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、ブラウザでインタラクティブなエクササイズを使って学んだことを練習しましょう。
- 自分のペースで学習
- 実践的な経験を積む
- 短いチャプターを完了
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コース
中級SQL
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 22.2K
実践的なクエリ演習を随所に交えながら、このコースでは、ご自身のSQLコードを用いてデータを分析するために必要な知識をすべて、今日から学べるよう指導いたします。
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コース
SQL でのデータ操作
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 11.2K
多様なデータサイエンスの課題に対応するために必要な複雑なSQLクエリを習得し、PostgreSQLにおける分析用に堅牢なデータセットを準備します。
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コース
Power BI におけるデータ変換
- 中級スキルレベル
- 4.5+
- 5.4K
ピボット変換(解除)、転置、追加、結合といったテーブル操作の方法について学んでいただけます。カスタム列、M言語、および高度なエディターを活用して、より強力な機能を手に入れましょう。
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コース
Power BI における DAX 関数
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 4.8K
データ分析式(DAX)を使用することで、カスタム関数を記述し、Power BIのスキルを次のレベルへと高めることが可能となります。
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コース
ケーススタディ: Power BI での HR アナリティクス
- 基礎スキルレベル
- 4.5+
- 3.9K
Power BIを活用して、人事(HR)データのインポート、分析、可視化に、ご自身のスキルをご活用ください。
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コース
Power BI におけるアセットのデプロイと運用
- 中級スキルレベル
- 4.4+
- 3.2K
Power BIでの資産のデプロイと保守を学びます。Power BI Serviceのインターフェースやワークスペースなど主要機能を習得します。
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コース
Excel の Power Pivot
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 1.7K
ExcelのPower Pivotを習得し、データの取り込み、リレーションシップ構築、DAXを活用。動的ダッシュボードで実践的な洞察を得る。
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コース
Google Sheetsで学ぶデータ分析
- 基礎スキルレベル
- 4.5+
- 1.7K
Google Sheetsでデータを整形・分析し、洞察を得る方法を学びます。並べ替え、フィルター、VLOOKUPでデータを結合する手順も習得します。
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コース
Understanding Excel
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 1.5K
Master Excel basics quickly: navigate spreadsheets, apply formulas, analyze data, and create your first charts!
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コース
Working with Categorical Data in Python
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 1.5K
Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.
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コース
pandas でデータを整形する
- 中級スキルレベル
- 4.5+
- 1.4K
DataFrameをワイドからロングに変形し、行・列のstack/unstackを行い、MultiIndexのDataFrameを効率的に整形します。
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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マスター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たくさんあります。学位や大学での学習などの正式な教育手段に加えて、自分のペースで学習するのに役立つ他の多くのリソースがあります。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が必要です。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?
職業的な観点から、ほぼすべての業界がある程度データサイエンスを活用できます。医療機関は病気の検出と治療にデータサイエンスを使用し、金融会社は詐欺の検出と防止に使用しています。あらゆる種類の業界が、推薦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を使用しています。
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ドルを稼ぎ、5つ星中4つ星の満足度評価を得ています。
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実践経験が必要です。
データサイエンスにはコーディングが必要ですか?
はい、Python、R、SQL、Java、C/C++ などの言語でのコーディング経験が必要です。ただし、比較的シンプルな構文のため、Python プログラミング言語は初心者の間で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背景のない人の場合、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には、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。
データサイエンス内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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