はじめに
ここでは、AIエンジニアに必要なスキルを整理し、１ヶ月でどこまで理解を深められるかを順を追ってまとめてみることを目的とする。
第1週：AIのためのデータ操作基礎
1日目：AI学習の土台を築く！Pythonデータ構造と効率的な操作
2日目：データ分析の強力な味方！Pandas徹底活用術（データ読み込み・整形）
3日目：欠損値・外れ値との戦い！データのクレンジングと前処理の基本
4日目：カテゴリ変数と数値変数！データ型に応じた前処理テクニック
5日目：AIモデルの性能を左右する！特徴量エンジニアリングの基礎
6日目：データセットを分割する！訓練データ・検証データ・テストデータの重要性
7日目：【週のまとめ】AIのためのデータ準備、最初の7日間を振り返る
第2週：機械学習とデータ操作の実践
8日目：回帰・分類タスクのためのデータ準備！線形モデルとロジスティック回帰
10日目：データの特徴を可視化する！次元削減（PCA, t-SNE）の活用
11日目：非構造化データを扱う！テキストデータの前処理と数値化
14日目：【週のまとめ】実践で学ぶ！機械学習におけるデータ操作の極意
第3週：LLMと大規模データの取り扱い
15日目：LLMのためのテキストデータ準備！トークン化と埋め込み
16日目：大規模テキストデータの効率的な処理！データローダーとバッチ処理
17日目：LLMのファインチューニング！データセットの作成と調整
18日目：LLMのプロンプトエンジニアリング！効果的なデータ入力の設計
20日目：データプライバシーとセキュリティ！LLMにおけるデータ管理
21日目：【週のまとめ】LLM時代におけるデータ操作の新たな挑戦
第4週：AIエンジニアとしてのデータ戦略
22日目：クラウドでのデータ管理！S3, Azure Blob Storage, GCSの活用
23日目：データパイプライン構築の基礎！ETLとデータフローの設計
24日目：AIモデルのデプロイとデータ連携！API設計とMaaS
26日目：Kaggleでデータ操作スキルを磨く！実践的なデータ分析コンペ
27日目：最新データ技術トレンド！データレイク、データメッシュ、MLOps
28日目：グローバルAI企業が求めるデータスキルとポートフォリオ戦略
30日目：【最終日】データマスターとしてAIエンジニアの頂点へ！
まとめ
上記のタイトルで記事を書くことで、バラバラで少しずつ知っている状態を総合的な知識にまで高めていこうと思う。
この整理した内容が、読んでいる方のお役に立てればとてもうれしいです。