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データ分析 & AIの実践活用

統計的因果推論入門：A/Bテストを超えて「なぜ」を解明するエンジニアのための実践ガイド

はじめに：データ分析の「なぜ」を解き明かすデータ分析において、「相関関係」と「因果関係」は混同されがちです。「アイスクリームの売上が増えると、水難事故も増える」という相関があっても、アイスクリームが水難事故を引き起こすわけではありません。そ...

データ分析 & AIの実践活用データ分析基礎

PythonとSQLで始める「データエンジニアリング」入門：ETLパイプライン構築からデータレイク管理まで

はじめに：データは「流れる」ことで価値を生む現代のビジネスにおいて、データは意思決定、製品開発、顧客体験向上など、あらゆる活動の基盤となっています。しかし、データはただ存在するだけでは価値を生み出しません。様々な場所に散らばる生データを収集...

Python&SQL実践データ分析 & AIの実践活用

Pythonで構築する「リアルタイムデータ処理」基盤：Kafka/PubSubとSpark/Flinkで実現する高速データ分析

はじめに：データは「今」を語る現代のビジネスにおいて、データは刻一刻と生成され続けています。Webサイトのクリックストリーム、IoTデバイスからのセンサーデータ、金融取引、ソーシャルメディアの投稿など、その種類は多岐にわたります。これらのデ...

Python&SQL実践データ分析 & AIの実践活用

【2025年版】オープンソースLLM徹底活用ガイド：ローカル環境で始める高精度AI開発とコスト削減術

はじめに：なぜ今、オープンソースLLMなのか？2025年、GPT-4oやClaude 3.5といった商用LLM APIが市場を席巻する一方で、技術感度の高いエンジニアたちの間では「オープンソースLLM」への注目が急速に高まっています。その背...

AIツール活用データ分析 & AIの実践活用

エンジニアのための「LLMファインチューニング」入門：独自データで特化型AIを構築し、専門性を収益に変える

はじめに：RAGの次へ、ファインチューニングでAIの価値を最大化する多くのLLM活用事例では、RAG（検索拡張生成）が主流となっています。しかし、RAGにも限界があります。専門用語のニュアンス、特定の文体やトーン、複雑な思考プロセスそのもの...

Python&SQL実践データ分析 & AIの実践活用

Function CallingとLLMエージェント開発：外部APIと連携する自律型AIアプリケーション構築の実践

はじめに：LLMに「手足」を与える技術、それがエージェント開発2025年、LLM（大規模言語モデル）は、もはや単なる「おしゃべりAI」ではありません。外部のAPIを叩いて最新情報を取得したり、データベースを検索したり、他のサービスを操作した...

AIツール活用データ分析 & AIの実践活用

最新LLMモデル徹底比較：GPT-4o, Gemini 2.5, Claude 3.5…あなたのプロジェクトに最適な選択は？

2025年最新の主要LLMモデル（GPT-4o, Gemini 2.5 Pro/Flash, Claude 3.5 Sonnetなど）を徹底比較。それぞれの特徴、強み、弱み、得意なユースケースを解説し、あなたのプロジェクトに最適なモデル選定を支援します。

AIツール活用データ分析 & AIの実践活用

LLMを活用した開発支援の進化：コード生成からレガシーシステム刷新まで

大規模言語モデル（LLM）がソフトウェア開発の現場をどのように変革しているかを解説。コード生成、デバッグ、テスト、ドキュメント作成から、NTTデータの事例に見るレガシーシステムの自動復元まで、開発ライフサイクル全体でのLLMの貢献を探ります。

AIツール活用データ分析 & AIの実践活用

LLMの最前線：マルチモーダル、超長文コンテキスト、RAGが拓くAIの未来

大規模言語モデル（LLM）の最新技術トレンドであるマルチモーダル対応、超長文コンテキスト処理、そしてRAG（Retrieval-Augmented Generation）に焦点を当て、これらの技術がAIの能力をどのように向上させ、どのような新しいアプリケーションを可能にするかを深掘りします。

AIツール活用データ分析 & AIの実践活用

コーディングCLIにおけるコンテキストエンジニアリングの極意：AIエージェントを「プロジェクトの専門家」にする方法

コーディングCLIエージェントを「プロジェクトの専門家」にするためのコンテキストエンジニアリングの極意を解説。プロジェクト固有の情報をAIに学習させ、より的確なコード生成や問題解決を行うためのノウハウを提供します。

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