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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。

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179 コース

コース

Python 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 10,357件のレビュー

わずか4時間でPythonによるデータ分析の基礎をマスター。 基本的な操作から、実務で頻出する主要ライブラリの使い方まで網羅的に学べます。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Python中級

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 5,496件のレビュー

Matplotlibでグラフを作成し、pandasでDataFrameを操作して、データサイエンススキルを向上させましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

開発者のためのPython入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 12,934件のレビュー

Pythonを使い、プログラミングの基礎をゼロから身につけます。 事前知識は不要です！

ソフトウェア開発

3 時間

コース

scikit-learn による教師あり学習

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,534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

4 時間

コース

pandas によるデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 16,249件のレビュー

pandasでデータの取り込みとデータクレンジング、統計量の計算、可視化の作成方法を学びます。

データ操作

AI Tutor

5 時間

コース

Python を使った統計学入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,085件のレビュー

Pythonを使って統計の基礎を学び、データの収集・分析から適切な結論を導くまでのスキルを身につけます。

確率・統計

4 時間

コース

開発者向け中級 Python

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,276件のレビュー

Pythonエコシステムを深掘りし、モジュールやパッケージ、カスタム関数の書き方を学習します！

ソフトウェア開発

2 時間

コース

Pythonで学ぶ探索的データ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,086件のレビュー

Pythonで探索的データ分析（EDA）を行い、データを探索・可視化して、洞察を引き出す方法を学びます。

探索的データ分析

4 時間

コース

pandas によるデータの結合

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,942件のレビュー

pandasでデータを結合し、複数のテーブルのデータを組み合わせる方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

Hugging Faceを使いこなす

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 6,564件のレビュー

Hugging Face Hubで、豊富なモデルやデータセットのリポジトリを探索・活用する。

AI

2 時間

コース

Pythonを使ったAPI入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,573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

2 時間

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+
  • 5,496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

4 時間

コース

Pythonで始めるデータサイエンス入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 548件のレビュー

Pythonを用いたデータサイエンスの世界へ飛び込み、データを効果的に分析し可視化する方法を学びましょう。プログラミングの経験やスキルは不要です。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Python Toolbox

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,408件のレビュー

イテレーターとリスト内包表記を学び、現代のデータサイエンススキルをさらに磨きましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Seabornで学ぶデータ可視化入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,962件のレビュー

Seabornを使って、Pythonで情報がしっかり伝わる魅力的な可視化を作成する方法を学びます。

データの可視化

4 時間

コース

Matplotlib によるデータ可視化入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,270件のレビュー

Matplotlibを使って、データの可視化を作成、カスタマイズ、共有する方法を学びます。

データの可視化

4 時間

コース

Python でのデータインポート入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,566件のレビュー

Excel、SQL、SAS、WebなどさまざまなソースからPythonにデータを取り込む方法を学びます。

データ準備

3 時間

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+
  • 5,037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

3 時間

コース

Pythonの関数入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,409件のレビュー

Pythonで独自の関数を作成する技術を学び、スコープやエラー処理といった重要な概念についても理解を深めましょう。

ソフトウェア開発

3 時間

コース

ファイナンスのためのPython入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 526件のレビュー

Pythonスキルを磨いて、金融業界でキャリアアップ。 リスト、配列、データの可視化を活用して、財務分析を身につけましょう。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Pythonで学ぶ教師なし学習

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,218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

4 時間

コース

Model Context Protocol（MCP）入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 752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

3 時間

コース

Pythonによるデータインポート中級

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,075件のレビュー

Pythonのデータインポートスキルを向上させ、WebとAPIのデータを扱う方法を学びます。

データ準備

2 時間

コース

Pythonで学ぶデータ構造とアルゴリズム

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,346件のレビュー

連結リスト、スタック、キュー、ハッシュテーブル、グラフなどのデータ構造と、探索・ソートアルゴリズムを学ぶ

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Python関数の書き方

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,113件のレビュー

ベストプラクティスを活用し、良好なドキュメントを備えた、保守性が高く再利用可能な複雑な関数の書き方を学びましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

NumPy入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,659件のレビュー

ニューヨーク市の樹木調査データを用いて、配列の作成、並べ替え、フィルタリング、更新方法を学び、NumPyのスキルを習得しましょう。

データ操作

4 時間

コース

Python のデータ型

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 576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

4 時間

コース

Pythonで学ぶ木ベースのMachine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 811件のレビュー

このコースでは、scikit-learnを使って、回帰や分類にツリーベースのモデルやアンサンブルを活用する方法を学びます。

機械学習

5 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。

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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。

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