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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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300 コース

コース

Introduction to Julia

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 137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

Power BIで学ぶ野球データ可視化

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 208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

Rでの欠損データの扱い方

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 147件のレビュー

naniarを使って、データの可視化、探索、欠損データの補完を簡単に。tidyverseに親和的な欠損データ処理アプローチ。

データ準備

4 時間

コース

Google: Human-Centered AI

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 76件のレビュー

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

クラウド

10 min

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+
  • 174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

Google: Introduction to Large Language Models

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 31件のレビュー

This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.

クラウド

1 時間

コース

Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 32件のレビュー

Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).

クラウド

1 時間

コース

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 28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

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+
  • 41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

Rで学ぶARIMAモデル

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 322件のレビュー

Rで時系列データにARIMA(自己回帰和分移動平均)モデルを適合させ、専門的スキルを身につけましょう。

確率・統計

4 時間

コース

プログラミングパラダイムの基礎

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 145件のレビュー

命令型・宣言型、手続き型、関数型、オブジェクト指向など、多様なプログラミングパラダイムを学びましょう。

ソフトウェア開発

2 時間

コース

tidyverse で学ぶカテゴリ型データ

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 177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

4 時間

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+
  • 238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

R の data.table によるデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 23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

4 時間

コース

MATLABユーザーのためのPython

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 32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

4 時間

コース

ビジネスのための MLOps

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 159件のレビュー

MLOpsを学び、機械学習アプリケーションの自動化とスケーリングに必要なツールと練習を身につけます。

機械学習

3 時間

コース

SAS ユーザーのための R

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 29件のレビュー

SASの知識をRに活かし、無料で強力なソフトウェア言語でデータを分析する方法を学びます。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Rで学ぶ定量的リスク管理

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 85件のレビュー

リスク要因リターン系列を扱い、その経験的特性を調べ、Value-at-Riskを推定します。

実践ファイナンス

5 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
  • 4.8+
  • 152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

KNIME によるデータ変換

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 299件のレビュー

データ変換、列操作、ワークフロー最適化を学ぶコースで、KNIMEスキルを強化。

データ準備

2 時間

コース

Google スプレッドシートの条件付き書式

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 101件のレビュー

組み込みオプションとカスタム数式で、データに条件付き書式を適用する方法を学びましょう。

データ操作

2 時間

コース

Google Workspace End User: Gmail

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 30件のレビュー

Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.

クラウド

7 時間 15 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。

DataCamp for Mobileでデータスキルを伸ばしましょう

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。