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Pythonや統計・ITまわりの勉強をしながら、いろいろなことに挑戦しています。 勉強…

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Pythonや統計・ITまわりの勉強をしながら、いろいろなことに挑戦しています。 勉強の内容や、挑戦して良かったことなどを発信・シェアしていきたいと思います。 ちなみに金融が本業です。 どうぞ、よろしくお願いします。
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【すべての勉強する人たちへ】最強の暗記アプリAnkiについてご紹介します

学生でも社会人でも、学習が常に必要な時代になってきました。 学習を効率的・効果的に進めていくためには、記憶力が重要になってきますよね。 そこで、この記事では、最…

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11か月前
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Googleコラボで簡単に動的スクレイピングを始めよう！---Selenimuを使った実践ガイド付き

スクレイピングとはWebサイトから自動的にデータを取得する技術です。 データドリブンの重要性が高まる中、ぜひとも、身につけておきたいスキルだと思います。 ただ、初…

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5日前
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【Python初心者もできるよ！】スクレイピングで上場企業のPBRを取得する方法

この記事では、 Pythonによるスクレイピングで 上場企業のPBR（株価純資産倍率）を取得する方法をご紹介します。 スクレイピングと聞くと 難しそうなイメージを持たれるか…

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12日前
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「伝わる」資料の作り方--デザインの基礎

◽️はじめに現代のビジネスでは、 プレゼンテーションのクオリティが 直接的な成果に繋がることはもはや明白です。 しかし、多くのビジネスマンが見落としがちなのが、 …

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13日前
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日本取引所のAPIを使って株価＆財務情報をゲットする

「株価情報を取得するにはどうしたらいいんだろう？」 「株価情報だけでなく財務情報も欲しい」 「できれば信頼できる情報ソースから取得したい」 そんなお悩みはありませ…

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2週間前
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人的資本経営流　PBRの上げ方

PBR（株価純資産倍率）とは、 株価が企業の純資産に対してどれだけ評価されているか を示す指標です。 ちなみに、PBRが1倍未満というのは、 企業の解散価値がその企業の市…

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3週間前
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Pythonでサクッと株価データをゲットする方法

Pythonを使って株価分析をしてみたい方向けの記事になります。 Pandas Datareaderというライブラリーを使って サクッと株価データをゲットする方法をご紹介します。 ✅ P…

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4週間前
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超簡単！---ChatGPTを活用したWebスクレイピング術

Webスクレイピングは、 Webサイトから自動的にデータを収集する技術です。 Webスクレイピングをするには、 Webサイトのソースコードを解析する必要があり、 Pythonだけで…

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1か月前
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仕事の生産性が爆上がりするプロンプト10選

生成AIを活用すれば、 あなたの仕事はもっと楽に、もっと効率的にできるはずです！ この記事では、ChatGPTのような生成AIを活用して、 仕事の生産性を劇的に向上させる プ…

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1か月前
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データサイエンスを無料で学べる厳選サイトのご紹介

データサイエンスは、 我々の生活や仕事、さらには社会全体をより良くする力を持っており、 これからの社会で最も求められるスキルの一つです。 しかしながら、 多くの人…

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1か月前
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トピックモデル（LDA）について超分かりやすく解説します

今日、 私たちの周りには、 膨大な量のテキストデータが溢れています。 ニュース記事、 SNSの投稿、 書籍など、 日々大量のテキストデータが生み出されているのです。 こ…

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1か月前
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統計検定2級に合格するための最強の学習方法

この記事では、 自分自身の体験をもとに、 統計検定2級の効率的な勉強方法や、 オススメの教材についてご紹介していきます。 これから統計検定2級を勉強しようと考えてい…

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2か月前
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【Python】知っておくと役立つfor文の使い方

for文は繰り返し処理を行う上で最も基本的な構文です。 リストやタプル、文字列などのデータ集合を操作する際に欠かせません。Pythonを使ったプログラミングをするなら、 …

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2か月前
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話題のClaude3の実力を検証する〜GPT-4と比べてみる

2024年3月4日に、 米Anthropic（アンソロピック）から 新しいAIモデルClaude3が発表されました。 世間では、Claude3はGPT-4を超えたと 盛り上がりを見せています。 Authr…

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2か月前
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【機械学習の初学者向け】AUCについて理解しよう！

機械学習モデルの評価指標の一つである AUCについて、 分かりやすく解説していきます。 機械学習の初学者を対象にしていますが、 混同行列の概念は理解していることを 想…

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2か月前
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【機械学習の初学者向け】不均衡データではRandomUnderSamplerを使ってみよう

