実務で使うデータ・AIスキル Tableauのtwbとtwbxの違い｜どっちを使うべきか実務目線で解説
Tableauのワークブック形式であるtwbとtwbxの違いを、実務での使い分けという視点で整理します。データが含まれるかどうか、ファイルサイズ、共有しやすさ、セキュリティなどのメリット・デメリットを比較し、「どっちを使えばいいか」を具体例つきで解説。
実務で使うデータ・AIスキル 
実務で使うデータ・AIスキル Tableau Desktopの「ライブ」と「抽出」の違いを実務目線で整理してみた
Tableau Desktopのライブ接続と抽出の違いを、実務での使い分けという視点で整理します。パフォーマンス、データ鮮度、権限・セキュリティ、運用負荷などのメリット・デメリットを比較し、どちらを選べばいいかの判断軸をチェックリスト形式で解説。
実務で使うデータ・AIスキル Tableauで線が繋がらない原因7つ｜時系列が途切れるときの直し方チェックリスト
Tableauで折れ線が途中で切れる・つながらない原因を7つに整理。日付の型、欠損、粒度、分割の要因をチェックリストで切り分け、初心者でも直せる手順を実務目線で解説します。
実務で使うデータ・AIスキル SQLのJOINで件数が増える原因｜重複と粒度のチェック手順（初心者向け）
SQLのJOINで件数が増えるのは、結合キーの重複や粒度不一致が主因です。本記事では1対多・多対多、ディメンション重複、期間結合の罠などを整理し、原因特定のチェック手順と直し方を実務目線で解説します。
キャリア・働き方 データ・AIスキルで20代のキャリアはどう変えられるか｜選択肢が増える5つの変化と始め方
データ・AIスキルで20代のキャリアはどう変わる？「評価のされ方」「仕事の選択肢」「副業」「年収」「働き方」に起きる5つの変化を実務目線で整理。半年〜1年で始める学習ロードマップと、社内で小さく実績を作る方法も紹介します。
キャリア・働き方 今の会社でできる小さなデータ活用チャレンジ12選｜“実務経験がない不安”を減らす
転職前に「実務経験がない不安」を減らしたい20代向け。今の会社で今日からできるデータ活用チャレンジを12個紹介します。Excel/SQL/BIで小さく成果を出し、評価される形にまとめるコツも解説。
実務で使うデータ・AIスキル データ分析の落とし穴7選｜数字が合わない原因と対策（実務チェックリスト）
現場のデータ分析で起きがちな落とし穴を7つ厳選。数字が合わない（定義・粒度・重複）、相関と因果の誤解、前提不足などを、原因→対策のチェックリスト形式で実務目線に解説します。
キャリア・働き方 【ステップ6】データ職へのキャリアアクション｜学習→成果物→応募の行動リスト
20代がデータ職に近づくための行動を、学習→アウトプット→応募まで具体化。社内で実績を作る方法、ポートフォリオの見せ方、面接での伝え方など“次の一歩”が分かります。
学び方・ロードマップ 【ステップ5】データ分析ポートフォリオの作り方｜未経験でも伝わる成果物の型
未経験でも評価されるポートフォリオの作り方を、題材選び→分析→可視化→文章化の流れで解説。見られるポイント、NG例、最小で完成させる手順もまとめています。
学び方・ロードマップ 【ステップ4】Python×機械学習超入門｜データ分析→簡単なモデルまで（初心者向け）
Pythonでのデータ分析の流れと、機械学習の“超入門”をまとめて解説。前処理、学習/評価の考え方、やりがちなミスまで整理し、AIの中身をなんとなく理解できる状態を目指します。