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Python

Pythonによる「リアルタイムデータ処理」実践：ビジネスの意思決定を加速するストリーミング分析

ビジネスの意思決定を「秒速」に！Pythonを活用したリアルタイムデータ処理の全てを解説。Kafka, Kinesis, Spark Streaming, FlinkなどのストリーミングプラットフォームとPythonを連携させ、異常検知、リアルタイムダッシュボード、即時意思決定を実現する実践的なパイプライン構築戦略を提供します。

Python&SQL実践データ分析 & AIの実践活用

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実践データ分析 & AIの実践活用

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実践データ分析 & AIの実践活用

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。

Python&SQL実践データ分析 & 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の実践活用データ分析基礎

AIエージェント開発で稼ぐ：OpenAI Assistants APIとStripeで作る「自律型課金エージェント」構築入門

OpenAI Assistants APIのFunction CallingとStripe APIを連携させ、自律的にタスクを実行し課金まで行う「AIエージェント」を開発・販売する方法を、具体的なコードを交えて解説します。

エンジニアのための資産形成術副業戦略

【第2回】バックエンド編：PythonとLangChainで構築するRAG API実践入門

LLMアプリ開発連載の第2回。本記事では、LLMアプリの心臓部であるバックエンドAPIを構築します。PythonのフレームワークFastAPIとLangChainを使い、独自のドキュメントを知識源とするRAG APIを構築する全手順をハンズオン形式で解説します。

AIツール活用データ分析 & AIの実践活用

【第2回】バックエンド編：PythonとLangChainで構築するRAG API実践入門

個人で稼ぐLLMアプリ開発シリーズ第2回。本記事では、PythonのFastAPIとLangChainを使い、PDFドキュメントを学習して質問に答えられるRAG APIを構築します。ドキュメントの読み込み、分割、ベクトル化からAPIエンドポイントの実装まで、ハンズオン形式で徹底解説。

AIツール活用データ分析 & 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

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

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