キャリア・働き方 「SQLできます」はどのレベル?｜実務で頼られる基準と確かめ方
「SQLできます」と言えるのはどのレベルかを、目的ごとに欲しいデータを抽出・作成できるかという基準で解説します。よく挙がる初級・中級・上級の目安と、目的を1つ決めて件数とNULLを確かめる試し方、届かないときに何から身につけるか、履歴書・面接での伝え方もまとめました。
キャリア・働き方 
学び方・ロードマップ データ分析に数学はどこまで必要?｜やりたいこと別の目安と、苦手な人への考え方
データ分析に数学がどこまで必要かは、何をしたいかで決まります。Pythonのモデルで分析する・統計的因果推論・ディープラーニングの3つで必要な数学の目安と、数学が苦手な人への考え方、身につけ方をまとめました。
キャリア・働き方 データサイエンティストになるには｜未経験から目指すときに、業務で求められること
データサイエンティストに業務で求められるのは、分析の結果からビジネスの価値を言えることです。データアナリストとの違い、評価される人と伸び悩む人の差、未経験から目指すときに最初にやることと、そのあとの学び方をまとめました。
キャリア・働き方 データアナリストの仕事内容｜依頼から報告までの仕事の流れと、使うツール
データアナリスト(データ分析の仕事)の仕事内容を、「先月の売上を分析して」という依頼が報告になるまでの5つの流れで紹介します。流れごとに使うツール、想像と違いやすいところ、未経験から目指すときに最初に身につけることと働き方もまとめました。
キャリア・働き方 「Excelできます」はどのレベル?｜業務で頼られる基準と確かめ方
「Excelできます」と言えるのはどのレベルかを、仕事の数字を整理し、示唆を出す説明ができるかという基準で解説します。よく挙がる初級・中級・上級の目安と、1枚のシートを3〜5分で説明して確かめる方法、届かないときに何から身につけるかもまとめました。
実務で使うデータ・AIスキル SQLのCASE WHENで区分ごとに集計する方法｜複数条件・ELSE・NULLで件数がずれる原因4つ
SQLのCASE WHENで売上を区分に分け、GROUP BYやSUMで集計する書き方を、架空の売上表と実行結果で解説します。条件の順番・ELSEの書き忘れ・ANDとOR・NULLの判定で件数がずれる原因と、区分が条件どおりかを件数と最小・最大で確かめる方法もまとめました。
実務で使うデータ・AIスキル VLOOKUPで#N/Aになる原因6つと確認手順｜あるのにエラーになるときの見つけ方
VLOOKUPで#N/Aになるときの原因6つと確認手順を解説します。検索の型・探す列の位置・範囲のずれ・数値と文字列・空白・相手の表にない値を、#N/Aの出方から順に確かめられます。突き合わせの漏れを、報告の前に見つける方法もまとめました。
実務で使うデータ・AIスキル テーブル定義書の書き方｜データの項目の意味を共有するExcelテンプレート
受け取ったデータの項目の意味や単位が分からず、聞き直している人へ。テーブル定義書に書く4つの項目(項目名・データ型・意味・取得方法)のExcelテンプレートと記入例、書き方の手順、データが変わったときの直し方を解説します。
業務改善 業務フロー図の書き方｜業務改善のために「今のやり方」を1枚にする
業務改善の前に「今のやり方」を1枚にする、業務フロー図の書き方です。作業ごとのインプット・アウトプットと時間を書く5つの手順と、時間が長い作業・転記・やり直し・待ちに印をつけて改善点を見つける方法を、架空の例で解説します。
実務で使うデータ・AIスキル PythonでExcelの手作業を自動化する手順｜複数ファイルをまとめる・表を整える
毎月のExcelのまとめ作業をPythonで自動化する手順です。pandasで複数ファイルを1つにまとめ、セル結合や小計のある表を1行に1件の形に整えます。見た目と中身が違う小数・日付・「1,000」の確かめ方と、自動化しないほうがいい場合も解説します。