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 ...

「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 ...

「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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...