ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（10）：
過去の時系列データを基に、将来予測につながるモデルを検討、実際に将来予測を行って検証してみましょう。
中林紀彦 , 日本アイ・ビー・エム
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（9）：
システムログも金融取引データも時系列で分析できる。ビジネスシーンで求められるデータ分析の多くを占める「時系列データ」分析の基礎を解説。
中林紀彦 , 日本アイ・ビー・エム
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（8）：
あるグループを属性ごとに分類する「クラスタリング分析」の基本を学ぼう。今回も自治体が公開しているオープンデータを題材にします。
中林紀彦 , 日本アイ・ビー・エム
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（7）：
単純な回帰分析によるデータ分析ができたところで、今後は少し複雑な重回帰分析にチャレンジしてみましょう。モデル評価の方法や将来予測に役立つ考え方を交えて紹介します。
中林紀彦 , ＠IT
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（6）：
今回は回帰分析の実施方法や仮説を基にしたモデルの検証、妥当性検討の手法について解説します。実際の例を基に手を動かして学習していきましょう。
中林紀彦 , 日本アイ・ビー・エム
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（特別編）：
政府や行政が主導して国内でも環境が整いつつあるオープンデータの活用。今回は特別編として、オープンデータを活用した実践的な分析を展開します。
中林紀彦 , 日本アイ・ビー・エム
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（5）：
分析から導き出される隠れた相関関係を探るには？ 代表的分析手法の紹介と、サンプルを使った実際の分析手法を紹介します。
中林紀彦 , 日本アイ・ビー・エム
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（4）：
データと情報は似て非なるもの。意味のある情報を取り出すために、データを「使える」状態にするには意外と地道な手続きが必要です。手短に実行するために必要なスキルを紹介していきます。
中林紀彦 , 日本アイ・ビー・エム
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（3）：
データ分析を行う際の対象となるデータにはさまざまな形式が存在します。データ分析を行うには、まず、データを取り込む方法や、結果セットを書き出したり、データベースに格納したりする手続きが必要です。今回はデータの取得、格納といった分析のための下処理の手続きを紹介します。
中林紀彦 , 日本アイ・ビー・エム
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（2）：
データ分析の準備・加工に優れた道具とは？ 今回はITエンジニアがデータ分析する際のデファクトスタンダードになっている環境をセットアップしていきます。
中林紀彦 , 日本アイ・ビー・エム
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（1）：
それぞれの専門分野を生かした「データサイエンスチーム」を結成すればデータ活用への道は短縮できる。そのとき、ITエンジニアはどんな知識があればいい？ データサイエンティストとして活動する筆者が必須スキル「だけ」に絞って伝授します。
中林紀彦 , 日本アイ・ビー・エム