Generative AI for Business Leaders
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How Google does Machine Learning
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1. 基礎知識：データはあらゆるところにある
Google データアナリティクス プロフェッショナル認定プログラムの最初のコースです。各コースでは、初歩的なデータ アナリスト業務に必要なスキルを習得します。あらゆる組織で、プロセスの改善、商機とトレンドの見極め、新製品のリリース、慎重な意思決定などに、データ アナリストが必要とされています。このコースでは、Google が開発した実践的なカリキュラムを通じてデータ アナリティクスの世界を紹介します。教材では、データ アナリティクスに関する多数の主要トピックに触れながら、Google データアナリティクス プロフェッショナル認定プログラムの概要がわかるよう工夫されています。現職の Google データ アナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。
この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータ アナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。
このコース修了後の目標は以下の通りです。
- ジュニア データ アナリストやアソシエート データ アナリストが日常的に関わる業務やプロセスを理解できるようになる。
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Japanese
2. データに基づいた意思決定を行うための問いかけ
Google データアナリティクス プロフェッショナル認定プログラムの 2 つめのコースです。各コースでは、初歩的なデータ アナリスト業務に必要なスキルを習得します。
このコースでは、1 つめのコースで紹介されたトピックの理解をさらに深めながら、データ主導の意思決定を行うための効果的な問いかけの方法を学び、ステークホルダーのニーズと結びつけられるようになることを目指します。また、現職の Google データ アナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。
この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータ アナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。
このコース修了後の目標は以下の通りです。
- 分析を行う際の、効果的な問いかけのテクニックを学ぶ。
- データ主導の意思決定とデータアナリストのプレゼンテーション方法について理解する。
- 問いかけと意思決定の理解を深めるために、ビジネスのさまざまなシナリオを検証する。
- データアナリストにとって、表計算ソフトが重要なツールであることを理解する。
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3. 探索用データを準備する
Google データアナリティクス プロフェッショナル認定プログラムの 3 つめのコースです。このコースでは、1～2 つめのコースで学んだトピックの理解を深めながら、表計算ソフトや SQL などのツールを使って目的に合ったデータを抽出し活用する方法、データの整理と保護の方法など、より実践的なデータアナリティクススキルを身につけるための新しいトピックについても学びます。
また、現職の Google データ アナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。
この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータ アナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。
このコース修了後の目標は以下の通りです。
- データアナリストが、分析のために収集するデータをどのように決定するかを知る。
- 構造化データや非構造化データ、データ型、データ形式について学ぶ。
- データの信頼性を確保するために、データの中にあるさまざまな種類のバイアスを識別する方法を知る。
- データベースやデータセットに対して、データアナリストがどのように表計算ソフトや SQL を使用するかを学ぶ。
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Japanese
3D Data Visualization for Science Communication
This course is an introduction to 3D scientific data visualization, with an emphasis on science communication and cinematic design for appealing to broad audiences.
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32 hours
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English
Monthly Subscription
Included in- Starter @ AED 99 + VAT
- Professional @ AED 149 + VAT
- AED 274.99 + VAT
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3D Reconstruction - Multiple Viewpoints
This course focuses on the recovery of the 3D structure of a scene from images taken from different viewpoints. We start by first building a comprehensive geometric model of a camera and then develop a method for finding (calibrating) the internal and external parameters of the camera model. Then, we show how two such calibrated cameras, whose relative positions and orientations are known, can be used to recover the 3D structure of the scene. This is what we refer to as simple binocular stereo.
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9 hours
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English
3D Reconstruction - Single Viewpoint
This course focuses on the recovery of the 3D structure of a scene from its 2D images. In particular, we are interested in the 3D reconstruction of a rigid scene from images taken by a stationary camera (same viewpoint). This problem is interesting as we want the multiple images of the scene to capture complementary information despite the fact that the scene is rigid and the camera is fixed. To this end, we explore several ways of capturing images where each image provides additional information about the scene.
