コース
ビジネスのためのデータサイエンス
基礎スキルレベル
更新日 2024/08
TheoryData Literacy2時間14 ビデオ51 演習3,350 XP110K+修了証明書
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ビジネスのためにデータサイエンスを活用する方法を学ぶ
データサイエンスとは何か、そしてそれを活用して組織をどのように強化できるのでしょうか?このコースでは、データチームで必要となるスキルと、組織のニーズに応えるためにそのチームをどのように構成すればよいかを学びます。このコースでは、企業が活用できるデータソースと、そのデータを保存、分析、可視化する方法についても理解を深められます。
データサイエンスのワークフローを理解する
データサイエンスの基礎をビジネス向けに学び、データサイエンスのワークフローと、それを実際の課題にどう適用するかを見ていきます。 データ収集の仕組みも学び、データをどのように取得し、保存できるかを見ていきます。データを分析し、可視化する方法を学ぶ
ダッシュボードやA/Bテストを通じて、データを分析・可視化する方法も学べます。 コースの締めくくりとして、クラスタリング、時系列予測、自然言語処理(NLP)、ディープラーニング、説明可能なAIなど、機械学習の魅力的なトピックを取り上げます。その過程で、データサイエンスのさまざまな実世界での応用について学び、実践的な演習を通じてこれらの概念への理解を深めます。
これは、マネージャー向けのデータサイエンス入門として最適で、この強力なビジネスツールについて学ぶ機会を提供します。
前提条件
このコースに受講要件はありません1
データサイエンス入門
まず、データサイエンスとは何かを定義します。データサイエンスのワークフローや、実際のビジネス課題への適用方法を扱います。章の最後では、組織のニーズに合わせてデータチームを構成する方法について学びます。
2
データの収集と保存
データサイエンスのワークフローを理解したところで、最初のステップであるデータ収集を深掘りします。企業が活用できるさまざまなデータソースと、収集後のデータの保存方法について学びます。
3
分析と可視化
この章では、ダッシュボードを使ってデータを探索・可視化する方法を解説します。ダッシュボードの構成要素や、ダッシュボードの作成依頼を明確に行う方法を学びます。さらに、アドホックなデータリクエストや、意思決定のリスクを下げる強力な分析手法であるA/Bテストについても取り上げます。
4
予測
最終章では、データサイエンスで最も注目されるテーマ、Machine Learning を扱います。教師あり学習と教師なし学習、そしてクラスタリングを学びます。続いて、時系列予測、自然言語処理、ディープラーニング、Explainable AI などの特別トピックも取り上げます。
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