機械学習の分類問題では、 陽性クラス・陰性クラスのデータ数に偏りがある 不均衡データによく直面します。 このような不均衡データでは、 モデルが多数クラスの特徴を過…

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3か月前
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【すべての勉強する人たちへ】最強の暗記アプリAnkiについてご紹介します

【すべての勉強する人たちへ】最強の暗記アプリAnkiについてご紹介します

学生でも社会人でも、学習が常に必要な時代になってきました。

学習を効率的・効果的に進めていくためには、記憶力が重要になってきますよね。
そこで、この記事では、最強の暗記アプリAnkiについてご紹します。

「効率的に記憶したいんだけど何か良い方法はないか！」

Ankiはそんな悩みをお持ちの方に超おススメなアプリです

最初にお断りしておくと、iOS版のAnkiアプリは4,000円します。

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Googleコラボで簡単に動的スクレイピングを始めよう！---Selenimuを使った実践ガイド付き

Googleコラボで簡単に動的スクレイピングを始めよう！---Selenimuを使った実践ガイド付き

スクレイピングとはWebサイトから自動的にデータを取得する技術です。

データドリブンの重要性が高まる中、ぜひとも、身につけておきたいスキルだと思います。

ただ、初学者がスクレイピングをやろうとすると、
いろいろ、つまずきやすい箇所があります。

最たるものが以下の3つです

このうち、
1️⃣のPythonの環境構築が面倒という点は、
Googleコラボを使うことで解消されます。

また、
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【Python初心者もできるよ！】スクレイピングで上場企業のPBRを取得する方法

【Python初心者もできるよ！】スクレイピングで上場企業のPBRを取得する方法

この記事では、
Pythonによるスクレイピングで
上場企業のPBR（株価純資産倍率）を取得する方法をご紹介します。

スクレイピングと聞くと
難しそうなイメージを持たれるかもしれませんが、
Pythonのコードは数行ですし、
GoogleColaboratoryで実装しますので、
初学者の方でも簡単に取り組めると思います。

以下のサイトの実践版です。

IR BANKとは企業の投資関連情報を提

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「伝わる」資料の作り方--デザインの基礎

「伝わる」資料の作り方--デザインの基礎

◽️はじめに現代のビジネスでは、
プレゼンテーションのクオリティが
直接的な成果に繋がることはもはや明白です。

しかし、多くのビジネスマンが見落としがちなのが、
プレゼン資料の「デザイン」の力です。

この記事では、
株式会社 Xemonoの代表とりいめぐみさんが
まとめられたPDF「デザインの基礎」に基づき、
プレゼン資料のデザインがいかに重要か、
そしてそのデザインを如何に向上させるかについ

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日本取引所のAPIを使って株価＆財務情報をゲットする

日本取引所のAPIを使って株価＆財務情報をゲットする

「株価情報を取得するにはどうしたらいいんだろう？」
「株価情報だけでなく財務情報も欲しい」
「できれば信頼できる情報ソースから取得したい」
そんなお悩みはありませんか？

これらの悩みを一発で解決するツールとして、
日本取引所のAPI（J-Quants-API）をおススメします

この記事では、
日本取引所のAPIを使って、
株価や財務情報を取得する方法のほか、
最後には株価と財務情報を使って、

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人的資本経営流　PBRの上げ方

人的資本経営流　PBRの上げ方

PBR（株価純資産倍率）とは、
株価が企業の純資産に対してどれだけ評価されているか
を示す指標です。

ちなみに、PBRが1倍未満というのは、
企業の解散価値がその企業の市場価値を上回るという、
理論上、企業にとって非常に不名誉な状態を意味します。

昨年、東京証券取引所は
PBRの低迷する上場企業に対して、
改善策を開示・実行するよう要請したことで、
にわかに、日本企業のPBRに注目が集まりまし

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Pythonでサクッと株価データをゲットする方法

Pythonでサクッと株価データをゲットする方法

Pythonを使って株価分析をしてみたい方向けの記事になります。

Pandas Datareaderというライブラリーを使って
サクッと株価データをゲットする方法をご紹介します。

✅ Pandas Datareaderってどんなライブラリー？Pandas Datareaderは、
株価、為替レート、経済指標などのデータを簡単に取得し、
PandasのDataFrame形式で扱うことができるライ

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超簡単！---ChatGPTを活用したWebスクレイピング術

超簡単！---ChatGPTを活用したWebスクレイピング術

Webスクレイピングは、
Webサイトから自動的にデータを収集する技術です。

Webスクレイピングをするには、
Webサイトのソースコードを解析する必要があり、
Pythonだけでなく、
HTMLやJavaScriptの知識も必要で、
なかなか大変な時代もありました。