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11 hours
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English
4.「ダーティー」なデータを「クリーン」にする
Google データアナリティクス プロフェッショナル認定プログラムの 4 つめのコースです。このコースでは、1～3 つめのコースで学んだトピックの理解を深めながら、表計算ソフトや SQL を使ったデータのチェックやクリーニングの方法、またデータクリーニング結果の検証やレポートの作成方法についても学びます。また、現職の Google データ アナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。
この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータ アナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。
このコース修了後の目標は以下の通りです。
- データ完全性を確認する方法を学ぶ。
- 表計算ソフトを使ったデータクリーニングの方法を学ぶ。
- データベースで使用する、基本的な SQL クエリを作成できる。
- データクリーニングと変換に基本的な SQL 関数を当てはめることができる。
- データクリーニングの結果を検証する方法を理解する。
- データクリーニングのレポートの要素と重要性を理解する。
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5 .データを分析し、答えを導き出す
Google データアナリティクス プロフェッショナル認定の 5 つめのコースです。このプログラムでは、エントリーレベルのデータアナリストの仕事に就くために必要なスキルを身につけることができます。このコースでは、データ分析プロセスの「分析」フェーズを探求します。ここまでに学んだことを分析に応用し、収集したデータの意味を理解していきます。表計算ソフトや SQL を使ってデータを整理し、フォーマットする方法を学び、データをさまざまな方法で見たり考えたりできるようにします。また、ビジネス上の目標を達成するために、データを使って複雑な計算を行う方法や、数式、関数、SQL クエリの使い方を学びながら、分析を進めていきます。現職の Google データ アナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。
この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータ アナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。
このコース修了後の目標は以下の通りです。
- 分析のためにデータを整理する方法を学ぶ。
- データをフォーマットし、調整するためのプロセスを理解する。
- 表計算ソフトや SQL を使ったデータの集計方法を理解する。
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Japanese
6. データ可視化（ビジュアライゼーション）による、データの共有
Google データアナリティクスプロフェッショナル認定プログラムの 6 つめのコースです。このプログラムでは、エントリーレベルのデータアナリストの仕事に就くために必要なスキルを身につけることができます。このコースでは、データ分析プロセスを完了し、データから発見したことを視覚化、プレゼンテーションする方法を学びます。ビジュアル ダッシュボードなどのデータビジュアライゼーションの手法を活用して、データに命を吹き込んでいきます。また、プレゼンテーションに効果的なビジュアライゼーションを作成できるプラットフォーム Tableau についても学びます。現職の Google データ アナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。
この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータ アナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。
このコース修了後の目標は以下の通りです。
- データ ビジュアライゼーションの重要性を理解する。
- データのストーリーを通して説得力のあるナラティブを組み立てる方法を学ぶ。
- Tableau を使用してダッシュボードとダッシュボード フィルタを作成する方法を理解する。
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Japanese
7. データ分析とR 言語
Google データアナリティクスプロフェッショナル認定プログラムの 7 つめのコースです。このプログラムでは、エントリーレベルのデータアナリストの仕事に就くために必要なスキルを身につけることができます。このコースでは、R というプログラミング言語と、R で作業する環境としての RStudio の使い方を学びます。また、R パッケージなど、R 特有のソフトウェア アプリケーションやツールについても学びます。R を使ってより優れた新しい手法でデータのクリーニング、整理、分析、可視化、レポート作成が可能になることを体感していただきます。 現職の Google データ アナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。
この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータ アナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。
このコース修了後の目標は以下の通りです。
- R プログラミング言語を使用することのメリットを理解する。
- RStudio を使用して、R を分析に適用する方法を理解する。
- R でのプログラミングに関連する基本的な概念を理解する。
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Japanese
8. 学びの総仕上げとしての最終課題：ケーススタディ
Google データアナリティクスプロフェッショナル認定プログラムの 8 つめのコースです。オプションでケーススタディを行い、データ分析に関連する職に就くための就職活動に備えます。ケーススタディは、候補者の分析能力を評価するために雇用主がよく活用するものです。ケーススタディでは、分析に基づくシナリオを選択します。そして、シナリオから得たデータをもとに、問いかけ、準備、処理、分析、共有、行動をしていただきます。その他にも、面接でよく聞かれる質問や回答、オンラインでポートフォリオを作成する際に役立つ資料などを動画で紹介し、就職活動で役立つスキルを身につけます。現職の Google データ アナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。
この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータ アナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。
このコース修了後の目標は以下の通りです。
- 就職活動におけるケーススタディとポートフォリオのメリットと活用方法を学ぶ。
- 実際の面接のシナリオと一般的な面接での質問について学ぶ。
- ケーススタディがどう面接プロセスの一部となり得るかを知る。
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A Complete Reinforcement Learning System (Capstone)
In this final course, you will put together your knowledge from Courses 1, 2 and 3 to implement a complete RL solution to a problem. This capstone will let you see how each component---problem formulation, algorithm selection, parameter selection and representation design---fits together into a complete solution, and how to make appropriate choices when deploying RL in the real world. This project will require you to implement both the environment to stimulate your problem, and a control agent with Neural Network function approximation.
