思考の道具箱 ─ データと創造のフレームワーク集

投稿者: 創作未来研究所

【Google認定MLエンジニア】セキュリティ対策のベストプラクティス：Vertex AI Workbench編

2025年5月6日

チーム間連携によるデータ・モデルの管理

Audit Logging, CMEK, DLP API, GCP, GCP認定MLエンジニア, IAM, KMS, Machine Learning, Security Command Center, TLS, Vertex AI, VPC Service Controls, セキュリティ, 試験対策
GCPにおけるJupyter Backendの選定と構成ポイント

2025年5月6日

チーム間連携によるデータ・モデルの管理

BigQuery, Cloud ML, Dataproc, GCP, GCP資格対策, Jupyter, Jupyter構成, MLエンジニア, Notebook最適化, pandas_gbq, Spark, TensorFlow Extended, TFX, Vertex AI Workbench, 機械学習インフラ
【Google認定MLエンジニア】機械学習パイプラインにおける機密データの取り扱い

2025年5月3日

チーム間連携によるデータ・モデルの管理

Apache Beam, BigQuery, GCP, GDPR, HIPAA, MLエンジニア試験, PII, Python, セキュリティ, データ匿名化, ハッシュ化, マスキング, 機密データ
価格変更と競合他社への対応：効果的な判断フレームとは？

2025年5月2日

マーケティング

ビジネス判断フレーム, ブランド戦略, フレームワーク, ポジショニング, マーケティング戦略, 価格変更, 価格戦略, 値下げ対応, 無視反撃防御適応, 競合対策
t検定とz検定の違い、そして不偏分散の本当の意味とは？

2025年5月2日

統計

t分布, T検定, z分布, Z検定, 不偏分散, 分散の推定, 推定理論, 有意性検定, 検定手法, 標本分散, 標準誤差, 母分散, 統計学, 統計検定, 自由度
【Google認定MLエンジニア】Vertex AI Feature Storeにおける特徴量エンジニアリング完全ガイド

2025年5月1日

チーム間連携によるデータ・モデルの管理

Feature Store, GCP, GCP認定MLエンジニア, Google Cloud, MLパイプライン, Vertex AI, データパイプライン, モデル管理, 機械学習, 特徴量エンジニアリング
【Google認定MLエンジニア】BigQueryによるデータ前処理の基礎と実践

2025年4月29日

チーム間連携によるデータ・モデルの管理

BigQuery, CASE文, IFNULL, MLエンジニア試験, PARTITION BY, REGEXP_REPLACE, SQL, WITH句, データ前処理, 機械学習
Z検定とT検定の本質を体系的に理解する

2025年4月29日

統計

t分布, T検定, Z検定, 検定統計量, 標本平均, 標本標準偏差, 標準正規分布, 標準誤差, 統計検定2級, 自由度
ドラマ・連続アニメ制作フレームワーク完全ガイド：映画との違いとアウトプット一覧

2025年4月29日

コンテンツ制作

アニメ制作, コンテンツ制作, シーズンアーク, シリーズバイブル, ストーリーアーク, ドラマ制作, プロジェクトピッチ, 企画書, 脚本
映画制作フレームワーク完全ガイド：企画から公開までのアウトプット体系

2025年4月29日

コンテンツ制作

プリプロダクション, プロット概要, ポストプロダクション, ログライン, 企画, 映画フレームワーク, 映画マーケティング, 映画制作, 脚本, 配給