IR資料とは何かを理解し、投資誘致を成功させるために、良いIR資料に盛り込むべき内容を整理する。

暗号学とは何かを理解し、対称鍵暗号・非対称鍵暗号、ケルクホフスの原則など、現代暗号の基本的な概念と役割を概観する。

線形変換の定義を概観し、関連する2つの重要な部分空間である零空間（null space）と像（image）、それらの次元（ヌルティとランク）、次元定理や単射・全射との同値条件、基底との関係まで解説します。

線形従属と線形独立、さらにベクトル空間の基底と次元の定義・性質をまとめて解説します。

ベクトル空間と部分空間の定義を押さえ、行列空間や関数空間などの代表例を解説。とくに行列空間に焦点を当て、任意サイズで重要な部分空間を成す対称・反対称行列、上三角・下三角・対角行列を整理します。

ベクトルの内積（inner product）とドット積（dot product）の定義を整理し、そこからベクトルの長さ／ノルム、ベクトル間の角度の定義や基本性質（コーシー・シュワルツの不等式、三角不等式）まで解説します。

ベクトルの定義と表現（矢印・成分表示）、基本演算（和・スカラー乗法）を整理し、線形結合と生成空間の概念をベクトル空間の観点から解説します.

データ整形・加工に役立つPandasの使い方を体系的に整理。Kaggle公開コース「Pandas」を要約し、必要に応じて補足。後編（Lesson 4–6：グループ化とソート、データ型と欠損値、リネームと結合）を解説する。

Web VitalsとLighthouseの計測・評価基準を整理し、LCP・INP・CLS・TBT・FCP・SIの意味と改善ポイントを解説。

ニュートンの万有引力の法則による重力場ベクトルと重力ポテンシャルの定義を学び、これに関連する重要な二つの例題として殻定理と銀河回転曲線を扱う。