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16 hours
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English
A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data
We have all heard the phrase "correlation does not equal causation."� What, then, does equal causation? This course aims to answer that question and more! Over a period of 5 weeks, you will learn how causal effects …
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18 hours
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Monthly Subscription
Included in- Starter @ AED 99 + VAT
- Professional @ AED 149 + VAT
- AED 170.99 + VAT
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A Crash Course in Data Science
By now you have definitely heard about data science and big data. In this one-week class, we will provide a crash course in what these terms mean and how they play a role in successful organizations. This class is for anyone who wants to learn what all the data science action is about, including those who will eventually need to manage data scientists. The goal is to get you up to speed as quickly as possible on data science without all the fluff.
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7 hours
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Monthly Subscription
Included in- Starter @ AED 99 + VAT
- Professional @ AED 149 + VAT
- AED 170.99 + VAT
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A Geometrical Approach to Genome Analysis: Skew & Z-Curve
In this 1-hour long project-based course, you will learn how to analyze a complete viral genome using geometrical methods (skews and Z-curve), 2D- and 3D-plotting in Python, and how to use some important Python libraries (like Tkinter, Matplotlib, and NumPy) helping you accomplish this.
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3 hours
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English
Advanced AI Techniques for the Supply Chain
In this course, we’ll learn about more advanced machine learning methods that are used to tackle problems in the supply chain. We’ll start with an overview of the different ML paradigms (regression/classification) and where the latest models fit into these breakdowns. Then, we’ll dive deeper into some of the specific techniques and use cases such as using neural networks to predict product demand and random forests to classify products. An important part to using these models is understanding their assumptions and required preprocessing steps.
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22 hours
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Advanced Business Analytics
The Advanced Business Analytics Specialization brings together academic professionals and experienced practitioners to share real world data analytics skills you can use to grow your business, increase profits, and creat…
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English
Advanced Business Analytics Capstone
The analytics process is a collection of interrelated activities that lead to better decisions and to a higher business performance. The capstone of this specialization is designed with the goal of allowing you to experience this process. The capstone project will take you from data to analysis and models, and ultimately to presentation of insights.
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20 hours
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English
Advanced Computer Vision with TensorFlow
In this course, you will:
a) Explore image classification, image segmentation, object localization, and object detection. Apply transfer learning to object localization and detection.
b) Apply object detection models such as regional-CNN and ResNet-50, customize existing models, and build your own models to detect, localize, and label your own rubber duck images.
c) Implement image segmentation using variations of the fully convolutional network (FCN) including U-Net and d) Mask-RCNN to identify and detect numbers, pets, zombies, and more.
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19 hours
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English
Advanced Data Science Capstone
This project completer has proven a deep understanding on massive parallel data processing, data exploration and visualization, advanced machine learning and deep learning and how to apply his knowledge in a real-world practical use case where he justifies architectural decisions, proves understanding the characteristics of different algorithms, frameworks and technologies and how they impact model performance and scalability.
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9 hours
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Advanced Data Visualization with R
Data visualization is a critical skill for anyone that routinely using quantitative data in his or her work - which is to say that data visualization is a tool that almost every worker needs today. One of the critical tools for data visualization today is the R statistical programming language. Especially in conjunction with the tidyverse software packages, R has become an extremely powerful and flexible platform for making figures, tables, and reproducible reports.
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11 hours
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Advanced Deep Learning Methods for Healthcare
This course covers deep learning (DL) methods, healthcare data and applications using DL methods. The courses include activities such as video lectures, self guided programming labs, homework assignments (both written and programming), and a large project.
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17 hours
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Advanced Machine Learning and Signal Processing
>>> By enrolling in this course you agree to the End User License Agreement as set out in the FAQ. Once enrolled you can access the license in the Resources area <<<\n\nThis course, Advanced Machine Learning and Signal Processing, is part of the IBM Advanced Data Science Specialization which IBM is currently creating and gives you easy access to the invaluable insights into Supervised and Unsupervised Machine Learning Models used by experts in many field relevant disciplines.
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28 hours
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- Starter @ AED 99 + VAT
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Advanced Machine Learning on Google Cloud
This 5-course specialization focuses on advanced machine learning topics using Google Cloud Platform where you will get hands-on experience optimizing, deploying, and scaling production ML models of various types in hand…
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Advanced Models for Decision Making
Business analysts need to be able to prescribe optimal solution to problems. But analytics courses are often focused on training students in data analysis and visualization, not so much in helping them figure out how to take the available data and pair that with the right mathematical model to formulate a solution. This course is designed to connect data and models to real world decision-making scenarios in manufacturing, supply chain, finance, human resource management, etc.
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14 hours
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