データ準備
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
コース
Power BI におけるデータ準備
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 7.2K
このインタラクティブなPower BIコースでは、Power Queryエディターを使用してデータを変換・整形し、分析の準備を整える方法を学んでいただけます。
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コース
Excel の Power Query 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.5+
- 4.6K
高度なデータ変換とデータクレンジングを実現するExcel Power Queryを活用し、意思決定と分析の精度向上を図りましょう。
データ準備
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コース
Intermediate Importing Data in Python
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 4.2K
Pythonでのデータ取り込みを強化し、WebやAPIのデータを扱えるようになりましょう。
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コース
Excel の Power Query 中級
- 中級スキルレベル
- 4.4+
- 1.5K
ExcelのPower Query基礎を土台に、データ変換スキルを一段上へ。中級者向けコースで次のレベルの習熟を目指します。
データ準備
コース
pandasで効率よくデータを取り込む
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 1.5K
CSV、スプレッドシート、JSON、SQLデータベース、APIなど、一般的な形式やシステムからデータを取得する方法を学びます。
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コース
Creating PostgreSQL Databases
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 1.1K
Learn how to create a PostgreSQL database and explore the structure, data types, and how to normalize databases.
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コース
Cleaning Data in PostgreSQL Databases
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 522
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
Dealing With Missing Data in R
- 基礎スキルレベル
- 4.4+
- 437
Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
データ準備
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コース
ケーススタディ:Alteryxで売上データを分析する
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 388
小売データのケーススタディで Alteryx Designer を活用し、売上分析と戦略的意思決定を強化しましょう。
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コース
Marketing Analytics in Tableau
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 265
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
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コース
Data Transformation in KNIME
- 基礎スキルレベル
- 4.5+
- 257
Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.
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コース
ケーススタディ:Alteryxでフィットネスデータを分析する
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 76
実データのフィットネスデータでAlteryxスキルを磨き、ターゲット型マーケティング戦略と革新的な製品開発につなげましょう。
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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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