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データ分析 & AIの実践活用

Python&SQL実践

SQLによるデータモデリング実践:正規化と非正規化の使い分けとパフォーマンス最適化

SQLデータベースにおけるデータモデリングの基本から、正規化と非正規化の使い分け、OLTP/OLAPシステムの設計、スター・スキーマなど、パフォーマンスを最適化する実践的なデータベース設計手法を解説します。
AIツール活用

CLIエージェントの「知の拡張」:MCP(Model Context Protocol)徹底解説と活用事例

CLIエージェントの能力を飛躍的に高めるMCP(Model Context Protocol)を徹底解説。Web検索、ファイルシステムアクセス、外部API連携など、MCPがAIエージェントの「知」をどのように拡張し、複雑なエンジニアリングタスクを解決するかを具体的な事例で示します。
AIツール活用

エンジニアのためのAI活用コンテンツ作成術:ブログ記事から技術ドキュメントまで、AIツールで執筆・SEOを加速する

はじめに:AIは「書く」をどう変えるか?エンジニアにとって、自身の知識や経験をアウトプットすることは、キャリアアップや収益化に直結する重要な活動です。技術ブログ、Qiita/Zennでの記事投稿、技術書の執筆、社内ドキュメント作成など、その...
データ分析 & AIの実践活用

データエンジニアリング実践ガイド:ETLパイプライン構築で企業データを価値に変える方法

企業データを価値ある情報に変換するETLパイプライン構築の実践ガイド。データエンジニアとして年収800万円以上を目指すための具体的なスキルと実装方法を詳しく解説します。
Python&SQL実践

Python深層学習実装ガイド:TensorFlow/PyTorchで始める実践的なAIモデル構築

PythonでTensorFlowとPyTorchを使った深層学習モデルの実装方法を実践的に解説。AIエンジニアとして年収1000万円以上を目指すための具体的なスキルと学習ロードマップを詳しく説明します。
Python&SQL実践

PythonとSQLで「データガバナンス」を自動化:信頼できるデータでビジネスリスクを最小化する

経営層向け。データの品質、セキュリティ、コンプライアンス課題を解決!PythonとSQLを活用し、データガバナンスを自動化する戦略を徹底解説。データ品質チェック、アクセス制御、監査証跡管理、データカタログツール活用で、信頼できるデータ基盤を構築し、ビジネスリスクを最小化します。
Python&SQL実践

PythonとSQLで実現する「データプロダクト」開発:データ分析を収益に変える戦略

データ分析スキルを「稼ぐ資産」に変える!PythonとSQLを活用し、データ分析結果をAPI、自動レポート、マイクロSaaSといった「データプロダクト」として開発・販売する戦略を徹底解説。企画から開発、運用、収益化まで、データ駆動型ビジネスを成功させるロードマップを提供します。
Python&SQL実践

PythonとSQLで「生成AI向けデータ」を構築・管理:LLMの性能を最大化するデータ戦略

経営層向け。生成AI(LLM)の性能を最大化するためのデータ戦略を徹底解説。PythonとSQLを活用した高品質なデータセットの構築・管理、Webスクレイピング、データクリーニング、アノテーション、RAG向けデータ準備、データウェアハウスでの管理まで、AIプロジェクトを成功に導くデータエンジニアリングの全貌を提供します。
データ分析 & AIの実践活用

「因果推論」の実践:データ分析で「なぜ?」を解明し、ビジネスインパクトを最大化する

経営層向け。データ分析で相関関係から因果関係へ。エンジニアのための「因果推論」実践ガイド。A/Bテスト、回帰不連続デザイン、操作変数法などの手法をビジネスケースに応用し、Pythonライブラリ(DoWhy, CausalPy)を活用して、「なぜ?」を解明し、ビジネスインパクトを最大化するロードマップを提供します。
データ分析 & AIの実践活用

「データガバナンス」の実践:信頼できるデータでAI/MLプロジェクトを成功に導く

経営層向け。AI/MLプロジェクトの成否を分ける「データガバナンス」を徹底解説。データの品質、セキュリティ、プライバシー、アクセス管理を体系的に行うためのフレームワークと、GCPのData Catalog、DLP、IAMなどのツールを活用した実践戦略を提供。信頼できるデータでAI/MLのビジネス価値を最大化するロードマップを提供します。