データ操作
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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33 コース
コース
中級 SQL
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 37,191件のレビュー
このコースでは、それぞれのステップで実践的な練習クエリを使いながら、自分のSQLコードで今日からデータ分析するために必要なことをすべて教えます！
データ操作
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コース
SQL のデータ操作
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 2,663件のレビュー
データサイエンスに関わる多様な問いに答え、PostgreSQL を使って、堅牢なデータセットを準備できるよう、複雑な SQL クエリ学びます。
データ操作
探索的データ分析
ソフトウェア開発
データエンジニアリング
ソフトウェア開発
データ操作
データリテラシー
コース
SQL Server 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 403件のレビュー
SQL Serverを使用して一般的なデータ操作タスクを実行する方法を学び、このデータベースシステムを用いた一般的なデータ操作タスクを習得しましょう。
ソフトウェア開発
データ操作
レポート／報告
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ソフトウェア開発
コース
NoSQL入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 828件のレビュー
NoSQLを習得しデータ基盤を強化。Snowflakeでビッグデータを扱い、PostgresのJSONでドキュメントを処理し、Redisでキー値データを管理。
データエンジニアリング
レポート／報告
データ準備
データ操作
データ操作
ソフトウェア開発
データエンジニアリング
コース
SQL Server における関数とストアドプロシージャの作成
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 366件のレビュー
SQL Server プログラミングを習得し、関数とストアド プロシージャの作成、更新、実行を学ぶ。
ソフトウェア開発
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Cleaning Data in PostgreSQL Databases
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 455件のレビュー
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
データ準備
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コース
Building and Optimizing Triggers in SQL Server
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 246件のレビュー
Learn how to design and implement triggers in SQL Server using real-world examples.
ソフトウェア開発
データ操作
ソフトウェア開発
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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