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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。

  • 自分のペースで学習
  • 実践的な経験を積む
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392 コース

コース

Introduction to Scala

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 140件のレビュー

Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.

ソフトウェア開発

3 時間

コース

Google Sheetsで学ぶマーケティング分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 224件のレビュー

クリーンなデータ入力を実現し、マーケティングデータを可視化する動的ダッシュボードを構築する方法を学びます。

レポート/報告

4 時間

コース

Rで学ぶネットワーク分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 122件のレビュー

igraphでネットワークデータを分析・可視化し、threejsでインタラクティブなネットワークプロットを作成しましょう。

確率・統計

4 時間

コース

Google Sheets で学ぶ誤差と不確実性

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 153件のレビュー

本当の違いとランダムなノイズを見分け、合理的な意思決定を妨げる心理的な支えを学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Rで学ぶ時系列データの可視化

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 182件のレビュー

Rで時系列の可視化を学び、株式選定のケーススタディで実践しましょう。

データの可視化

4 時間

コース

R ユーザーのための Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 80件のレビュー

Pythonをすぐに使いこなしたいRユーザー向けのコースです!

ソフトウェア開発

5 時間

コース

Weaviate ではじめる End-to-End RAG

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 19件のレビュー

WeaviateでRAGをマスターしよう!検索用のテキストと画像を埋め込み、ベクトル検索、BM25、ハイブリッド検索を試します。

AI

2 時間

コース

Tidyverse で学ぶ Machine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 115件のレビュー

tidyrとpurrrパッケージをtidyverseで活用し、機械学習モデルを生成・探索・評価します。

機械学習

5 時間

コース

Pythonで学ぶ財務諸表分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 114件のレビュー

Pythonで財務諸表を分析。指標を計算し、財務健全性を評価、欠損値を処理し、分析結果をわかりやすく提示します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

ケーススタディ: Power BIで行う住宅ローン取引分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 282件のレビュー

このPower BIケーススタディでジュニアトレーダーとして住宅ローン取引を分析し、データモデリングと財務分析のスキルを高めます。

実践ファイナンス

3 時間

コース

Java でのデータインポート

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 63件のレビュー

JavaでTablesawライブラリを使ってデータをインポート、操作、変換する方法を学ぶ。 CSVファイル、表形式データ、複雑なJSON形式を扱います。

ソフトウェア開発

3 時間

コース

Rで学ぶマーケットバスケット分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 95件のレビュー

Rでマーケットバスケット分析のアソシエーションルールを学び、小売データを解析し、映画レコメンデーションを作成します。

データ操作

4 時間

コース

Developing applications on AWS

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 8件のレビュー

Build cloud apps on AWS with API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge, and Kinesis. Master serverless and event-driven patterns for the DVA-C02 exam.

クラウド

3 時間

コース

R で地理空間データを可視化する

  • 中級スキルレベル
  • 4.5+
  • 87件のレビュー

空間データの読み取り・探索・操作を学び、Rで洞察に富む地図を作成するスキルを身につけましょう。

データの可視化

4 時間

コース

Rで学ぶSupport Vector Machines

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 91件のレビュー

このコースでは、直感的で視覚的なアプローチで support vector machine(SVM)を導入します。

機械学習

4 時間

コース

Pythonで学ぶ統計シミュレーション

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 28件のレビュー

シミュレーションでデータを生成・分析し、より複雑な課題を解決する力を身につけます。

確率・統計

4 時間

コース

統計的思考 ケーススタディ

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 85件のレビュー

統計的思考力を活かし、実データセットから実用的な洞察を引き出して、習得への重要な一歩を踏み出しましょう。

確率・統計

4 時間

コース

R で学ぶクレジットリスク・モデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 87件のレビュー

ロジスティック回帰と決定木を使い、実践的な場面で統計モデリングを適用して信用リスクをモデル化します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Google: Deploy Your First Agent

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 17件のレビュー

Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.

クラウド

1 時間

コース

Haystackで学ぶAIエージェント構築

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 44件のレビュー

Haystackを使って、LLMと外部コンポーネントを連携するオープンソースフレームワークでヘルスケアAIエージェントを作成します。

AI

1 時間 30 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でデータスキルを磨きましょう

モバイル コースと毎日の 5 分間のコーディング チャレンジで、外出先でも進歩できます。