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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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  • 実践的な経験を積む
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16 コース

コース

Excel によるデータ分析

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,805件のレビュー

PivotTableと中級の論理関数でデータ分析を学んだ後、what-if分析や予測ツールなどのツールへ進みます。

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3 時間

コース

ケーススタディ:Excelで顧客解約を分析する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,764件のレビュー

架空の企業「Databel」のデータセットをExcelで分析し、顧客離れの原因を特定していただく必要がございます。

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1 時間

コース

Analyzing Business Data in SQL

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 240件のレビュー

Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.

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4 時間

コース

実世界の課題にSQLを適用する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,142件のレビュー

テーブルを見つけ、新しいテーブルやビューを保存・管理し、ビジネス課題に答える保守性の高いSQLコードを書きましょう。

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4 時間

コース

SQLでのレポーティング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 778件のレビュー

SQLでレポートやダッシュボードを自作し、データ探索・クリーニング・検証のスキルを磨きましょう。

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4 時間

コース

R Markdown でレポート作成

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 321件のレビュー

R Markdownは、Rコードから動的レポートを作成できる、使いやすい記法です。

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4 時間

コース

エンドユーザーのための Power BI

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 306件のレビュー

Power BI Serviceを使いこなし、インターフェースを習得し、的確な判断を下し、レポートの力を最大限に引き出します。

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1 時間

コース

Sigma におけるデータモデリング

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 89件のレビュー

同じ結合や計算の書き直しをやめて、Sigma データモデルで、適切に管理されたスケーラブルな分析へ。

レポート/報告

2 時間

コース

Sigma で始める AI アプリ入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 118件のレビュー

コード不要。Sigmaでユーザー入力とアクションを活用し、洗練されたUIでインタラクティブなAIアプリを構築しましょう。

レポート/報告

2 時間

コース

DataLab入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 108件のレビュー

AI搭載のデータノートブック DataLab の基礎を学び、データ分析と探索に活用できる力を身につけます。

レポート/報告

1 時間

コース

Google Sheetsで学ぶマーケティング分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 215件のレビュー

クリーンなデータ入力を実現し、マーケティングデータを可視化する動的ダッシュボードを構築する方法を学びます。

レポート/報告

4 時間

コース

shinydashboard で作るダッシュボード

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 74件のレビュー

Rで強力なshinydashboardパッケージを使い、インタラクティブなダッシュボードを作成する方法を学ぶ。 視聴者向けに、動的で魅力的なビジュアライゼーションを作成します。

レポート/報告

4 時間

コース

flexdashboard で作るダッシュボード

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 49件のレビュー

このコースでは、flexdashboard と shiny を使って静的・対話型ダッシュボードの作成方法を学びます。

レポート/報告

4 時間

コース

R によるビジネスプロセス分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 42件のレビュー

Rでビジネスプロセスを分析し、膨大なイベントデータから実用的なインサイトを抽出する方法を学ぶ。

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4 時間

コース

DataLab と SQL

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 41件のレビュー

DataLabのワークブックでSQLを実践し、分析力を高めるハンズオンコースです。

レポート/報告

1 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。