仕事・副業・転職系 【簡単】e-Taxを使って確定申告をする方法を解説｜後編
「e-Taxを使って確定申告をオンラインで進めたいけど、その方法が今一つわからない」という方向けの記事です。
今回はカードリーダー設定完了後のe-Tax側セットアップについて解説しています。
これから始めたいという方は参考にしてみてください。
2020-04
仕事・副業・転職系 仕事・副業・転職系 【簡単】e-Taxを使って確定申告をする方法を解説｜前編
「e-Taxを使って確定申告をオンラインで進めたいけど、その方法が今一つわからない」という方向けの記事です。
今回は、電子証明書であるマイナンバーを読み取るカードリーダーに関するセットアップ方法を紹介しています。
これから始めたいという方は参考にしてみてください。
仕事・副業・転職系 【管理者必見】法人オンライン登記を始める方法を解説します
「法人登記をオンラインで完結させたいけど、何からすればいいかわからない」といった方向けに、最初に必要な事前準備作業を2ステップで紹介した記事です。法務局のホームページではちょっと理解出来ずに困っている方は、参考にしてみてください。
仕事・副業・転職系 法人登記に必要な電子証明書の「申請」手続きを解説します
「法務局の手続きをオンライン化を利用してみたい」という方向けに、電子証明書の「申請」プロセスを3ステップで解説した記事です。思った以上に簡単に申請出来るので、オンライン化による効率化を検討している方は参考にしてみてください。
pythonコード 【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その10)【Heatmap】
seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回はデータ間の関係を可視化する方法である「ヒートマップ」についてpythonを用いて紹介しています。
pythonコード 【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その9)【2D KDE Plot】
seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は2変量データ(量的変数×量的変数)を対象に可視化する方法である「2D KDE plot」についてpythonを用いて紹介しています。
pythonコード 【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その8)【Categorical Scatterplot】
seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は2変量データ(カテゴリ変数×量的変数)を対象に可視化する方法である「カテゴリカル散布図」についてpythonを用いて紹介しています。
pythonコード 【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その7)【Scatterplot】
seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は2変量データ（量的変数×量的変数）を対象に可視化する方法である「散布図」についてpythonを用いて紹介しています。
pythonコード 【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その6)【Violinplot】
seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は2変量データ(カテゴリ変数×量的変数)を対象に可視化する方法である「バイオリンプロット」についてpythonを用いて紹介しています。
pythonコード 【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その5)【Boxplot】
seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は2変量データ(カテゴリ×数値)を対象に可視化する方法である「箱ひげ図」についてpythonを用いて紹介しています。
pythonコード 【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その4)【Barplot】
seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は「カテゴリ変数×量的変数」を対象に可視化する方法である「棒グラフ」についてpythonを用いて紹介しています。
pythonコード 【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その3)【Density Plot】
seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は1変量データを対象に可視化する方法である「ヒストグラム」の変形版ともいえる「カーネル密度推定」についてpythonを用いて紹介しています。
pythonコード 【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その2)【Histgram】
seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は1変量データを対象に可視化する方法である「ヒストグラム」についてpythonを用いて紹介しています。
pythonコード 【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その1)【Line Charts】
seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は時系列データを対象に可視化する方法である「折れ線グラフ」についてpythonを用いて紹介しています。
仕事・副業・転職系 【財務指標】ROEとは何か？使い方とあわせて解説します
企業分析において非常に重要な財務指標である「ROE（自己資本利益率）」について解説した記事です。
ROE（自己資本利益率）の基本的な意味から、具体的な使い方・デュポンシステムによる分解方法まで詳しく説明しているので、興味のある方は参考にしてみてください。
使えるガジェット&ツール 「水とダイヤモンドの逆説」から導く自分の価値
「自分には価値がないかもしれない」と悩んでいる方向けに、「水とダイヤモンドの逆説」という経済学の話を交えて解説した記事となっています。オススメの本も紹介しているので、興味のある方は参考にしてみてください。
pythonコード 【Python Coding】クラスラベルに対するマッピング処理
「モデルを構築するデータの目的変数が数値になっていない場合どうすればいいのか？」といった疑問に答える記事です。簡単な具体例を用いて紹介しているので、非エンジニアの方やデータサイエンスの勉強を始めたばかりの方にオススメです。
pythonコード 【Python Coding】One-hot Encoding
カテゴリ変数を数値化する方法の一つ「One-hotエンコーディング」をpythonで実装した記事です。簡単な具体例を用いて紹介しているため、非エンジニアの方やこれからデータサイエンスを目指したい方にもオススメです。
pythonコード カテゴリ変数を数値化する必要性とオススメ手法を紹介します
「カテゴリ変数を数値化する理由がよくわからない」「カテゴリ変数を数値化する方法がわからない」といった方向けに解説した記事です。非エンジニアの方向けにポイントをシンプルに紹介しているので、参考にしてみてください。
pythonコード 【量的変数 vs カテゴリ変数】この2つ変数の違いとは？データ分析との関係まで紹介します
統計学やデータサイエンスの勉強で必ず出てくる「量的変数とカテゴリ変数」について解説した記事です。データ分析との関連性まで紹介しているので、これから統計学を勉強したい方やデータサイエンスを学んでみたい方は参考にしてみてください。
使えるガジェット&ツール 自分の「オモイ」を整理する2つのアプローチを紹介します
「自分の考えをまとめられず悩んでいる」方向けに、コンサルでも使われる「演繹法と帰納法」の論理思考アプローチを解説した記事です。基本的な内容になっているので、悩んでいる方は参考にしてみてください。
AI（人工知能） 【ゼロから学ぶ】自動運転技術とは何か(後編)～AI関連性と課題
「自動運転技術について聞いたことはあるけど、仕組みや概要についてよくわからない」という方向けに、自動運転の基礎から解説した記事（後編）です。自動運転技術に使われているAIの仕組みと課題について解説しています。
AI（人工知能） 【ゼロから学ぶ】自動運転技術とは何か(前編)～6つのレベルを知る
「自動運転技術について聞いたことはあるけど、仕組みや概要についてよくわからない」という方向けに、自動運転の基礎から解説した記事（前編）です。自動運転にある6つのレベルを抑えることで、自動運転の理解が高まりますよ。
使えるガジェット&ツール 【利用者爆増】Zoomセキュリティリスクが発覚したので紹介します
Zoomのセキュリティ問題が発覚したので、事例問題として取り上げた記事です。これからZoomを利用したい方や、どういった点に気をつけるべきかについて知りたい方は参考にしてみてください。
pythonコード 【Python Coding】Numpyの計算処理スピードを検証
「pythonのNumpyを使う理由が今一つわからない」という方向けに、Numpyの計算処理スピードのすごさをコーディングを通じて紹介します。
pythonコード 【Pandas vs Numpy】この2つのpythonライブラリの違いを解説します
「pythonの勉強を始めたらnumpyとかpandasとかよくわからない言葉が出てきた・・・」と思われた方向けに、numpyとpandasの違いをイメージしやすく解説した記事です。AIやデータサイエンスとの関連性も解説しているので、興味ある方は是非参考にしてみてください。
AI（人工知能） 【ゼロから学ぶ】実は3回あった！「AIブーム」の歴史を紹介します
「AIの歴史について知りたい！」という方にオススメの記事です。過去に2回あったAIブームと現代のAIブームをあわせてわかりやすく解説していますので、興味のある方は是非。