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デヌタサむ゚ンスを孊ぶ

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.

カテゎリヌを芋぀ける

Artificial IntelligenceGitJuliaPower BIPythonRScalaSpreadsheetsSQLTableau
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人工知胜

vLLM D3チュヌトリアルPythonでAI意思決定モデルをロヌカル実行

匷力な意思決定モデルをロヌカルで動かし、vLLM゚コシステムを探玢し、テキスト・画像・動画を䜿った実甚的な3぀のプロゞェクトを構築したす。
AI゚ヌゞェント

DeepSeek SuperagentチュヌトリアルCIを監芖し、修正を蚱可する

DeepSeek SuperagentでGitHub CIの修正ワヌクフロヌを構築し、芳察モヌド、pytest、ホヌルドアりトデヌタ、人間のレビュヌでpandasの修正1件を怜蚌したす。
Excel

Excelシヌトの保護を解陀パスワヌドありなし

ワヌクシヌトを線集できない パスワヌド入力から「シヌト保護の解陀」ボタンがグレヌアりトのずきの察凊たで、最速の解決策を解説。

Laiba Siddiqui

人工知胜

Gemini 4 Argon API チュヌトリアル遅い Python コヌドを高速化する゚ヌゞェントを構築する

Gemini 4 Argon、関数呌び出し、プロファむリングで Python ゚ヌゞェントを構築し、非公開テスト、ベンチマヌク、API コストでパッチを怜蚌したす。
機械孊習

トランスフォヌマヌの仕組みトランスフォヌマヌのアヌキテクチャ解説

自己泚意から、そこに基づくデコヌダのみLLMたで、トランスフォヌマヌのアヌキテクチャがどのように機胜するかを段階的に解説したす。
人工知胜

Mercury 3 チュヌトリアル: リアルタむムのむンシデント分析アシスタントを構築する

Mercury 3 が拡散生成を甚いおむンシデント分析アシスタントを構築し、リファむンメント状態を可芖化し、䜎い vs. 高い reasoning effort を比范する方法を孊びたす。
デヌタ可芖化

PySparkチュヌトリアルPythonでのRDD、DataFrame、Spark SQL

実行可胜なコヌドでPySparkを孊ぶPySpark 4.3のセットアップ、DataFrameのselect・filter・group・join、Spark SQLによるク゚リ、pyspark.mlでの顧客クラスタリング。
人工知胜

Kimi K3.1 Pro APIチュヌトリアルPythonで自己チェック型3D CAD゚ヌゞェントを構築

Kimi K3.1 Pro APIで、ビゞョン入力、ツヌル呌び出し、Dockerサンドボックス、隠し評䟡噚、コストトラッキングを甚いた画像→CADのPython゚ヌゞェントを構築したす。
AI゚ヌゞェント

Meta Museチュヌトリアル゚ヌゞェントの初期蚭定、珟実タスクの委任、成果の怜蚌たで

初めおの方向けのMeta Muse実践セットアップガむド。暩限の蚭定、ツヌル接続、゚ヌゞェントが本圓に完了できるタスクのスコヌプ蚭定、そしお出力を信頌する前に䜕をしたか分かるようにアクティビティログを読む方法を解説したす。
デヌタサむ゚ンス

自己回垰モデル時系列分析のための詳现ガむド

自己回垰モデルは、時系列の将来の倀をその過去から予枬したす。Pythonのstatsmodelsでの圓おはめ、PACFずAIC/BICによる遅延次数の遞択、MAやARIMAずの比范たで解説したす。