コース
scikit-learn による教師あり学習
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 9,710件のレビュー
Pythonでscikit-learnを使って機械学習スキルを伸ばしましょう。 このインタラクティブなコースで実世界のデータセットを使い、強力な予測の作り方を学びましょう！
機械学習
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
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391 コース
確率・統計
データエンジニアリング
探索的データ分析
データ操作
探索的データ分析
コース
PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 5,141件のレビュー
PyTorchで初めてのニューラルネットワークを構築し、ハイパーパラメータを調整しながら、分類・回帰問題に取り組みます。
AI
コース
Pythonによるデータクリーニング
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 5,581件のレビュー
汚れたデータを診断・修正し、生データを正確なインサイトに変換するために必要なスキルを身に付ける方法を学びましょう！
データ準備
データエンジニアリング
コース
Intermediate GitHub Concepts
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 3,512件のレビュー
GitHub Projects、管理機能、高度なセキュリティ機能などを学び、GitHubをさらに使いこなすためのスキルを身につけます。
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
コース
Pythonを使ったAPI入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 4,649件のレビュー
Pythonを使ってWeb APIを利用し、扱うための基本を学びながら、魅力あふれるAPIの世界に飛び込んでみましょう。
ソフトウェア開発
コース
Pythonで学ぶ教師なし学習
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 1,244件のレビュー
scikit-learnとscipyを使って、ラベルなしデータセットをクラスタリング、変換、可視化し、分析する方法を学びます。
機械学習
コース
Introduction to Agent Skills
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 850件のレビュー
Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
AI
コース
LangChainを使ったLLMアプリケーション開発
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 5,140件のレビュー
LangChainを活用して、RAGワークフローやエージェント型システムを含むLLMアプリケーションの構築方法を学びます。
AI
確率・統計
コース
PySpark 入門
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 3,098件のレビュー
PySpark を習得してビッグデータを自在に扱い、膨大なデータセットの処理、クエリ実行、最適化を学んで、強力な分析を実現しましょう！
データエンジニアリング
コース
開発者のための AI 支援コーディング
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 1,578件のレビュー
AIでコーディングを加速し、コーディングアシスタントを導いて、コードの作成・テスト・ドキュメント作成を効果的に行う方法を学びます。
AI
コース
Claude Code によるソフトウェア開発
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 948件のレビュー
Claude Codeで、ターミナル上でAIの支援を活用できます。 実際のソフトウェア開発で頼れるツールにするワークフローを学びます。
ソフトウェア開発
コース
Power BIのデータ変換
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 5,982件のレビュー
ピボット（解除）、入れ替え、追加、結合の方法を学べます。 さらにカスタム列、M言語、詳細エディターでスキル強化できます。
データ操作
データ操作
コース
Model Context Protocol（MCP）入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 816件のレビュー
Model Context Protocol (MCP)で、AI/LLMアプリケーションをAPI、データベース、ファイルシステムとこれまで以上に簡単に統合できます。
AI
データエンジニアリング
データ操作
コース
Docker の紹介
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 3,074件のレビュー
Docker の基礎を理解し、データプロフェッショナルにとって Docker が重要である理由を説明できる。 Dockerコンテナ、イメージなどについて学びましょう。
ソフトウェア開発
コース
GitHub Copilot を使ったソフトウェア開発
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 1,687件のレビュー
文脈、カスタマイズ、スマート機能を活用して、GitHub Copilotでコードの理解・作成・改善をマスターしましょう。
AI
コース
Python のデータ型
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 582件のレビュー
lists、dictionaries、tuples などの Python データ型を整理・強化し、活用して Data Science の課題を解決しましょう。
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
データ操作
データリテラシー
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。