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PandasAIとPythonでAIデータアナリストを構築する：自然言語でCSV・Excelデータをクエリする方法
PandasAIは任意のpandas DataFrameにLLMをラップし、pandasコードを一行も書かずに自然言語でCSV・Excelファイルをクエリしてグラフを生成できる。インストールから本番環境に対応した設定まで、実践的なコード例を交えてセットアップ全体を解説する。
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Microsoft AutoGen v0.4でマルチエージェントAIシステムを構築する：データ分析とコード生成を専門エージェントで自動化する
Microsoft AutoGen v0.4を使って、Planner（計画担当）、Data Analyst（データ分析担当）、Code Reviewer（コードレビュー担当）の3エージェントが連携し、データ分析ワークフローを自動化するマルチエージェントAIシステムの構築方法を解説します。インストールからエージェント設定、チーム構築、モニタリングまで、ジュニア開発者でも始められるようにステップバイステップで丁寧に説明しています。
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基本的なクエリを超えて：実務のデータ分析でSQLウィンドウ関数を使いこなす
基本的な結合（JOIN）からステップアップしましょう。RANK、LAG、移動平均などのウィンドウ関数が、データ分析をどのように変え、レポートの実行速度を10倍にするか解説します。
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ClickHouseガイド：行指向データベースのボトルネックを解消し、ミリ秒単位の分析を実現する
SQLの集計処理の遅さを解消しましょう。この実践的なガイドでは、UbuntuやDockerへのClickHouseのインストール方法から、メモリチューニング、強力なMergeTreeエンジンの活用方法まで詳しく解説します。