クラウド
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
無料アカウントを作成する
Googleで登録その他のオプションを表示または
301 コース
確率・統計
クラウド
コース
ケーススタディ：Alteryxで売上データを分析する
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 521件のレビュー
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
コース
Google Sheetsで学ぶ金融アナリティクス
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 142件のレビュー
Google Sheetsでグラフィカルなダッシュボードを構築し、金融証券のパフォーマンスを追跡する方法を学びます。
実践ファイナンス
データリテラシー
コース
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 38件のレビュー
This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
クラウド
コース
Google: Introduction to Generative AI
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 64件のレビュー
This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
クラウド
コース
shinydashboard で作るダッシュボード
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 93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
実践ファイナンス
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
データ準備
探索的データ分析
コース
R の data.table によるデータ操作
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 25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
データの可視化
データマネジメント
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+
- 98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
コース
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 137件のレビュー
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
クラウド
データ操作
クラウド
機械学習
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+
- 192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
機械学習
コース
Google: Introduction to Large Language Models
- 基礎スキルレベル
- 4.9+
- 45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
コース
ケーススタディ: Azure で書籍レコメンデーションアプリを構築する
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 111件のレビュー
実践的なケーススタディを通じて、Azureで安全かつ効率的な書籍レコメンドアプリの構築方法を学びます。
クラウド
実践ファイナンス
実践ファイナンス
コース
実践で学ぶGDPR：コンプライアンスと制裁金
- 基礎スキルレベル
- 4.9+
- 106件のレビュー
実際の事例を通じてGDPRを学び、データ主体の権利、情報漏えい事例、コンプライアンス上の課題について理解を深めます。
データマネジメント
データ操作
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。