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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AIコーディングエージェントのトークン使用量を減らす方法：役立つ4つのツール

軽量ツールでコンテキスト肥大化、ターミナルノイズ、冗長な応答、過剰設計コードを抑え、コーディングエージェントのワークフローを自動で最適化してトークン使用量を削減します。

2026年9月10日

Node.js と MongoDB を使ってカテゴリ別にタスクを整理しましょう。作成・一覧・取得・更新・削除とカテゴリフィルターを備えた REST API を構築します。

2026年9月10日

自己教師あり学習は、コントラスト学習、マスク化モデリング、自己回帰予測などの手法で、ラベルなしのテキスト・画像・音声・動画から自前の監督信号を引き出し、今日の言語・ビジョン・マルチモーダルモデルを支える表現を築きます。

2026年9月9日

Muse Code と Meta Model API で Muse Spark 1.3 をセットアップし、contributor と standard のティアを選び、Meta の効率性主張を検証します。

2026年9月8日

PythonでGemini 3.8 Flash APIを使う方法：Interactions APIのセットアップ、thinking_levelの調整、PDFからJSONへの抽出、コードによる関数呼び出し。

2026年9月7日

OpenAI API経由でGPT-6 Astraを用い、非同期ツール、推論制御、構造化出力、コスト追跡を備えたPython製リリースチェックエージェントを構築し、コンピュータ利用とステアリングを検証します。

2026年9月7日

Anthropicの最新フラッグシップモデルを使い、変更計画前にFlaskリポジトリを読むPythonエージェントを構築します。進捗更新、読み取り専用ファイルツール、コスト管理も追加。

2026年9月3日

GLM-5.3-FlashとCrewAIで、ファンダメンタル、テクニカル、ニュースを担当する3つの専門LLMエージェントを構築し、所見をBUY/SELLシグナルに統合します。

2026年8月31日

Blackwell ネイティブの NVFP4 と MTP 推測デコードを使って Qwen3.8-27B をローカル実行し、llama.cpp で最大毎秒 170 トークンを達成する方法を解説します。

2026年8月31日

Grok Bot の Bot、共有クラウドコンピュータ、スキル、ルーティンがどのように連携するかを、毎週月曜にリサーチ・検証・レポートするエージェントを作りながら学びます。

2026年8月30日

RTX PRO 6000 上で llama.cpp を使い Qwen3.8-Flash-Next GGUF をローカル実行し、OpenCode に接続して完全ローカルのエージェント型コーディング環境を構築する方法を解説します。

2026年8月28日

自己注意機構でデータ処理を革新したTransformerのアーキテクチャを探ります。

2026年8月26日