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AIキャリアのトレンド：人工知能の世界で注目されているものは何ですか？

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現代のデータエンジニアリング

現代のデータエコシステムは常に進化し、新しいデータツールが時折現れますこの記事では、データエンジニアに影響を与える重要な要素について話したいと思いますこの記事では、どのようにこれを活用するかについて議論します...

イントロダクションジェネラティブAIは現在、世界中で広く使用されています。大規模言語モデルのテキスト理解能力とそれに基づいたテキスト生成能力により、チャットボットからテキスト分析まで様々なアプリケーションが生まれました。しかし、これらの大規模言語モデルは非構造化な形式でテキストを生成することが多いです。時には、LLM（大規模言語モデル）によって生成された出力を、構造化された形式、例えばJSON（JavaScript Object Notation）形式にしたいケースもあります。例えば、LLMを使用してソーシャルメディアの投稿を分析し、LLMによって生成された出力をJSON/python変数としてコード内で扱い他のタスクを実行する必要があるかもしれません。このような場合に、プロンプトエンジニアリングを使ってこれを実現することは可能ですが、プロンプトの調整には多くの時間がかかります。そこで、LangChainでは出力パースを導入しており、これによりLLMの出力を構造化された形式に変換することができます。学習目標大規模言語モデルによって生成された出力の解釈 Pydanticを使用したカスタムデータ構造の作成プロンプトテンプレートの重要性とLLMの出力を整形してプロンプトを生成する方法の理解 LangChainを使用してLLMの出力のフォーマット指示を作成する方法の学習 JSONデータをPydanticオブジェクトにパースする方法の理解この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として掲載されました。 LangChainと出力パースとは？ LangChainは、大規模言語モデルを使用したアプリケーションを短時間で構築できるPythonライブラリです。OpenAI GPT LLM、GoogleのPaLM、そしてFalcon、LlamaなどのHugging Faceのオープンソースモデルなど、さまざまなモデルに対応しています。LangChainを使用すると、大規模言語モデルへのプロンプトのカスタマイズが容易になり、組込みのベクトルストアを提供するため、入出力の埋込みを保存することができます。そのため、数分でドキュメントをクエリできるアプリケーションを作成することができます。 LangChainは、大規模言語モデルがインターネットから情報を取得できるようにするためのエージェント機能も提供しています。また、出力パーサーも提供しており、大規模言語モデルによって生成されたデータを構造化することができます。LangChainには、リストパーサー、日時パーサー、列挙型パーサーなどさまざまな出力パーサーがあります。この記事では、LLMが生成した出力をJSON形式にパースすることができるJSONパーサーについて説明します。以下の図は、LLMの出力がPydanticオブジェクトにパースされる一般的なフローを示しており、Python変数で即座に使用できるデータが作成されます。はじめに – モデルのセットアップこのセクションでは、LangChainを使用してモデルをセットアップします。この記事全体を通して、PaLMをLarge Language Modelとして使用します。環境としてGoogle Colabを使用しますが、PaLMを他のどのLarge…

「ミリオンドルのホームサービスビジネスを始める方法（19ヶ月で130万ドルを稼ぐ）」

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Career Advice

『Langchainを使って履歴書のランキングをマスターする方法』

紹介常に進化している求人市場では、雇用主は求人毎に多くの履歴書に圧倒されることがよくあります。最も適任の候補者を特定するためにこれらの履歴書を見極めるプロセスは、時間と労力がかかるものとなります。この課題に対処するために、私たちはLangchainという堅牢な言語処理ツールを使用した高度な履歴書ランキングの作成について詳しく説明します。このアプリケーションは、指定されたキーワードスキルに基づいて履歴書を自動的にフィルタリングし、スキルの一致度によって順位付けします。学習目標 Langchainを使用した履歴書ランキングアプリケーションの開発の深い理解候補者評価プロセスの効率化適した求職者を効率的に特定する方法この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 AIによる履歴書ランキングの重要性時間の節約: AIは時間を節約するアシスタントとして考えてください。数秒で大量の履歴書を処理するため、数時間を費やす必要はありません。これにより、他の重要なタスクに集中することができます。スマートな選択肢: AIは高速だけでなく、スマートでもあります。求人要件に完全に一致する履歴書を見つけ出します。これにより、より優れた採用の意思決定が可能になり、適切な人材をより早く見つけることができます。競争優位: 求人募集が数十、場合によっては数百に及ぶ世界で、AIを使用することは競争力を与えます。競争に追いつくだけでなく、効率的かつ効果的な採用方法で先駆者となります。ストレス軽減: 履歴書の整理はストレスを感じることがあります。AIはそのプレッシャーを取り除き、採用プロセスをスムーズで誰もが楽しめるものにします。それでは、この旅に出発し、ステップバイステップで独自のAIによる履歴書ランキングツールの作成方法を見つけていきましょう。ステージの設定なぜ履歴書ランキングが必要なのか？採用プロセスはいかなる組織の成長において重要な要素です。しかし、応募者の数が増えるにつれ、履歴書を手作業で整理することは時間のかかる作業であり、ヒューマンエラーが発生しやすくなります。履歴書ランキングは、最も適任の候補者を特定するプロセスを自動化することで、時間を節約するだけでなく、潜在的な候補者を見逃さないようにします。 Langchainの紹介 Langchainは、高度なテキスト分析と情報抽出のタスクを開発者に提供する包括的な言語処理ツールです。テキストの分割、埋め込み、シーケンシャル検索、質問応答の取得などの機能を備えています。Langchainを活用することで、履歴書から重要な情報を自動的に抽出し、ランキングプロセスを効率化することができます。…

