データ分析

データ分析のコースでは、大規模なデータセットを管理および分析する方法について学習します。データマイニング、ビッグデータアプリケーション、データ製品開発を学ぶことで、データサイエンティストとしてのキャリアを開始できます。

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What is Data Science?

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IBM
コース
5つの星のうち 4.7 を評価37981のレビュー
Excel Skills for Business: Essentials

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Macquarie University
コース
5つの星のうち 4.9 を評価21509のレビュー
Python Data Structures

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University of Michigan
コース
5つの星のうち 4.9 を評価68867のレビュー
Tools for Data Science

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IBM
コース
5つの星のうち 4.5 を評価18735のレビュー
Python for Data Science and AI

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IBM
コース
5つの星のうち 4.6 を評価17966のレビュー
Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning

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deeplearning.ai
コース
5つの星のうち 4.7 を評価10820のレビュー
Introduction to Data Science in Python

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University of Michigan
コース
5つの星のうち 4.5 を評価20667のレビュー
Fundamentals of Quantitative Modeling

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University of Pennsylvania
コース
5つの星のうち 4.6 を評価6291のレビュー
Marketing Analytics

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University of Virginia
コース
5つの星のうち 4.6 を評価4439のレビュー
Structuring Machine Learning Projects

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deeplearning.ai
コース
5つの星のうち 4.8 を評価42141のレビュー
Customer Analytics

Customer Analytics

University of Pennsylvania
コース
Forensic Accounting and Fraud Examination

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West Virginia University
コース
5つの星のうち 4.7 を評価2575のレビュー
The Data Scientist’s Toolbox

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Johns Hopkins University
コース
5つの星のうち 4.6 を評価27604のレビュー
Data Science Methodology

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IBM
コース
5つの星のうち 4.6 を評価14397のレビュー
Data Management for Clinical Research

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Vanderbilt University
コース
5つの星のうち 4.7 を評価831のレビュー
Data Analysis with Python

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IBM
コース
5つの星のうち 4.7 を評価11605のレビュー

    データ分析に関するよくある質問

  • Data analysis is the process of applying statistical analysis and logical techniques to extract information from data. When carried out carefully and systematically, the results of data analysis can be an invaluable complement to qualitative research in producing actionable insights for decision-making.

    If that sounds a lot like data science, you’re right! It’s a closely related field, but there are important differences. Data scientists typically come from computer science and programming backgrounds and rely on coding skills to build algorithms and analytic models to automate the processing of data at scale. Data analysts typically have backgrounds in mathematics and statistics, and frequently apply these analytic techniques to answer specific business problems - for example, a financial analyst at an investment bank.