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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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391 コース

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

18 時間 15 min

コース

Pythonで学ぶ線形モデリング入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 237件のレビュー

Pythonで線形モデルの概念と応用を学び、データのパターンを記述・予測・分析するモデルを構築します。

確率・統計

4 時間

コース

ケーススタディ:Power BI による在庫分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 187件のレビュー

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

5 時間

コース

String Manipulation with stringr in R

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 54件のレビュー

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Rで学ぶアンケートデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 232件のレビュー

一般的な設計パターンに沿ったアンケート設計と、結果の可視化・分析を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

RによるベイズデータAnalysisの基礎

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 237件のレビュー

ベイズデータ分析とは何か、仕組み、そしてデータサイエンスのツールボックスにあると役立つ理由を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Claude でリリースブリーフを自動化する

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 34件のレビュー

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

15 min

コース

Pythonで学ぶ音声言語処理

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 307件のレビュー

Pythonで生の音声ファイルを読み込み、変換し、音声認識で文字起こしする方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

Generative AI Essentials with Snowflake

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 24件のレビュー

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

AI

3 時間

コース

AWS のモニタリングとトラブルシューティング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 28件のレビュー

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

3 時間

コース

Rで学ぶA/Bテスト

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 102件のレビュー

RでのA/Bテストの基礎を学習。実験設計、データ分析、結果予測、可視化による成果の提示まで身につけます。

確率・統計

4 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
  • 4.6+
  • 93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

Pythonで学ぶ統計シミュレーション

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 32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

Pythonで学ぶGARCHモデル

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 208件のレビュー

GARCHモデルを学び、株式から外国為替までの金融データでの実装とキャリブレーション方法を身につけます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Python でのソーシャルメディアデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 35件のレビュー

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

4 時間

コース

Amazon Bedrock入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 141件のレビュー

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

3 時間

コース

Rで学ぶ株式評価

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 74件のレビュー

株式評価の基礎を学びましょう。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Rで学ぶソーシャルメディアデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 98件のレビュー

Twitterデータを抽出・可視化し、感情分析とネットワーク分析を実施。ツイートの位置情報も地図上に可視化します。

データ操作

4 時間

コース

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 57件のレビュー

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

4 時間 45 min

コース

Rで学ぶWebスクレイピング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 102件のレビュー

Rで任意のWebサイトからデータを効率よく収集し、ダウンロードする方法を学びます。

データ準備

4 時間

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。