高好秀和– Author –
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ナレッジGitHub Project 利用準備・実施手順ガイド
開発チームやPM向けに、GitHub Projectsを活用したタスク管理術を解説します。コード管理とタスク管理を一元化できる本ツール...#GitHub GitHub Projects #アジャイル開発 #タスク管理 #プロジェクト管理 -
データ基盤k-means法とは何か?
本記事では、教師なし学習の代表的な手法である「k-means法(k平均法)」について、その基本的な考え方から解説します。似た...#K-means #k平均法 #アルゴリズム #エルボー法 #クラスタリング #データ分析 #教師なし学習 #顧客セグメンテーション -
ナレッジ初学者向けにAIがデータをグループ分けする仕組みをやさしく解説
AIの「クラスタリング」をご存知ですか?これは、データの中から「似たもの同士」を自動でグループ分けする「教師なし学習」...#AI #k-means法 #クラスタリング #セグメンテーション #データ分析 #初心者向け #教師なし学習 -
データ基盤データ分析の第一歩!欠損値処理の基本とDataikuでの実践ガイド
はじめに — 学びを“使える力”へ 現場で分析を回すと、最初にぶつかる壁はモデルづくりではなく“データの整える力”。なかでも...#Dataiku #Prepareレシピ #Titanic #データ分析 #前処理 #平均値 #欠損値 #補完 -
ナレッジDataikuとは?AI活用を加速する統合プラットフォームを初学者向けに解説
AI活用が“PoC止まり”で進まない…そんな悩みを解決する統合プラットフォーム「Dataiku」を初心者向けに解説。専門家でなくても...#AI #Dataiku #PoC #データサイエンス #データ分析 #ノーコード #プラットフォーム #属人化解消 #業務自動化 #機械学習 -
ナレッジ現場で使える「データ・ドリブン思考」──分析を“現実に活かす力”を学ぶ一冊
『データ分析・AIを実務に活かすデータ・ドリブン思考』の要点を要約。課題の定義、4段シナリオ、形式知化で“分析をごっこで...#4段シナリオ #Dataiku #スコアリング #データ・ドリブン #ビジネス理解 #分析フレームワーク #在庫管理 #形式知化 #意思決定 #現場実装 #組織変革 -
ナレッジ“どんな分析をするか”の前に、“なぜ分析するか”——価値あるデータサイエンティストの第一歩
未経験でデータサイエンスに飛び込んだ筆者が、技術より先に立ち返るべき問い「なぜ分析するのか」を実務目線で解説。現場で...#キャリア #データサイエンス #データドリブン思考 #伝える力 #初心者向け #現場理解 -
データ基盤未経験からデータサイエンスへ — 未経験の私が「データで意思決定を支えたい」と飛び込んだ話
未経験からデータ活用の世界に飛び込み、いまは株式会社SiNCEに入社したばかりの筆者が、なぜ「勘ではなくデータ」なのか、そ...#AI #SiNCE #キャリアチェンジ #コンサル #データ分析 #予測モデル #出店戦略 #意思決定 #未経験
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