Screenshot

【月1特定テーマ講座(9月)】
Python で学ぶ 機械学習を使った
「ビジネス因果推論」超入門

【開催日時】 全2回 9/6,9/20 (土) 13:30-17:00
【受講形式】 当日Zoom( or 復習用に後日動画視聴)
【参加費用】 2万2千円(税込み)/人
Screenshot

【月1特定テーマ講座(10月)】
Python で学ぶ 明日 からできる
「MMM(マーケティング・ミックス・モデリング)」超入門

【開催日時】 全2回 10/4, 10/18 (土) 13:30-17:00
【受講形式】 当日Zoom( or 復習用に後日動画視聴)
【参加費用】 2万2千円(税込み)/人
Screenshot

【Python無料基礎講座(9月)】
はじめての人でも分かる
Pandasで学ぶ 基礎集計とクロス集計

【開催日時】 2025年9月27日(土)(13:30〜18:00)
【受講形式】 当日Zoom( or 復習用に後日動画視聴)
【参加費用】 無料
Screenshot

【個人向け養成講座(10月スタート)】
企業事例でガッツリ学ぶ
「Python ビジネス時系列データ分析」入門コース

【開催日時】 全5日(土)2025/10/11,10/25,11/8,11/22,12/6(13:30〜18:00)
【受講形式】 当日Zoom( or 復習用に後日動画視聴)
【参加費用】 8万8千円円(税抜き)/人

RECENT ARTICLES

第349話|AIに奪われるべき仕事を守る日本企業

第349話|AIに奪われるべき仕事を守る日本企業

近年、AIという言葉が私たちの周りで頻繁に飛び交っています。 AI技術の進化により、多くの業務やタスクが自動化され、効率化が進められている国々が増えてきました。 だが、日本の一部の企業では、その流れとは逆に、AIで置き換...
因果フォレスト(Causal Forests)をPythonで実践的に学ぶ(その1)<br>因果フォレストとは? 概念と基本理論

因果フォレスト(Causal Forests)をPythonで実践的に学ぶ(その1)
因果フォレストとは? 概念と基本理論

現代のデータサイエンスの中で、「何が原因で何が結果か?」という問いに答えるための技術が日々進化しています。 この中で、因果推論のフィールドは特に注目を浴びており、データから真の因果関係をどうにか明らかにしようという手法と...
Python surprise で作る らくらく「レコメンドエンジン」(その5)<br>– Streamlitで作る簡易「レコメンドWebアプリ」 –

Python surprise で作る らくらく「レコメンドエンジン」(その5)
– Streamlitで作る簡易「レコメンドWebアプリ」 –

協調フィルタリングやSVDなどの鉄板の「推薦システム(レコメンドエンジン)」であれば、PythonのSurpriseライブラリで簡単に作れます。 このライブラリは推薦アルゴリズムの学習と予測を簡単に行うことができます。 ...
Python surprise で作る らくらく「レコメンドエンジン」(その4)<br>– 新規ユーザに対するレコメンド –

Python surprise で作る らくらく「レコメンドエンジン」(その4)
– 新規ユーザに対するレコメンド –

協調フィルタリングやSVDなどの鉄板の「推薦システム(レコメンドエンジン)」であれば、PythonのSurpriseライブラリで簡単に作れます。 このライブラリは推薦アルゴリズムの学習と予測を簡単に行うことができます。 ...
Python surprise で作る らくらく「レコメンドエンジン」(その3)<br>– AutoML(自動機械学習)的レコメンドエンジン構築 –

Python surprise で作る らくらく「レコメンドエンジン」(その3)
– AutoML(自動機械学習)的レコメンドエンジン構築 –

協調フィルタリングやSVDなどの鉄板の「推薦システム(レコメンドエンジン)」であれば、PythonのSurpriseライブラリで簡単に作れます。 このライブラリは推薦アルゴリズムの学習と予測を簡単に行うことができます。 ...
Python surprise で作る らくらく「レコメンドエンジン」(その2)<br>– ハイパーパラメータ調整しレコメンドエンジンを構築 –

Python surprise で作る らくらく「レコメンドエンジン」(その2)
– ハイパーパラメータ調整しレコメンドエンジンを構築 –

協調フィルタリングやSVDなどの鉄板の「推薦システム(レコメンドエンジン)」であれば、PythonのSurpriseライブラリで簡単に作れます。 このライブラリは推薦アルゴリズムの学習と予測を簡単に行うことができます。 ...
Python surprise で作る らくらく「レコメンドエンジン」(その1)<br>– さくっと Surprise でレコメンドエンジンを作ってみよう! –

Python surprise で作る らくらく「レコメンドエンジン」(その1)
– さくっと Surprise でレコメンドエンジンを作ってみよう! –

協調フィルタリングやSVDなどの鉄板の「推薦システム(レコメンドエンジン)」であれば、PythonのSurpriseライブラリで簡単に作れます。 このライブラリは推薦アルゴリズムの学習と予測を簡単に行うことができます。 ...
絶対参照/相対参照/複合参照とは

絶対参照/相対参照/複合参照とは

Excel関数を勉強し始めると、絶対参照/相対参照/複合参照の謎のキーワードに出会います。(「引数」「戻り値」に次いで、離脱要因の上位キーワードではないしょうか) 絶対参照/相対参照/複合参照を理解しても、今度$マークと...
時間間隔の異なる時系列データの時間間隔を揃える「時系列リサンプリング」

時間間隔の異なる時系列データの時間間隔を揃える「時系列リサンプリング」

時系列データを扱っていると、時間間隔の異なる複数の時系列データを扱うことがあります。 1カ月単位の時系列データもあれば、四半期単位の時系列データもあります。 1時間単位の時系列データもあれば、1日単位の時系列データもあり...
Excel関数の使い方が分からない時の検索法

Excel関数の使い方が分からない時の検索法

  Excel関数はとても便利な機能ですが、使い方を覚えるのは大変ですね。ヒントやダイアログを活用して、効率的に数式を入力してください。   Excel 2019では、全486関数もあります。 しかし...
第346話|上手くいかない「データサイエンス・プロジェクト」に<br>共通する「目的があるのに目標がない」という怪奇現象

第346話|上手くいかない「データサイエンス・プロジェクト」に
共通する「目的があるのに目標がない」という怪奇現象

ビッグデータだの、データサイエンスだの、機械学習だの、DXだの、AIだの…… と叫びながら、データサイエンス・プロジェクトは、不必要に複雑さの罠に陥ることが多いです。 期待の表れなのか、得体のしれないものへの恐れなのか、...