ふみと

「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 ...

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、入校前のヒ ...

「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 ...

“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→データ受領→ET ...

「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。要は、学ぶ順番と迷わない設計です。 本記事 ...

最短で挫折せずに前へ進むコツは、「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 ...

データ分析の9割は前処理と整形です。ここをpandasで素早く正確にこなせるかが、成果物の質と速度を決めます。本記事は未経験〜初学者が週10時間×2〜3週で、pandasの基礎（読み込み／選択／整形／ ...

リード（結論）基礎を終えたら次は実務の現場で頻出する処理を“型”で覚える段階です。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 ...

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”の設計と実装 ...

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の最短ル ...