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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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727 コース

コース

Python 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,867件のレビュー

Pythonでデータ分析の基礎をわずか4時間で習得しましょう。 このオンラインコースでは、Pythonのインターフェースを紹介し、よく使われるパッケージを見ていきます。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Power BI 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 19,319件のレビュー

Power BIの基礎を習得し、データ可視化ソフトを使って効果的なレポートを作成しましょう。

データの可視化

4 時間

コース

職場向けAI入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 11,360件のレビュー

AIとは何かを学習し、責任を持って使用して、もっと賢く生産的に働きましょう!

AI

AI Tutor

2 時間 30 min

コース

AI エージェント入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 18,952件のレビュー

AIエージェントの基礎、構成要素、実世界での活用法を学習します。コーディングは不要です。

AI

1 時間 30 min

コース

SQL入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 53,993件のレビュー

SQLを使ってリレーショナルデータベースの作成とクエリを学ぶ2時間コース

データ操作

45 min

コース

AI の倫理

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 22,729件のレビュー

AI の中核となる原則を学び、公平性、バイアス低減、AI 設計における信頼性などを中心に AI の倫理を考えます。

AI

1 時間

コース

OpenAI APIを使いこなす

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 7,982件のレビュー

OpenAI APIを使った、AIアプリ開発の第一歩を踏み出しましょう。 ChatGPTのような人気AIアプリの幅広い機能を学びます。

AI

3 時間

コース

Python中級

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,778件のレビュー

Matplotlibでグラフを作成し、pandasでDataFrameを操作して、データサイエンススキルを向上させましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

R 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,368件のレビュー

Rでデータ分析の基礎を習得し、ベクトル、リスト、データフレームを学び、実データセットでRを練習します。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Understanding Data Science

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 7,005件のレビュー

コーディングなしで学ぶデータサイエンス入門。

データリテラシー

2 時間

コース

中級 SQL

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 35,418件のレビュー

このコースでは、それぞれのステップで実践的な練習クエリを使いながら、自分のSQLコードで今日からデータ分析するために必要なことをすべて教えます!

データ操作

5 時間

コース

開発者のためのPython入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 10,701件のレビュー

Pythonでプログラミングの基礎を習得しましょう。 事前知識は不要です!

ソフトウェア開発

3 時間

コース

Excel 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,350件のレビュー

Excelの基本を習得し、このスプレッドシートツールで効果的な分析を行う方法を学習しましょう。

データ操作

4 時間

コース

scikit-learn による教師あり学習

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,424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

4 時間

コース

クラウドコンピューティング入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,658件のレビュー

コーディング不要のクラウドコンピューティング入門コース。概念、用語、ツールなどを学びます。

クラウド

2 時間

コース

AIを理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 16,456件のレビュー

機械学習、ディープラーニング、NLP、生成AIなどを含む、人工知能(AI)の基本的な概念を学びます。

AI

2 時間

コース

データリテラシー入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 15,941件のレビュー

データが溢れる時代、データリテラシーは誰もが身に付けるべきスキルです。

データリテラシー

2 時間

コース

SQLのデータ結合

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 21,818件のレビュー

SQLの知識をレベルアップし、テーブルの結合、また集合演算子やサブクエリの活用を学びます。

データ操作

2 時間 30 min

コース

データエンジニアリングを理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 10,659件のレビュー

データエンジニアが、データサイエンスを支える基盤をどのように構築しているかを学びます。 コーディングは不要です!

データエンジニアリング

2 時間

コース

データ入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,017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。 データ型と構造、DIKWフレームワーク、データ倫理などの基礎を学んでいきましょう。

データリテラシー

2 時間

コース

ChatGPTを理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 18,166件のレビュー

ChatGPTの使い方を学ぶ。 プロンプト作成のコツを学び、強力なAIツールの一般的なビジネス活用例を探る。

AI

1 時間

コース

Claude Code 101

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 882件のレビュー

Learn how to use Claude Code effectively in your daily development workflows.

AI

3 時間

コース

Git入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 10,494件のレビュー

ソフトウェアやデータプロジェクトでのバージョン管理ができる、Gitの基礎を学びます。

ソフトウェア開発

2 時間

コース

生成 AI の基本概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,110件のレビュー

生成 AI を、いかに責任を持って活用できるか学びます。 AI モデルの開発手法を理解し、社会に与える影響について一緒に考えましょう。

AI

2 時間

コース

機械学習を理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,542件のレビュー

コーディング不要で学ぶ機械学習入門。

機械学習

2 時間

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。

レポート/報告

3 時間

コース

大規模言語モデル(LLM)の基本

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,290件のレビュー

LLMの活用例、学習手法、倫理的な考慮事項、最新の研究動向を網羅したコースです。LLMの可能性をフルに理解することができます。

AI

2 時間

コース

SQL のデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,529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

4 時間

コース

pandas によるデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 14,111件のレビュー

pandasでデータの取り込みとデータクレンジング、統計量の計算、可視化の作成方法を学びます。

データ操作

5 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。

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