データサイエンスの記事

初心者でも理解できるデータ分析コンペの始め方と実務につなげるポイント

データ分析コンペに初心者が挑戦するための基本的な流れや具体的な方法を解説します。コンペを通じて習得したスキルが実際のビジネスシーンでどのように活かせるかも紹介します。

機械学習を始めるときに欠かせないデータ前処理の基礎を、初心者にもわかりやすく具体的に解説します。特徴量エンジニアリングや実務での活用シーンなど、実例を踏まえて学びましょう。

LLM（Large Language Model）を日本語で活用するために、初心者にもわかりやすく基礎概念や導入手順を解説します。言語処理の仕組みや実務での活用シーンも紹介し、日本語LLMに興味を持つ方が理解を深めるための一助となる内容です。

LLM as a judge とはなにか、初心者にもわかりやすく解説します。AIモデルによる審査や判断の具体的な仕組み、プログラミングへの応用シーンを紹介します。

AIエンジニアの役割、必要スキル、実務での活用場面、将来性、そして未経験からのキャリアパスについて初心者向けにわかりやすく解説します。

LLM（Large Language Model）の開発について、基本的な概念から実践方法まで、初心者向けに解説します。自然言語処理での利用シーンやモデルの構築ステップ、さらに具体的なコード例なども取り上げながら、LLMの可能性を探ります。

機械学習コンペとは何か、そして初心者が取り組みやすい方法や具体的な進め方をわかりやすく解説します。実務での活用につながるポイントも紹介します。

Pythonで相関係数を扱う方法を、初心者にもわかりやすい言葉と豊富なコード例で解説します。PearsonやSpearmanなどの種類や、マーケティング・財務分析など実務での活用シーンも紹介します。

LLMの量子化について、基本的な仕組みから実務での活用シーンまで、初心者にもわかりやすく解説します。メリットと注意点、実際のコード例もあわせて紹介します。

機械学習フレームワークを使った開発の概要やメリットを解説します。TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなど主要フレームワークの特徴や、実務での活用例、導入手順を初心者向けにわかりやすく紹介します。

データ分析でRを活用する際の基本的な考え方を、初心者向けにわかりやすく解説します。データの読み込みから可視化、予測モデルの導入までを具体例とともに紹介し、実務での利用シーンをイメージしやすくまとめました。