現代のビジネスシーンにおいて、データサイエンスの活用は競争優位性を確立するための鍵となっています。しかし、多くの企業が「データをどうビジネス価値に結びつけるか」という共通の課題に直面しています。特に、生成AIの進化により分析技術が身近になった今、データサイエンティストには単なる技術力以上に、「曖昧なビジネス課題を、データサイエンスで解決可能な具体的な問題へと的確に変換する能力」が強く求められ...

データサイエンスを用いてビジネスで価値を創出したい、と考えたとき、多くの人が「どうやって分析するか」「どの機械学習モデルを使うか」といった「解き方」に注目しがちです。しかし、ビジネスの現場で本当に重要なのは、目の前にある曖昧な「課題」を、どのようにしてデータサイエンスで扱える具体的な「問題」に落とし込むか、というプロセスです。

データサイエンスを用いてビジネスで価値を創出したい、と考えたとき、多くの人が「どうやって分析するか」「どの機械学習モデルを使うか」といった「解き方」に注目しがちです。しかし、ビジネスの現場で本当に重要なのは、目の前にある曖昧な「課題」を、どのようにしてデータサイエンスで扱える具体的な「問題」に落とし込むか、というプロセスです。

仕事をするうえで、どのように学び、整理し、アウトプットするのか。ソフトウェアエンジニア向けに、プログラミングと執筆を具体例として、知的生産の方法を解説した書籍です。サンプルコードの丸写しでは仕事に役立つプログラムを書けないのと同様に、知的生産術も丸写しではあなたの役に立つものにはなりません。 本書では、数々の知的生産術を比較して学ぶことで、何が重要な原則なのかを体得し、みなさんが自分の環境に...

現代のビジネスシーンにおいて、データサイエンスの活用は競争優位性を確立するための鍵となっています。しかし、多くの企業が「データをどうビジネス価値に結びつけるか」という共通の課題に直面しています。特に、生成AIの進化により分析技術が身近になった今、データサイエンティストには単なる技術力以上に、「曖昧なビジネス課題を、データサイエンスで解決可能な具体的な問題へと的確に変換する能力」が強く求められ...

前作の「機械学習を解釈する技術」も素晴らしかったが、本作も素晴らしい内容。久しぶりに一からPythonコードを書いて勉強した。私は製造業界で働いているので、製品認知率の改善や適正な広告費などマーケティング関係のデータを扱うことは無いが、データ分析のアプローチが凄い。めちゃくちゃ勉強になる。 課題をデータサーエンスに落とし込む。 ぼんやりした課題を数式で明記する。 なんとなく機械学習を使用する...

現代のビジネスシーンにおいて、データサイエンスの活用は競争優位性を確立するための鍵となっています。しかし、多くの企業が「データをどうビジネス価値に結びつけるか」という共通の課題に直面しています。特に、生成AIの進化により分析技術が身近になった今、データサイエンティストには単なる技術力以上に、「曖昧なビジネス課題を、データサイエンスで解決可能な具体的な問題へと的確に変換する能力」が強く求められ...

ネットワークデータは、点と点の「つながり」によって表現されるデータです。決して特別なデータではなく、私たちの日常生活のさまざまな場面に存在しています。たとえば、SNSのフォロー関係やWebページ間のリンクのような明らかにネットワーク構造を持つデータだけでなく、ECサイトの購買履歴や株式市場の取引といった、一見ネットワークとは無関係に思えるデータにも、つながりの構造を見出すことができます。この...

ネットワークデータは、点と点の「つながり」によって表現されるデータです。決して特別なデータではなく、私たちの日常生活のさまざまな場面に存在しています。たとえば、SNSのフォロー関係やWebページ間のリンクのような明らかにネットワーク構造を持つデータだけでなく、ECサイトの購買履歴や株式市場の取引といった、一見ネットワークとは無関係に思えるデータにも、つながりの構造を見出すことができます。この...

★基礎知識から構築、評価、改善まで! 実践に使える本格派の一冊★ AIエージェントの開発に初期から取り組み、実務で使ってきた著者陣がおくる、 「現場」で使える、プロになるための一冊。 ヘルプデスク、データ分析、情報収集、マーケティングの具体的なAIエージェントの構築方法に加え、 AIエージェントの評価や改善までを網羅的に学べます。 電通総研、Algomatic、ジェネラティブエージェンツの各...

本書では、OpenAIによるAIサービスを利用するためのOpenAI API、オープンソースのLLMアプリ開発ライブラリLangChain を使って、LLM（大規模言語モデル）を活用したRAG（検索拡張生成）アプリケーション、そしてAIエージェントシステムを開発するための実践的な知識を基礎からわかりやすく解説します。 OpenAI のチャットAPI、プロンプトエンジニアリング、LangCha...

現代のビジネスシーンにおいて、データサイエンスの活用は競争優位性を確立するための鍵となっています。しかし、多くの企業が「データをどうビジネス価値に結びつけるか」という共通の課題に直面しています。特に、生成AIの進化により分析技術が身近になった今、データサイエンティストには単なる技術力以上に、「曖昧なビジネス課題を、データサイエンスで解決可能な具体的な問題へと的確に変換する能力」が強く求められ...