しかし、今やChatGPTの登場により、
このプロセスが格段に簡単になりました。

この記事では、ChatGPTを活用して
超

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仕事の生産性が爆上がりするプロンプト10選

仕事の生産性が爆上がりするプロンプト10選

生成AIを活用すれば、
あなたの仕事はもっと楽に、もっと効率的にできるはずです！

この記事では、ChatGPTのような生成AIを活用して、
仕事の生産性を劇的に向上させる
プロンプト10選（目的別）を紹介します。

1 リスキリング　新しい知識・スキルを習得する
プロンプト:

2 文章理解 複雑な文章をわかりやすくするプロンプト:

3 情報の整理・管理を改善する プロンプト:

4 効率

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データサイエンスを無料で学べる厳選サイトのご紹介

データサイエンスを無料で学べる厳選サイトのご紹介

データサイエンスは、
我々の生活や仕事、さらには社会全体をより良くする力を持っており、
これからの社会で最も求められるスキルの一つです。

しかしながら、
多くの人がその学習の入口に立つことを躊躇しています。
理由の一つに、安価で質の高い教材を見つけることが難しいと感じていることもあるのではないでしょうか。

でも心配はいりません。

この記事では、
無料でデータサイエンスの知識とスキルを習得でき

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トピックモデル（LDA）について超分かりやすく解説します

トピックモデル（LDA）について超分かりやすく解説します

今日、
私たちの周りには、
膨大な量のテキストデータが溢れています。
ニュース記事、
SNSの投稿、
書籍など、
日々大量のテキストデータが生み出されているのです。

この膨大なテキストデータの中から、
何か価値のある情報を引き出すことができれば、
ビジネスや研究に大いに役立つはずです。

こう考えると、大量のテキストデータは、
まさに、データ活用の"金脈"と呼べるでしょう。

そこで注目されてい

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統計検定2級に合格するための最強の学習方法

統計検定2級に合格するための最強の学習方法

この記事では、
自分自身の体験をもとに、
統計検定2級の効率的な勉強方法や、
オススメの教材についてご紹介していきます。

これから統計検定2級を勉強しようと考えている方の
参考になれば幸いです。

私の試験結果レポート

ちなみに、トータルの勉強期間は1ヶ月半程度になります。

自分のスペックのご紹介試験勉強を始める前の、数学・統計に対する知識レベルをご紹介します。
数学・統計に造詣があったわけ

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【Python】知っておくと役立つfor文の使い方

【Python】知っておくと役立つfor文の使い方

for文は繰り返し処理を行う上で最も基本的な構文です。

リストやタプル、文字列などのデータ集合を操作する際に欠かせません。Pythonを使ったプログラミングをするなら、
必ずfor文を使うことになるでしょう。

しかし、for文にはいくつかの使い方があり、
状況に応じて使い分ける必要があります。

例えば、
複数のリストからまとめて要素を取り出したい時、
要素とインデックス番号の両方が必要な時、

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話題のClaude3の実力を検証する〜GPT-4と比べてみる

話題のClaude3の実力を検証する〜GPT-4と比べてみる

2024年3月4日に、
米Anthropic（アンソロピック）から
新しいAIモデルClaude3が発表されました。

世間では、Claude3はGPT-4を超えたと
盛り上がりを見せています。

Authropicの公式HPによれば、
Claude3の最上位モデルであるOpusは、
複数のベンチマークでGPT-4を上回る実績を
あげているようです。

この記事では、
webブラウザー版で、
Cl

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【機械学習の初学者向け】AUCについて理解しよう！

【機械学習の初学者向け】AUCについて理解しよう！

機械学習モデルの評価指標の一つである
AUCについて、
分かりやすく解説していきます。

機械学習の初学者を対象にしていますが、
混同行列の概念は理解していることを
想定しています。

「混同行列がよく分からないよ」という方は
まずはこちらのサイトをご覧ください。

AUCとは何か？まずは直感的に理解AUCとはArea Under the Curveの略です。
直訳すると「曲線の下の面積」となりま

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【機械学習の初学者向け】不均衡データではRandomUnderSamplerを使ってみよう

【機械学習の初学者向け】不均衡データではRandomUnderSamplerを使ってみよう

機械学習の分類問題では、
陽性クラス・陰性クラスのデータ数に偏りがある
不均衡データによく直面します。

このような不均衡データでは、
モデルが多数クラスの特徴を過剰に学習し、
少数クラスを適切に識別できなくなることで、
性能に悪影響を及ぼします。

特に少数クラスの予測は難しくなります。

この問題に対処するための方法はいくつかあります。

最も手っ取り早いのは、
陽性クラスと陰性クラスの数をな

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