コース
Introduction to Security Principles in Cloud Computing
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 15件のレビュー
In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
クラウド
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。
または
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In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
クラウド
確率・統計
実践ファイナンス
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Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
クラウド
コース
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
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Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
ソフトウェア開発
確率・統計
確率・統計
コース
事務作業を減らして、コーディングにもっと時間を使いませんか?Claude Coworkで新機能の展開に向けたサポート概要を自動作成。
AI
データ操作
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Google Sheetsで、キャッシュフロー、投資、年金、ローン返済などの基本的なビジネスモデリングを学びます。
実践ファイナンス
データ操作
コース
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
AI
コース
Amazon CloudWatch と AWS X-Ray で AWS アプリを監視し、トラブルシューティングします。 メトリクスとログを収集し、ダッシュボードを構築し、アラームを設定し、リクエストをトレースします。
クラウド
確率・統計
データの可視化
確率・統計
コース
顧客生涯価値や解約予測、セグメンテーションまで。PythonでMarketing向け機械学習のユースケースを学び実装します。
機械学習
実践ファイナンス
コース
このコースでは、Twitterのデータを収集し、Twitterのテキストやネットワーク、地理的な発信元を分析する方法を学びます。
データ操作
探索的データ分析
コース
Amazon Bedrockを使って基盤モデルを利用し、複雑なインフラ管理をせずにAIアプリケーションを構築する方法を学びます。
AI
実践ファイナンス
データ操作
コース
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
コース
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
クラウド
コース
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
クラウド
データ準備
コース
eコマースで売上向上とコスト削減は重要。Power BIでオンラインペット用品会社のデータを分析しましょう。
データの可視化
コース
GAMは、データ内の関係を、さまざまなデータサイエンスの問題に高い適応性を持つ非線形関数としてモデル化します。
確率・統計
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。