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テックアカデミー

スクール比較/レビュー

Tech Academyの評判は本当?メンターの質・学習支援を現役データサイエンティストが徹底レビュー

2025/9/23  

「評判はいいみたいだけど、実際の学び心地はどう?」 「仕事や家事と両立しながら、ちゃんと進められる?」 本記事では、現役データサイエンティスト(筆者:ふみと)が「実務で効く視点」でTech Acade ...

キカガク

キャリアチェンジ/転職 スクール比較/レビュー

キカガクの評判と実力:カリキュラム・転職支援を徹底レビュー【現役データサイエンティストが解説】

2025/9/23  

まず押さえるべき“よくある失敗” スクール選びがうまくいかない原因の大半は、目的と到達ラインの不一致にあります。 口コミ点数や有名度だけで決める前に、以下を照らし合わせましょう。 このズレは、入校前の ...

スクール投資

スクール比較/レビュー

キカガク vs Tech Academy:目的別にどっちを選ぶべき?【現役データサイエンティストの実務目線】

2025/9/23  

「結局どっちに申し込めば失敗しない?」 この質問に、実務10年の目線で“ズレなく”答えます。 同じ「Pythonスクール」でも中身は別物 口コミや体験談はあなたの目的と一致していないことが多く、「安い ...

データレポート納品

Python基礎 キャリアチェンジ/転職 実案件/ポートフォリオ

【保存版】データレポート納品の型:要件定義→ETL→検証→可視化→Excel/PDF→引き継ぎまで、失注しないワークフロー完全版

2025/9/23  

“いい分析”より“伝わる納品”。副業や実務で評価されるのは、意思決定に効く1枚と再現できるパッケージを期限通り出せること。 本記事は、未経験〜初学者が 週10時間×2〜3週 で、要件定義 → データ受 ...

ロードマップ

Python基礎 ロードマップ

未経験からデータサイエンティストへ:6ヶ月ロードマップ【現役が解説】

2025/9/22  

「数学もPythonもゼロだけど、半年で実務に通じる力はつく?」 結論、週10時間×24週の積み上げで「面接で語れる実務再現ポートフォリオ」まで到達できます。 カギは「学ぶ順番」と「毎週の小さな到達点 ...

基礎入門

Python基礎

【超入門】Pythonの基本文法:変数・型・演算子・条件分岐・ループを一気に攻略(保存版)

2025/9/23  

最短で前に進むコツは「使う順番」で覚えること。 本記事は、未経験でも週10時間×1〜2週で「Pythonの基礎文法+実務で使う書き方」を一気に身につけるための動くサンプル中心の保存版です。 読む→コピ ...

スキルアップ

Python基礎

【保存版】pandas基礎:データフレームの作成・整形・結合・集計を“実務の型”で身につける

2025/9/23  

対象:未経験〜初学者/pandas 2.x・Python 3.10+ を想定ゴール:読み込み→選択→整形→結合→集計→欠損→日時→ピボット→出力まで、実務でそのまま使える書き方を10ステップで習得 デ ...

スキルアップ

Python基礎

【実務で差がつく】pandas実践:欠損処理・結合・ウィンドウ関数・時系列・品質保証まで“読みやすく速い”型を習得

2025/9/24  

基礎文法の次は、実務で毎回出る処理を“型”として覚える段階です。 本記事は、pandas 2.x を前提に、欠損・外れ値・結合・ウィンドウ関数・時系列・カテゴリ処理・集計の自動化・大規模データの分割処 ...

可視化

Python基礎

【保存版】可視化入門:Matplotlib/Plotlyの使い分けと“伝わるグラフ設計”10ステップ

2025/9/24  

結論:可視化は「きれいに描く」ことではなく、意思決定を動かすための設計です。 本稿では、未経験〜初学者が 週10時間×1〜2週 で、Matplotlib/Plotlyを軸に “伝わるグラフ”の設計と実 ...

機械学習

Python基礎

【保存版】scikit-learn基礎:回帰・分類・前処理・パイプライン・交差検証を“実務の型”で習得

2025/9/24  

機械学習で迷子になる最大の理由は、前処理→学習→評価→改善の順番が曖昧なまま個々のアルゴリズムに飛びつくこと。 本記事は、未経験〜初学者が週10時間×2〜3週で到達できるscikit-learnの最短 ...

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ふみと

このブログでは、データサイエンティストとして市場価値を上げる方法を独自にまとめて発信しています。

【プロフィール】
・大手企業データサイエンティスト/マーケティングサイエンティスト(10年、年収900万円台)/案件100件以上
・資格:JDLA E資格(日本ディープラーニング協会主催)/JDLA Community(CDLE会員)/Advanced Marketer/ビジネス統計スペシャリスト/統計検定2級/TOEIC 805
・スキル:Python/Tableau/SQL/機械学習/Deep Learning/RPA

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