データサイエンティスト検定

構造化データと非構造化データの違いを理解し、データ活用を進めましょう。この記事では、それぞれの定義、メリット・デメリット、具体的な活用シーンを解説し、データ分析やシステム運用に役立つ情報を提供します。

ER図の基本的な読み方を解説。カーディナリティやリレーションシップのタイプを詳しく説明し、データベース設計の理解を深めます。1対1、1対多、多対多などの関係性を視覚的に理解できるようサポート。

Excelで効率的にフィルタリングする方法を解説。複数条件や文字列抽出など、日常業務で役立つフィルタのコツを具体的に紹介します。データ分析をスムーズに進めるためのヒントも満載！

本記事では、Excelを使用して内部結合、外部結合、自己結合、UNION処理を行う方法を詳しく解説します。これらの技術をマスターすることで、データ分析の効率が大幅に向上し、業務に役立てることができます。データサイエンティスト検定DE083のスキル向上を目指す方に最適な内容です。

Excelを使って基本統計量（合計、最大値、最小値など）を効率的に集計する方法を解説します。具体的な業務での活用事例や注意点を紹介し、データ分析を通じて意思決定の質を向上させる方法を学びましょう。

決定木ベースのアンサンブル学習手法をわかりやすく解説。Random ForestやGBDT、XGBoost、LightGBMの特徴と、変数の寄与度の理解が深まる内容です。

データドリフトとは、機械学習モデルの精度が時間とともに低下する現象です。この記事では、データドリフトの原因、影響、そしてモデルの精度を維持するためのモニタリング方法や再訓練などについて解説します。

ホールドアウト法と交差検証法について、各手法の特徴やメリット、具体的なデータ分割手順を詳しく解説。モデルの性能評価を向上させるための実践的な知識を提供します。

データのバイアスが機械学習モデルに与える影響や、少数派データの適切な扱い方を解説します。リスクを理解し、モデルの公平性を保つための具体的な対策や改善方法についても詳しく紹介。機械学習を学ぶ方必見です。

VBAを使ってデータをCSV、XML、JSON、Excel形式に変換・エクスポートする方法を解説。効率的なデータ管理や活用に役立つ具体的なコード例も紹介します。