Screenshot

【月1 特定テーマ講座(11月)】
POS売上分析Copilotを作る(POSデータ × PYTHON × 生成AI)

【開催日時】 全2回(土)2026/11/7,11/21(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】 2万2千円(税込み)/人
Screenshot

ビジネスデータのための Pythonプログラミング超入門
第6回 グラフを描く :集計から一気に、伝わる形へ

【開催日時】 2026年11月21日(土)10:00 - 12:00
【受講形式】 当日Zoom(復習用動画あり)
【参加費用】 無料
Screenshot

【月1 特定テーマ講座(12月)】
需要予測エージェントを作る(需要予測 × PYTHON × 生成AI)

【開催日時】 全2回(土)2026/12/5,12/19(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】 2万2千円(税込み)/人
Screenshot

ビジネスデータのための Pythonプログラミング超入門
第7回 データで語れる到達点。伝わるグラフ(Seaborn)

【開催日時】 2026年12月19日(土)10:00 - 12:00
【受講形式】 当日Zoom(復習用動画あり)
【参加費用】 無料

RECENT ARTICLES

Why do tree-based models still outperform deep learning on typical tabular data ?<br><br>なぜ、テーブルデータでツリーベースのモデルが<br>ディープラーニング(深層学習)モデルを凌駕するのか?

Why do tree-based models still outperform deep learning on typical tabular data ?

なぜ、テーブルデータでツリーベースのモデルが
ディープラーニング(深層学習)モデルを凌駕するのか?

以下の論文を勝手に超々意訳解説します。 ディープラーニング(深層学習)は、画像、テキスト、音声データ処理を大幅に進化させました。しかし、テーブルデータに対してあまり有効性ではありません。 一方、XGBoostのようなツリ...
Python SciPyで手を動かしながら学ぶ数理最適化<br>– 第5回: Scikit-learnモデルとSciPy最適化の統合 –

Python SciPyで手を動かしながら学ぶ数理最適化
– 第5回: Scikit-learnモデルとSciPy最適化の統合 –

数理最適化と機械学習の融合は、ビジネスの意思決定に革命をもたらす可能性を秘めています。 具体的には、Scikit-learnで数理モデルを構築し、その数理モデルを目的変数としたSciPyを用い最適化問題を解きます。 例え...
【MIN関数】使い方と解説 – 最小値 –

【MIN関数】使い方と解説 – 最小値 –

Excelを使用する際、最小値を取得することがよくあります。このような場合に便利なのが、MIN関数です。 2007以降のバージョンに対応しています。 MIN関数を使用することで、手動で数値を比較する必要がなくなります。 ...
Python SciPyで手を動かしながら学ぶ数理最適化<br>– 第4回: 整数最適化と組合せ最適化 –

Python SciPyで手を動かしながら学ぶ数理最適化
– 第4回: 整数最適化と組合せ最適化 –

今回は、数理最適化のさらに高度な領域である「整数最適化」と「組合せ最適化」に焦点を当てます。 これらの最適化手法は、現実の複雑な問題を解決するために広く用いられています。 有名なところでは、巡回セールスマン問題やナップサ...