データサイエンス 【DS検定対策2】固有値・固有ベクトルとは？行列変換で“向きが変わらないベクトル”を図解でやさしく解説
固有値・固有ベクトルとは何かを、行列変換のイメージと図解でやさしく解説。向きが変わらないベクトルの意味を直感的に理解できる、初心者向けの数学入門記事です。
デジタルトランスフォーメーション
データサイエンス データサイエンス 【DS検定対策3】順列・組合せ・条件付き確率・ベイズの定理を初心者向けにやさしく図解で解説
順列・組合せ・条件付き確率・ベイズの定理を、初心者向けに図解でやさしく解説します。数学が苦手でも直感的に理解できるよう、例とイメージを使って丁寧に整理しました。
データサイエンス 【DS検定対策4】仮説検定の基礎をやさしく解説｜帰無仮説・対立仮説・第一種と第二種の過誤
仮説検定の基礎を初心者向けにわかりやすく解説。帰無仮説と対立仮説の違い、第一種の過誤と第二種の過誤の意味をストーリーや表で整理しました。有意水準や検出力との関係も補足し、暗記ではなく理解で身につけられる内容です。
データサイエンス 【DS検定対策5】平均・分散・標準偏差・正規分布を初心者向けに図解でやさしく解説｜偏差値まで一気に理解
平均・分散・標準偏差・正規分布・標準正規分布を、図解で直感的に理解できるよう解説。偏差値との関係や68-95-99.7ルールもまとめて学べる、初心者向けの統計入門です。
データサイエンス 【DS検定対策6】集合と論理記号を形で理解｜ベン図・AND・OR・NOTをやさしく整理
集合の記号（∪ ∩ − ′）と論理記号（AND・OR・NOT）を形のイメージからやさしく解説。ベン図の意味や論理とのつながりを、初心者・シニアにも読みやすく整理。DS検定頻出の集合演算を直感で理解する統計入門。
データサイエンス 【DS検定対策7】標本誤差と標準誤差の違いをやさしく整理
標本誤差と標準誤差の違いを、数式の意味とイメージからやさしく解説。サンプル平均のズレとブレをどう捉えるか、DS検定にも頻出の統計の基本を初心者・シニア向けに整理。√nで割る理由も直感的に理解。
データサイエンス 【DS検定対策8】アソシエーション分析とは？支持度・信頼度・リフト値をやさしく解説
アソシエーション分析で使われる支持度・信頼度・リフト値を、日常例でわかりやすく整理。なぜ「支持」「信頼」という名前なのか、直感的に理解できるDS検定対策記事です。
データサイエンス 【DS検定対策9】機械学習モデルの評価指標をやさしく整理｜Accuracy・Precision・Recall・F1・MAE・RMSE・R²
DS検定で頻出の「モデル評価指標」をわかりやすく整理。分類（Accuracy、Precision、Recall、F1）と回帰（MAE、RMSE、R²）の違いや使い分けを、図と具体例でやさしく解説します。
データサイエンス 【DS検定対策10】ROC曲線とAUCの意味をやさしく図解
ROC曲線とAUCを図と例でわかりやすく整理。TPR・FPRの意味からAUCの見方まで、初心者にも直感的に理解できる内容です。
データサイエンス 【DS検定対策11】自然言語処理（NLP）｜言葉を理解するAIの基礎
自然言語処理（NLP）は、人間の言葉をコンピュータが理解・生成するための技術です。この記事では、前処理・形態素解析・係り受け解析・特徴抽出・固有表現抽出・GLUEベンチマークなど、NLPの基本工程をDS検定対策としてわかりやすく整理します。