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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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181 コース

コース

Python 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,198件のレビュー

Pythonでデータ分析の基礎をわずか4時間で習得しましょう。 このオンラインコースでは、Pythonのインターフェースを紹介し、よく使われるパッケージを見ていきます。

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
  • 4.8+
  • 4,935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+
  • 11,188件のレビュー

Pythonでプログラミングの基礎を習得しましょう。 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+
  • 8,680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
  • 4.8+
  • 14,637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

開発者向け中級 Python

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,088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 を使った統計学入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 8,246件のレビュー

Pythonを使って統計スキルを伸ばし、データの収集・分析・正確な結論の導き方を学習しましょう。

確率・統計

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+
  • 9,085件のレビュー

pandasを使ってデータを結合し、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

Pythonで学ぶ探索的データ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 7,254件のレビュー

Pythonで探索的データ分析（EDA）を使い、データを調査・可視化し、洞察を抽出する方法を学びます。

探索的データ分析

4 時間

コース

Hugging Face を使いこなす

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 5,614件のレビュー

Hugging Face Hubで利用可能な豊富なモデルとデータセットのリポジトリを操作・活用する。

AI

2 時間

コース

LangChain で開発する LLM アプリケーション

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,409件のレビュー

LLM、プロンプト、チェーン、エージェントを使って、LangChainでAI搭載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

Seabornで学ぶデータ可視化入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,815件のレビュー

PythonでSeabornライブラリを使い、情報豊かで魅力的な可視化を作成する方法を学ぶ。

データの可視化

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+
  • 1,120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、洞察を抽出する方法を学びます。

機械学習

4 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+
  • 1,199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習！

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Python で学ぶ API 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,018件のレビュー

Pythonを使用したWeb APIの利用と操作の基本をご紹介しながら、APIの魅力的な世界へご案内いたします。

ソフトウェア開発

2 時間

コース

Matplotlibで学ぶデータ可視化入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,166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・共有する方法を学ぶ。

データの可視化

4 時間

コース

Pythonの関数入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,294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

Python ツールボックス

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,274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

Intermediate Importing Data in Python

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 971件のレビュー

Pythonのデータ取り込みスキルを向上させ、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で学ぶデータクリーニング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 4,907件のレビュー

汚れたデータを診断・対処し、生データを正確なインサイトへ変えるスキルを身につけよう！

データ準備

4 時間

コース

Pythonで学ぶSoftware Engineeringの原則

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 716件のレビュー

モジュール性、ドキュメント化、自動テストを学び、データサイエンスの問題をより速く、確実に解決しましょう。

ソフトウェア開発

4 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+
  • 463件のレビュー

Pythonのスキルを身につけ、金融キャリアを向上させましょう。リスト、配列、データ可視化の活用方法を学び、財務分析を習得しましょう。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Pythonで学ぶ LLM 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,761件のレビュー

LLMの基礎と、その基盤となる革新的なTransformerアーキテクチャを学びましょう！

AI

3 時間

コース

効率的なPythonコードの書き方

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,490件のレビュー

効率的なコードの書き方を学びましょう。これにより、迅速に実行され、リソースを巧みに割り当て、不要なオーバーヘッドを回避することが可能となります。

ソフトウェア開発

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+
  • 489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 で学ぶ ETL と ELT

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,588件のレビュー

抽出、変換、ロードの原則を用いて、効果的で高性能かつ信頼性の高いデータパイプラインの構築方法を学びましょう。

データエンジニアリング

4 時間

コース

Python関数の書き方

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,754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

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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