「アメリカでデータアナリストになる方法」

紹介データ分析は様々な業界の企業がビッグデータに大規模な投資を行い、分析チームを拡大しているため、潜在能力を持つ分野です。データアナリストの職は特にアメリカの携帯電話サービス、保険、マーケティング、銀行、医療、テクノロジーのセクターで増加しています。この記事では、アメリカでデータアナリストになる方法についてご紹介します。アメリカのデータアナリストのキャリアデータアナリストは、売上データ、市場調査、管理業務、言語学習などさまざまなタイプのデータを管理・整理することができる立場にいます。彼らは技術的な専門知識を活用してデータの正確さと優れた品質を確保します。異なるキャリアに転向するか、職場で自分自身をスタートさせる場合でも、Python、Rなどのコーディング言語、統計研究、リレーショナルデータベース、SQLクエリ、可視化ソフトウェア、データ収集と準備といった一定の技術スキルが、データ分析のキャリアには必要です。アメリカのデータアナリストのキャリア成長 2000年代初頭以来、データアナリストの重要な役割は増大し、銀行業から広告、ソーシャルメディアプラットフォームまでの求人の範囲が広がりました。2020年以降、多国籍企業の65%がデータ分析への投資を大幅に増やしています。データサイエンティストが使用するツールの絶え間ない進化は、データアナリストの役割が変化する要因の一つです。一部の分野ではデータサイエンスはますます自律的になっています。これにより、データ分析の効率が向上し、より簡易な定量的なバックグラウンドを持つ専門家の登場が可能になります。アメリカのデータアナリストの給与成長アメリカのデータアナリストの給与成長は、経験年数に大きく左右されます。職種アメリカの平均基本給（年間）データアナリスト $77,568 シニアデータアナリスト $116,428 データアナリストIV $119,886 主任データアナリスト $166,923 最高データアナリスト $185,629 データディレクター $240,885…

「アメリカの機械学習エンジニアの給与」

導入機械学習エンジニアは、現在アメリカで最も求められている職業の一つであり、高給与を得ることができます。アメリカでの機械学習エンジニアの給与は非常に魅力的です。これらのエンジニアは、機械学習における広範な知識と専門スキルに対して高い報酬を得ています。世界経済フォーラムによると、2027年までに企業の42%が自動化されると予測されています。自動化がますます推論とコミュニケーションのタスクに対して注力されるなかで、機械学習エンジニアの役割は今後ますます重要になります。本記事では、アメリカでの機械学習エンジニアの給与について詳しく見ていきます。アメリカにおける機械学習エンジニアとは機械学習エンジニアは、人工知能（AI）の研究、開発、設計を行います。彼らは機械学習のアルゴリズム、モデル、システムを開発し、大量のデータセットから洞察を導き出すために必要な人材です。これらの専門家は、コーディングと統計分析のスキルを組み合わせて、データサイエンティストとソフトウェアエンジニアの間のギャップを埋める堅固な機械学習ソリューションを作成します。また、以下の記事も参考になります：2023年における必須の機械学習エンジニアのスキル10選アメリカで機械学習エンジニアになるために必要な資格この業界の環境が絶えず変化しているため、アメリカでの機械学習エンジニアになるには、正式な教育、実務経験、そして継続的な学習の組み合わせが必要です。以下の資格がこのやりがいのあるキャリアを追求するために必要です: ステップ詳細学士号ソフトウェアエンジニアリング、データサイエンス、コンピュータサイエンス、または関連する他の学科。数学、統計学、アルゴリズム、およびプログラミング言語（PythonやJavaなど）の授業を受ける。エントリーレベルの経験を積む学士号取得後、ソフトウェア開発、AI、またはデータサイエンスでの経験を積む。コンピュータエンジニアリング、データサイエンス、ソフトウェア開発、またはソフトウェアエンジニアリングの仕事。高度な学位（任意）複雑な機械学習原理の深い知識を得るため、コンピュータサイエンス、データサイエンス、またはソフトウェアエンジニアリングの修士号または博士号を取得することを考慮してください。研究、学術、および専門的な役割は、高度な学位でアクセス可能です。専門的な認定資格機械学習に関連するツールやフレームワークの認定を取得する。Coursera、edX、またはUdacityなどのウェブサイトの資格を取得して自身の知識を証明する。給与に影響する要素機械学習エンジニアの給与は、業界の複雑性とダイナミックな性質により、様々な要素に大きく影響を受けます。機械学習エンジニアの収入に影響を与える主な要素は以下の通りです: 教育給与は教育に大きく影響されます。コンピュータサイエンスや関連科目の修士号または博士号を持っている場合、より高い給与を得るチャンスがあります。専門知識と研究経験を持っているため、要求することさえできます。スキル特定の分野のスキルセットは、給与パッケージにおいて非常に重要です。機械学習エンジニアである人物は、適切なスキルセットを持っている場合、大幅な報酬を得る可能性があります。関連するプログラミング言語の習熟度、機械学習フレームワークの理解、高度な統計学的およびアルゴリズム的方法の知識などが高い給与につながることがあります。経験…

