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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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28 コース

コース

Excel でのデータ準備

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 6,503件のレビュー

Excelのデータを論理関数、ネストされた数式、ルックアップ関数、ピボットテーブルを使って準備する方法を理解します。

データ準備

3 時間

コース

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。

データ準備

3 時間

コース

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。

データ準備

3 時間

コース

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。

データ準備

2 時間

コース

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。

データ準備

3 時間

コース

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。

データ準備

2 時間

コース

Pythonで学ぶデータクリーニング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 4,739件のレビュー

不正確なデータの診断と対処方法を学び、生データを正確な洞察へと変換するために必要なスキルを身につけましょう!

データ準備

4 時間

コース

Google Sheets入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,856件のレビュー

数式、演算、セル参照といった基本スキルを習得し、Google スプレッドシートを自在に活用しましょう。

データ準備

2 時間

コース

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。

データ準備

3 時間

コース

Pythonで学ぶWebスクレイピング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,030件のレビュー

PythonライブラリScrapyを使用して、インターネットから情報を取得し解析する方法を学びましょう。

データ準備

4 時間

コース

Alteryx によるデータ準備

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,058件のレビュー

新旧のアナリストを問わず、Alteryx Designerでデータ準備、クリーニング、分析を習得しましょう。

データ準備

3 時間

コース

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。

データ準備

4 時間

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。

データ準備

4 時間

コース

Rでのデータクリーニング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 771件のレビュー

生データから迅速かつ正確にクリーニングし、的確なインサイトへ導くスキルを身につけましょう。

データ準備

4 時間

コース

PostgreSQL データベースの作成

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 602件のレビュー

PostgreSQLデータベースの作成方法を学び、構造、データ型、データベースの正規化を理解します。

データ準備

4 時間

コース

KNIME入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 529件のレビュー

コード不要/ローコードで、KNIME Analytics Platformを用いたデータ取得、クレンジング、分析を学びます。

データ準備

3 時間

コース

Tableau でデータをつなぐ

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,102件のレビュー

Tableauを多様なデータソースに接続し、分析が円滑に進むようデータを適切に準備する方法を学びます。

データ準備

3 時間

コース

中級 Google Sheets

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 802件のレビュー

Google Sheetsの語彙を強化。数値、論理、欠損などのデータ型を深く学び、理解を広げましょう。

データ準備

4 時間

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.

データ準備

4 時間

コース

Rで学ぶ中級データインポート

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 268件のレビュー

あらゆる形式のデータを解析。フラットファイル、統計ソフト、データベース、Web上のデータまで対応します。

データ準備

3 時間

コース

Rでの欠損データの扱い方

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 135件のレビュー

naniarを使って、データの可視化、探索、欠損データの補完を簡単に。tidyverseに親和的な欠損データ処理アプローチ。

データ準備

4 時間

コース

Rで学ぶWebスクレイピング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 89件のレビュー

Rで任意のWebサイトからデータを効率よく収集し、ダウンロードする方法を学びます。

データ準備

4 時間

コース

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.

データ準備

6 時間

コース

KNIME によるデータ変換

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 282件のレビュー

データ変換、列操作、ワークフロー最適化を学ぶコースで、KNIMEスキルを強化。

データ準備

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。

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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。