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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Power BI におけるデータ準備
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 7,776件のレビュー
このインタラクティブなPower BIコースでは、Power Query Editorを使ってデータを変換・整形し、分析できる状態にする方法を学習します。
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Python で始めるデータのインポート入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,378件のレビュー
Excel、SQL、SAS、ウェブなど多様なソースからPythonへデータをインポートする方法を学びます。
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Intermediate Importing Data in Python
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 940件のレビュー
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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Excel の Power Query 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 2,255件のレビュー
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。
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Alteryx入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 2,298件のレビュー
Alteryx Designerの世界へようこそ。本ツールの操作方法について学び、データの読み込み、準備、集計を行う方法を習得しましょう。
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Rでのデータインポート入門
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 352件のレビュー
本コースでは、readxlやdata.tableといったツールを用いて、RでCSV、XLS、テキストファイルを読み込む方法を学びます。
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Excel の Power Query 中級
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 1,049件のレビュー
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。
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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
- 4.8+
- 1,765件のレビュー
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
Cleaning Data in PostgreSQL Databases
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 443件のレビュー
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
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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
- 4.8+
- 460件のレビュー
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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Marketing Analytics in Tableau
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 85件のレビュー
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
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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
- 4.8+
- 55件のレビュー
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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