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データ、AI、クラウドコース

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79 コース

コース

職場向けAI入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 18,130件のレビュー

AIとは何かを学習し、責任を持って使用して、もっと賢く生産的に働きましょう!

AI

AI Tutor

2 時間 30 min

コース

AI エージェント入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 24,202件のレビュー

AIエージェントの基礎、構成要素、実世界での活用法を学習します。コーディングは不要です。

AI

1 時間 30 min

コース

AI の倫理

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 27,126件のレビュー

AI の中核となる原則を学び、公平性、バイアス低減、AI 設計における信頼性などを中心に AI の倫理を考えます。

AI

1 時間

コース

AIを理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 18,841件のレビュー

機械学習、ディープラーニング、NLP、生成AIなどを含む、人工知能(AI)の基本的な概念を学びます。

AI

2 時間

コース

クラウドコンピューティング入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 11,043件のレビュー

コーディング不要のクラウドコンピューティング入門コース。概念、用語、ツールなどを学びます。

クラウド

2 時間

コース

データエンジニアリングの理解

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 12,095件のレビュー

データエンジニアが、データサイエンスを支える基盤をどのように構築しているかを学びます。 コーディングは不要です!

データエンジニアリング

2 時間

コース

データサイエンスを理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 7,749件のレビュー

コーディングなしで学ぶデータサイエンス入門。

データリテラシー

2 時間

コース

データリテラシー入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 18,471件のレビュー

データが溢れる時代、データリテラシーは誰もが身に付けるべきスキルです。

データリテラシー

2 時間

コース

機械学習を理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 11,446件のレビュー

コーディング不要で学べる、機械学習の入門コース。

機械学習

2 時間

コース

生成 AI の基本概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,857件のレビュー

生成 AI を、いかに責任を持って活用できるか学びます。 AI モデルの開発手法を理解し、社会に与える影響について一緒に考えましょう。

AI

2 時間

コース

データ入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,190件のレビュー

この実践的なコースでは、データの基礎を学習します。 データ型と構造、DIKWフレームワーク、データ倫理などの基礎を学んでいきましょう。

データリテラシー

2 時間

コース

大規模言語モデル(LLM)の基本

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,754件のレビュー

LLMの活用例、学習手法、倫理的な考慮事項、最新の研究動向を網羅したコースです。LLMの可能性をフルに理解することができます。

AI

2 時間

コース

統計学入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,557件のレビュー

代表値、散布度、確率分布、仮説検定など、統計の基礎をプログラミングなしで学べます!

確率・統計

4 時間

コース

データ可視化への理解

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 12,842件のレビュー

コーディング不要のデータ可視化入門

データの可視化

2 時間

コース

データインサイトの伝達

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,547件のレビュー

データ駆動型組織は、一貫してインサイトに依拠し、行動を促し、変革を推進しています。

データリテラシー

2 時間

コース

ビジネスのための生成AI

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 9,417件のレビュー

ビジネスにおいて、生成AIが現在果たしている役割と、今後どのような役割を担うのかを学びます。

AI

1 時間

コース

責任あるAIの実践

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 4,583件のレビュー

実際のケーススタディやインタラクティブなコンテンツを取り入れたこの総合的なコースで、責任あるAIの実践方法を習得します。

AI

2 時間

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+
  • 1,315件のレビュー

AIでコーディングを加速。アシスタントに指示して、コードの作成・テスト・ドキュメント化を効率的に行いましょう。

AI

1 時間 30 min

コース

データストーリーテリングの基礎概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,355件のレビュー

データストーリーテリングのスキルを高め、聞き手の心を動かすストーリーの伝え方を学びます。

データリテラシー

2 時間

コース

データウェアハウスの基本概念

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 5,294件のレビュー

この入門的かつ概念的なコースは、データウェアハウジングの基礎を理解するお手伝いをいたします。

データエンジニアリング

4 時間

コース

データコミュニケーションの基礎

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 5,925件のレビュー

スプレッドシートを見るのが好きな人なんていません!データに命を吹き込みましょう。 プレゼンテーションを改善し、技術的なデータを実用的なインサイトに変換する方法を学びます。

データリテラシー

3 時間

コース

LLMOps の概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,282件のレビュー

LLMOpsについて、構想からデプロイまで学び、ライフサイクルと課題についての洞察を深め、これらの概念をアプリケーションにどのように適用するかを学びます。

AI

1 時間

コース

人工知能ガバナンス

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,294件のレビュー

CollibraでAIガバナンスを学ぶ。 ツール、フレームワーク、MLOpsワークフローを使って、責任あるAIを構築、組み込み、拡張する。

AI

2 時間

コース

ビジネスにおける AI ソリューションの実装

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 5,417件のレビュー

AIからビジネス価値を引き出す方法を学ぶ。 AI活用の機会を見極め、POCを作成し、ソリューションを導入し、AI戦略を策定する方法を学ぶ。

AI

2 時間

コース

分析上の問いの立て方

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,080件のレビュー

ビジネス上の質問を適切な分析質問に変換し、最適な分析ソリューションの選び方を学びます。

データリテラシー

1 時間

コース

データ文化の導入

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 6,579件のレビュー

組織内に強固なデータ文化を構築するための主要な要素について学びましょう。

データリテラシー

1 時間

コース

MLOpsの概念

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,904件のレビュー

MLOpsが、ローカルのノートブック上の機械学習モデルを、実際のビジネス価値を生み出す本番環境で稼働するモデルへと進化させる方法をご覧ください。

機械学習

2 時間

コース

データガバナンスの基礎概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,166件のレビュー

データガバナンスの概要について学び、その意味や目的、そしてデータガバナンスフレームワークの導入方法について探求します。

データマネジメント

2 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。

DataCamp for Mobileでデータスキルを磨きましょう

モバイル コースと毎日の 5 分間のコーディング チャレンジで、外出先でも進歩できます。