データサイエンス 【DS検定対策12】L1・L2正則化とは？過学習を防ぐ仕組みと違いをやさしく解説L1・L2正則化（過学習対策）
ディープラーニングで頻出の「L1・L2正則化」を初心者向けに解説。過学習を防ぐ仕組みやRidge・Lasso回帰の違い、バイアス・バリアンスとの関係をわかりやすく整理します。
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13】バギングとブースティングの仕組みと違い｜分散と精度を安定化
DS検定対策。バギング（Bagging）とブースティング（Boosting）の仕組み、違い、代表的なアルゴリズム（ランダムフォレスト、AdaBoost、Gradient Boosting、XGBoostなど）をわかりやすく解説。モデルの安定化や精度向上の考え方も整理。
データサイエンス 【DS検定対策14】バッチ正規化とは？深層学習の学習を安定させる技術
深層学習でよく使われるバッチ正規化（Batch Normalization）を初心者向けに解説。偏った出力を整えて学習を安定化する仕組みやなどDS検定対策です。
データサイエンス 【DS検定対策15】データベース3種の違いと使い分け
DS検定で頻出のデータベース3種（データレイク・DWH・データマート）を図と比喩でわかりやすく整理。用途や違いを直感的に理解できます。
データサイエンス 【DS検定対策16】データベースの正規化をお弁当で理解｜初心者向け図解
データベースの正規化をお弁当の例でやさしく解説。第一正規化から第三正規化まで、図と表で初心者にもわかりやすく整理。DS検定対策にも最適。
データサイエンス 【DS検定対策17】SQLとRDBMSをやさしく整理
SQLの基本構文やRDBMSの特徴を、語感や例文でやさしく整理。DS検定リテラシ対策として暗記不要の理解を目指します。
データサイエンス 【DS検定対策18】プロジェクト推進の基本と実務視点
DS検定「ビジネス力」対策として、プロジェクト推進の基本概念を実務経験者の視点で解説。課題設定や仮説思考も網羅。
データサイエンス 【DS検定対策19】補足編（その他重要項目）
DS検定対策の補足編として、指数・対数・実験計画・Docker・連合学習・REST/SOAP・不偏分散・コレログラム・弱定常性など、頻出かつ重要な周辺知識を一括整理。図表と例でわかりやすく解説。
データサイエンス 【DS検定対策20】補足編 分類・クラスタリング・決定木・デンドログラムの違い
分類・クラスタリング・決定木・デンドログラムの違いを図解で整理。DS検定頻出ポイントを実務視点でわかりやすく解説。
データサイエンス 【DS検定対策21】補足編 推薦・確率・次元・ELSIまで総整理
DS検定補足編の最終回。推薦システム、確率密度関数、可視化、次元の呪い、ハッシュ関数、ELSIまでを図表で総整理。