ソフトウェア開発
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、ブラウザでインタラクティブなエクササイズを使って学んだことを練習しましょう。
- 自分のペースで学習
- 実践的な経験を積む
- 短いチャプターを完了
データエンジニアリング
コース
Big Data Fundamentals with PySpark
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 2K
Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.
データエンジニアリング
ソフトウェア開発
コース
Deep Learning for Images with PyTorch
- 上級スキルレベル
- 4.5+
- 1.7K
Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.
AI
ソフトウェア開発
コース
Multi-Agent Systems with LangGraph
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 1.6K
Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
AI
ソフトウェア開発
コース
PyTorchで学ぶTransformerモデル
- 上級スキルレベル
- 4.5+
- 1.3K
LLMの仕組みを解説。transformerがテキストモデリングを革新し、生成AIブームを牽引した理由を学びます。
AI
データエンジニアリング
コース
MLflow 入門
- 上級スキルレベル
- 4.6+
- 1.2K
MLflowで機械学習アプリ開発の複雑さを簡素化する方法を学びます。MLflow Tracking、Projects、Models、Model Registryを探究します。
機械学習
コース
Pythonで学ぶGymnasiumによるReinforcement Learning
- 上級スキルレベル
- 4.5+
- 1.1K
強化学習の旅を始めましょう!エージェントが相互作用を通じて環境を解決する方法を学びます。
AI
コース
PyTorch で学ぶテキストの Deep Learning
- 上級スキルレベル
- 4.5+
- 1.1K
PyTorchで学ぶDeep Learning for Textの世界へ。自然言語処理とテキスト生成の新たな可能性を切り開きましょう。
AI
コース
Machine Learning with PySpark
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 938
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
機械学習
機械学習
データ準備
コース
Deploying AI into Production with FastAPI
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 862
Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.
AI
コース
MLOps Deployment and Life Cycling
- 上級スキルレベル
- 4.6+
- 844
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
機械学習
ソフトウェア開発
AI
コース
Calculations in Tableau
- 上級スキルレベル
- 4.5+
- 775
In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!
データの可視化
コース
CI/CD for Machine Learning
- 上級スキルレベル
- 4.5+
- 700
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
機械学習
データエンジニアリング
機械学習
コース
AI Agents with Hugging Face smolagents
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 569
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
AI
コース
Practicing Coding Interview Questions in Python
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 533
Prepare for your next coding interviews in Python.
ソフトウェア開発
コース
Quantitative Risk Management in Python
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 532
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
実践ファイナンス
コース
Pythonで学ぶDeep Reinforcement Learning
- 上級スキルレベル
- 4.4+
- 493
強力な Deep Reinforcement Learning のアルゴリズムを学び、洗練・最適化手法を含めて実践します。
AI
コース
Pythonで学ぶアンサンブル手法
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 482
Pythonでbagging、boosting、stackingなどのアンサンブル手法を用い、高度で効果的な機械学習モデルの構築を学びます。
機械学習
機械学習
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マスター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たくさんあります。学位や大学での学習などの正式な教育手段に加えて、自分のペースで学習するのに役立つ他の多くのリソースがあります。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が必要です。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?
職業的な観点から、ほぼすべての業界がある程度データサイエンスを活用できます。医療機関は病気の検出と治療にデータサイエンスを使用し、金融会社は詐欺の検出と防止に使用しています。あらゆる種類の業界が、推薦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を使用しています。
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ドルを稼ぎ、5つ星中4つ星の満足度評価を得ています。
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実践経験が必要です。
データサイエンスにはコーディングが必要ですか?
はい、Python、R、SQL、Java、C/C++ などの言語でのコーディング経験が必要です。ただし、比較的シンプルな構文のため、Python プログラミング言語は初心者の間で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背景のない人の場合、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には、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。
データサイエンス内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
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