「オープンソースモデルと商用AI/ML APIの違い」

「最近数ヶ月間、おそらく多くの議論に遭遇したことでしょうそれは、大規模言語モデル（LLM）に対してオープンソースのAPIを使うべきか、商用のAPIを使うべきかというものですしかし、これは特定のものではありません…」

「2023年に行うべきトップ10のウェブスクレイピングプロジェクト」

Webスクレイピングとは、ボットの助けを借りてウェブサイトからコンテンツと情報を生成するプロセスです。データベースに保存されているデータとともに、全体のHTMLコードを抽出します。Webスクレイピングは、大規模なビジネス組織にとってさまざまな用途があります。それによって、彼らのターゲット市場の正確な連絡先情報を生成することができ、それがさらにこれらの企業のリードと売上を増やすのに役立ちます。Webスクレイピングは、市場で新興のスキルと技術です。Webスクレイピングプロジェクトに取り組むことは、個人にとってスキルを磨く上で非常に有益であり、彼らが働いている会社にとっても貴重な資産となります。以下は、2023年に行う必要のあるトップ10のWebスクレイピングプロジェクトのリストです。また読む：ソースコード付きの10の最高のデータ分析プロジェクト求人市場分析求職者にとって、オンラインの求人検索がどれだけ重要かを知っています。求職者の多様なニーズに対応し、求職者が簡単に求人を見つけるのを助けるWebスクレイピングプロジェクトを作成することは、非常に価値のあるツールです。求人検索サイト（Indeed、Glassdoor、LinkedInなど）から求人情報を収集し、これらのウェブサイトからデータをスクレイピングし、焦点を当てるべきキーパラメータを把握します。求人市場分析では、求人の説明、求人の場所、必要なスキル、必要な経験、そして最も重要なのは給与などの主要なメトリックに焦点を当てます。求人需要のトレンドを分析します。トレンドとなっている求人の場所を分析します。どの求人の役割がどのくらいの経験を必要とし、特定の求人に必要な重要なスキルは何かを調べます。たとえば、ソフトウェアエンジニアの求人をスクレイピングする場合、必要なスキルはコーディング言語の習熟度、データベースのメンテナンスのための実践などです。これらの洞察が十分に生成され、分析された後は、求職者がプロジェクトを進める際に理解しやすいようにデータを提示することが重要です。また読む：リサーチアナリストになるには？説明、スキル、給与 Eコマース価格トラッカーオンラインショッピングは、年々進化しています。電子商取引のウェブサイトが提供する快適さと利便性が非常に人気を集めています。Eコマースのウェブスクレイピングプロジェクトを作成し、価格を追跡する価値のあるツールを構築することができます。AmazonやFlipkartなどのスクレイピングしたいウェブサイトを選択します。リストされているすべての商品、その説明、およびその他の重要な情報の価格を追跡します。Webスクレイピングプロジェクトを作成し、価格がユーザーが定義したしきい値以下になった場合に生成されたリードの顧客にアラートを送信します。さまざまなオンライン小売業者の商品の価格を比較して、最良の価格を提供し、最も効率的なWebスクレイピングプロジェクトとして機能します。ニュースアグリゲーターニュースを読むことに熱中し、最新の情報を得ることに興味を持っている人々は、あらゆる分野のニュースを提供するプラットフォームを探しています。ニュースアグリゲーターのWebスクレイピングプロジェクトを開発することは、情報としてだけでなく、貴重なツールとなります。Times of India、Hindustan Times、Economic Timesなどの複数のニュースウェブサイトからニュース記事を収集するWebスクレイピングツールを作成します。収集したニュースを特定のトピックとキーワードで分類し、ユーザー向けにパーソナライズされたニュースフィードを作成します。これにより、ニュースをカテゴリ別に分類することが容易になります。不動産市場分析 Pythonプロジェクトを使用して不動産リスト（物件の詳細、価格、場所など）を収集するWebスクレイピングプロジェクトを作成します。不動産市場分析を行うための必須ツールとなります。市場のトレンド、物件の価値上昇率、賃貸収入の可能性を分析し、効率的なシステムを作成します。異なる不動産ウェブサイトから収集したこのデータを可視化し、投資家や家購入者が情報をもとに適切な判断を下すのに役立つツールを作成します。天気データダッシュボード楽しい活動やビジネスディールに出かける前に、天気の更新情報を確認することは非常に重要です。PythonのWebスクレイピングプロジェクトは、天気データダッシュボードの開発の例として考えられます。異なる天気解析ツールからデータを収集し、予測や過去のデータなどの天気情報を表示するダッシュボードを作成します。天気アラートや場所に基づいたおすすめなどの機能を含め、プロジェクトをパーソナライズします。…

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