検定名は知っていても、比較なのか関係なのか予測なのかに応じて方法を選べず、p値が小さいと原因だと言ってしまう問題を扱います。まずデータの種類を確認し、カイ二乗検定、t検定、ANOVA、相関、回帰の順に統計量とp値を読み取ります。

販売用のExcelはあるものの、画面、API、データベースが別々になっていて、1つのアドレスで確認できない問題を扱います。Vite、FastAPI、PostgreSQL、nginxをフォルダーごとに分け、バイブコーディングで受け取ったコードを行数と顧客画面で確認します。

映画の評価予測という一つの問題を通して、PCA、SVD、行列分解、アテンションを内積の観点からつなげます。ライブラリを呼び出すだけだった人が、埋め込み数値の意味とトランスフォーマーの計算原理を自ら説明できるようになります。推薦システムの空欄を埋めるすべての過程を、一つの数式で理解する旅です。