 21件のレビュー
data.tableでフィルタリングや選択、グループ統計の計算など、データ操作の基礎概念をマスターしましょう。
データ操作
データ操作
コース
shinydashboard で作るダッシュボード
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 74件のレビュー
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。
レポート/報告
コース
Google: Agent Fundamentals
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 22件のレビュー
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
クラウド
コース
Case Study: Set Up a Book Recommendation App in Azure
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 95件のレビュー
Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
クラウド
機械学習
コース
Introduction to Data Engineering on Google Cloud
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 9件のレビュー
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
クラウド
コース
R で学ぶ plotly によるインタラクティブ可視化
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 80件のレビュー
Rでplotlyを使い、インタラクティブなデータ可視化を作成してデータストーリーテリングを強化する方法を学びます。
データの可視化
機械学習
コース
MATLABユーザーのためのPython
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 29件のレビュー
MATLABから移行し、Pythonの基本概念を学び、NumPyとMatplotlibで実践的にスキルを身につけましょう。
ソフトウェア開発
コース
Google: Build Agents with Agent Development Kit (ADK)
- 基礎スキルレベル
- 4.9+
- 14件のレビュー
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
クラウド
データ操作
コース
Working with DeepSeek in Python
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 98件のレビュー
Discover what all of the DeepSeek hype was really about! Build applications using DeepSeeks R1 and V3 models.
AI
クラウド
データマネジメント
ソフトウェア開発
実践ファイナンス
コース
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 7件のレビュー
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
クラウド
コース
Developing Applications with Cloud Run on Google Cloud: Fundamentals
- 基礎スキルレベル
- 4.9+
- 16件のレビュー
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
クラウド
コース
Select a Google Cloud Database for Your Applications
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 14件のレビュー
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
クラウド
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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