データ分析や機械学習を進める際の、開発・分析環境の構築をお手伝いします。
環境構築で手が止まってしまったり、Docker や仮想環境がよく分からないまま進めている方、PC や OS が変わるたびに動かなくなる、といった状況を想定しています。
Python を使った分析環境（venv / poetry / uv など）や、Docker・devcontainer を用いた環境構築を対象としています。
Windows / macOS / Linux などの OS や、個人利用・業務利用といった目的に応じて、必要十分な構成になるよう整理します。
具体的には、
・requirements.txt / pyproject.toml の整理
・GPU / CUDA 周りの依存関係の調整
・Jupyter や VSCode の設定
・チームで共有しやすいディレクトリ構成の整理
など、実際の作業でつまずきやすい点を中心に対応します。
その場しのぎで動かすのではなく、あとから修正や引き継ぎがしやすい状態を意識しています。
これまでのデータ分析・AI開発の経験を踏まえ、分析を進める立場から現実的な形で提案します。
環境構築に時間を取られず、分析やモデル開発に集中したい方に向いている内容です！
本サービスは、データ分析・機械学習を行うための開発／分析環境構築に関する技術的な支援およびアドバイスを目的としております。
以下の点について、あらかじめご理解のうえでご相談いただけますと幸いです。
◼︎ 本サービスは環境構築や設定支援を対象としており、分析結果やモデル性能そのものを保証するものではありません。
◼︎ ご利用中の OS、PC スペック、既存環境の状態によっては、ご希望の構成がそのまま実現できない場合があります。その際は、現実的な代替案や構成の見直しを可能な範囲でご提案させていただければと考えております。
◼︎ 既存のコード、設定ファイル（requirements.txt、Dockerfile 等）、エラーメッセージなどは、原則としてご依頼者様からご共有いただく形となります。
◼︎ 本サービスで構築・整理した環境を用いて行われた分析・開発・業務上の判断や結果については、当方では責任を負いかねます。
