DX推進に伴うAI活用が広がる中で、情報やデータを扱える人材の需要は飛躍的に高まっている。しかし、企業側にとってデータを活用できる人材を見極める術は限られており、人材側にとって専門的な大学を卒業していない限りはスキルをアピールできない。こうした問題を解決するために有用なのがデータの解釈、処理、活用などに関するデータリテラシーを評価する「DS検定」だ。本記事では、DS検定の概要と試験の合格基準・科目別の必要知識とスキル・勉強方法にフォーカスを当てて解説する。DS検定のことを確認したうえで、自分に合った勉強方法を選択して資格取得を目指そう。

前編では、AIの開発やデータ分析で大活躍するPythonの特徴や人気の理由、Pythonに付属する標準ライブラリの活用法を紹介しました。後編となる本記事では、機械学習における重要なタスクである「データの処理と可視化」に特化した専門ライブラリ（NumPy、Pandas、Matplotlib）を解説します。さらに、Pillowライブラリを用いた画像処理の具体的なイメージもお伝えします。

AI（人工知能）の開発やデータ分析でよく用いられる「Python」。今や米国のあらゆる大学生にとっての必修科目とさえ言われるようになりました。本記事ではPythonの人気の理由、そしてPythonで何が実現できるのかを紹介します。前編ではデータ処理に役立つ便利な標準ライブラリに着目し、Jupyter Notebookを使ったコーディングの実例も交えて解説します。

機械学習の理解と活用のために不可欠な概念の１つに「特徴量（feature）」があります。この記事ではこの特徴量とは何か、機械学習における特徴量の重要性、予測精度を高める特徴量エンジニアリング（特徴量設計）について解説していきます。

そもそも、自然言語処理とは何でしょうか？ 私たち人間が日常的に読み書きや会話に使うのが「自然言語」です。「自然言語処理」とは一般的に、自然言語を統計的に解析できる形に変換し、AI（機械）で処理させる一連の技術を指しています。従来からの言語学と統計分析の手法を、機械学習技術と融合させることで実用化されています。この記事では、自然言語処理の応用として注目されている「機械翻訳」の仕組みを解説します。

G検定（公式名：ジェネラリスト検定）とは、ディープラーニングを事業に生かす知識を有しているかどうかを確認するための民間の試験だ。さまざまな分野でAI活用が加速していく中、将来への投資と考えて個人で受験している人も少なくない。どのような資格なのだろうか。合格のための学習方法と合わせて解説していこう。