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データサイエンスを学ぶ

Data Science Tutorials

Learn data science and AI with step-by-step tutorials on the DataCamp blog. Master Python, SQL, machine learning, and build your own AI agents.
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Group2人以上をトレーニングしますか?DataCamp for Businessを試す

Motif 3 を DS4 でローカル実行し、コーディングエージェント化する方法

最適化済み Motif-3 Quant を NVIDIA H200 で ds4 ランタイムにより動かし、OpenAI 互換 API で提供し、Pi のコーディングエージェントに統合します。

2026年9月21日

統計的裁定取引:クオンツ戦略はどう機能するのか

統計的裁定取引とは何か、クオンツが一時的な価格関係をどう見抜くのか、そしてペアトレードや平均回帰といった戦略が実務でどう機能するのかを学びます。
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Vinod Chugani

2026年9月21日

Excel Power Pivot:ステップバイステップガイド

Excel 内でテーブルを接続し、DAX で数式を書き、インタラクティブなレポートを構築する方法を学びます。
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Laiba Siddiqui

2026年9月21日

Kimi ブラウザー拡張チュートリアル:AI エージェントでウェブ閲覧を自動化

Kimi Work と Kimi Code CLI の両方を使って Kimi ブラウザー拡張を設定し、ウェブサイトから構造化された結果を抽出する商品検索を実行する方法を学びます。

2026年9月18日

Flow Matchingとは?生成AIモデル入門ガイド

Flow matching は、選んだ確率経路に沿ってサンプルを動かすベクトル場を学習することで、ノイズをデータへ変換するよう生成モデルを訓練します。これは連続正規化フローや最新の拡散モデルを支える発想でもあります。

2026年9月18日

AIにおける再帰的自己改良:仕組みと重要性

AIにおける再帰的自己改良の意味、AIシステムがより良いAIの開発をどう支援できるか、今日のモデルがRSIにどれほど近いか、そしてこの概念がAIの能力と安全性にとってなぜ重要なのかを学びます。
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Vinod Chugani

2026年9月17日

ディープ強化学習:手法、アルゴリズム、応用

ディープ強化学習は、強化学習の試行錯誤ループに、巨大な状態空間で汎化できるニューラルネットワークを組み合わせます。

2026年9月17日

外生変数 vs. 内生変数:主な違いと例

外生変数と内生変数の違い、内生性が因果推論と回帰にとってなぜ重要か、そして内生変数の特定と対処法を学びます。
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Vinod Chugani

2026年9月16日

Excelの書式をクリアする方法:ステップバイステップガイド

データはそのままに、「書式のクリア」やショートカット、その他の方法でExcelの書式を削除する手順を解説します。

2026年9月16日

スピアマンの相関:非線形な関係を定量化する方法

スピアマンの順位相関は、直線ではなくカーブ、横ばい、変化速度のシフトといった関係性を捉えます。Python、R、Excelでの計算・解釈・活用方法を学びましょう。

2026年9月15日

GPT-Live-1 APIチュートリアル:全二重の音声アシスタントを構築する

このGPT-Live-1 APIチュートリアルに沿って、ブラウザのWebRTC、バックエンドのデリゲーション、ウェブ検索、確認済みアクションを備えた全二重の音声学習アシスタントを構築します。

2026年9月15日

因果機械学習:予測から因果へ

因果機械学習は、MLと因果推論を組み合わせて予測を超え、「介入したら何が起きるか」を推定します。この記事では、基本概念、手法、Pythonツール、よくある誤りを扱います。

2026年9月14日