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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
Analyzing Business Data in SQL
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 1.5K
Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.
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コース
Power BI for End Users
- 基礎スキルレベル
- 4.2+
- 507
Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.
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コース
Data Modeling in Sigma
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 366
Stop rewriting the same joins and calculations, and dive into well-governed, scalable analytics using Sigma data models.
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コース
Building Dashboards with shinydashboard
- 基礎スキルレベル
- 4.5+
- 208
Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
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コース
Case Studies: Building Web Applications with Shiny in R
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 161
Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
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コース
flexdashboard で作るダッシュボード
- 中級スキルレベル
- 4.2+
- 122
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。
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コース
Business Process Analytics in R
- 中級スキルレベル
- 4.5+
- 118
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
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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。
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。