キャリア構築のための学習パス

データベースをクエリし、結果を分析するために必要なSQLスキルを習得し、SQLに精通したデータアナリストとなるための知識を身につけましょう。プログラミングの経験は一切不要です！

Pythonを用いたデータサイエンスを学びましょう。データの操作から機械学習までを網羅します。このコースでは、データサイエンティストとして成功するために必要なスキルを習得できます。

マイクロソフトと共同開発—PL-300 データアナリスト認定試験に向けて、データの準備、モデリング、可視化に必要なPower BIのスキルを習得いただけます。

Python でデータ分析スキルを磨きましょう。データを操作、分析、視覚化するためのデータ アナリストのスキルを習得します。コーディングの経験は必要ありません!

API とオープンソース ライブラリを使用して AI をソフトウェア アプリケーションに統合する方法を学びます。今すぐ AI エンジニアになるための旅を始めましょう!

データの効率的な取り込み、クリーンアップ、管理、パイプラインのスケジュール設定と監視を行うための需要の高いスキルを習得し、データ エンジニアリング分野で差別化を図りましょう。

データエンジニアリングの基礎を学びましょう：データベース設計とデータウェアハウジング、PostgreSQLやSnowflakeなどの技術を用いた作業について！

ソフトウェア開発のためのPythonを学びましょう。関数の記述からクラスの定義まで。開発者としてのキャリアをスタートさせるために必要なスキルを身につけましょう！

Llama 3 などの LLM を含む最新の AI モデルを本番環境向けにトレーニングおよび微調整します。今すぐ AI エンジニアになるための旅を始めましょう!

データ操作から機械学習まで、データ サイエンスに R を使用する方法を学びます。データサイエンス分野で成功するために必要なキャリア構築スキルを身につけましょう。

Python で機械学習を学び、機械学習科学者を目指しましょう。教師あり学習、教師なし学習、ディープラーニングについて学びます。

このキャリア トラックでは、機械学習エンジニアリングと MLOps について知っておく必要のあるすべてのことを学びます。

データ操作から機械学習まで、Python でデータ サイエンスを学び、Python のデータ サイエンティスト認定に必要なスキルを習得しましょう。

dplyrを用いた探索的データ分析からggplot2によるデータ可視化まで―データアナリストとして成功するために必要な、キャリア構築に役立つRスキルを習得しましょう！

データ分析に Tableau を習得し、世界で最も人気のある BI ツールの 1 つでスキルを磨きましょう。事前の経験は必要ありません。

コードのテストやバージョン管理の実装から、ウェブスクレイピングやパッケージ開発まで、Python開発者としての次のステップへ進んでみましょう！

Databricks Data Analyst Associate認定資格取得に向け、Databricks、SQL、データ可視化、およびLakehouse Platformにおけるデータ管理を習得しましょう。

当社のプロフェッショナルデータエンジニア養成コースでは、データエンジニアリングの役割を革新する高度なスキルと最先端ツールを深く学びます。

Snowflakeでの設計、クエリ作成、構築を学びましょう。データ変換とモデリングのためのSnowflake SQLを習得し、即戦力となるデータエンジニアを目指します。

開発者に重点を置いた実践的なコースで Microsoft Azure 上にクラウド アプリケーションを構築および統合し、AZ-204 の準備をします。

SQL Serverを使用してクエリを作成、トラブルシューティング、最適化するために必要なSQL Serverのスキルを習得しましょう。

Java開発を基礎からテスト、最適化まで習得しましょう。信頼性が高く、すぐにリリースできるアプリケーションを構築します。

統計学者はデータを収集して分析し、傾向の把握や予測など、定量的なデータを企業が理解できるように支援します。

コードを効率的に記述およびパッケージ化する方法を学ぶことで、R 開発者として成功するために必要なキャリア構築スキルを身に付けます。コーディングの経験は必要ありません!

データエンジニアリングに必要なJavaスキルを習得しましょう。ファイル処理やデータベース統合からパフォーマンス最適化まで、幅広く学んでいただけます。

データ操作から機械学習まで、R を使用してデータ サイエンスを学び、R のデータ サイエンティスト認定に必要なスキルを習得しましょう。

ポートフォリオのリスクバランスを確保し、新たな取引機会の発見を支援し、数学モデルを使用して資産価格を評価します。

機械学習科学者は、新たな手法を研究し、機械学習モデルを構築します。