コース
Python 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 10,537件のレビュー
わずか4時間でPythonによるデータ分析の基礎をマスター。 基本的な操作から、実務で頻出する主要ライブラリの使い方まで網羅的に学べます。
ソフトウェア開発
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。
- 自分のペースで学習
- 実践的な経験を積む
- 短い章を完了
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776 コース
ソフトウェア開発
データ操作
コース
OpenAI APIを使いこなす
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 10,100件のレビュー
OpenAI APIを使った、AIアプリ開発を学べるコース ChatGPTのような人気AIアプリの幅広い機能を学びます。
AI
データ操作
コース
職場向けAI入門
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 22,614件のレビュー
AIの基本的な仕組みを理解し、責任を持って活用する方法を学びます。AIを仕事に取り入れ、より効率的で生産性の高い働き方につなげましょう。
AI
ソフトウェア開発
AI
AI
AI
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
データ操作
AI
クラウド
コース
Power BI 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 23,498件のレビュー
Power BIの基本操作をマスターし、データを視覚的に分かりやすくまとめた効果的なダッシュボード・レポートの作成方法を学びます。
データの可視化
データリテラシー
コース
scikit-learn による教師あり学習
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 9,710件のレビュー
Pythonでscikit-learnを使って機械学習スキルを伸ばしましょう。 このインタラクティブなコースで実世界のデータセットを使い、強力な予測の作り方を学びましょう！
機械学習
データエンジニアリング
コース
Microsoft Copilot の概要
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 7,951件のレビュー
Microsoft Copilotと365 Copilotを学び、生産性を高め、ワークフローを効率化し、ビジネスでデータに基づく意思決定を実現しましょう。
AI
機械学習
コース
Claude 101
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 2,842件のレビュー
Learn how to use Claude for everyday work tasks, understand core features, and explore resources for more advanced learning on other topics.
AI
データリテラシー
コース
Snowflake 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 5,551件のレビュー
Snowflakeはトップクラスのデータウェアハウスプラットフォームです。 Snowsightを使って、データにアクセスし探索するための使いやすいSQLインターフェースの活用法を学ぶ。
データウェアハウス
データ操作
コース
データ入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 9,864件のレビュー
この実践的なコースでは、データの基礎を学習します。 データ型やデータ構造、DIKWフレームワーク、データ倫理など、データを扱ううえで必要な基礎知識を実践的に学びます。
データリテラシー
レポート／報告
データ操作
コース
SQL のデータ操作
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 2,974件のレビュー
データサイエンスに関わる多様な問いに答え、PostgreSQL を使って、堅牢なデータセットを準備できるよう、複雑な SQL クエリ学びます。
データ操作
コース
Power BI における DAX 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 13,368件のレビュー
計算列、テーブル、メジャーなどの Data Analysis Expressions（DAX）の基礎を学び、Power BI の知識を深めましょう。
データ操作
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でデータスキルを伸ばしましょう
モバイルコースと毎日5分のコーディングチャレンジで、外出先でも学習を進められます。