データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ - Qiita

はじめに 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。 最初の一手 個人的にではありますが、最初はアプローチの理解から始めると思いますが、数式とプログラミングの両方を勉強する方が良いと思います。数式→プログラミング or プログラミング→数式の順序はどちらでも良いと思いますが、プログラミング（フレームワーク）のみはやめた方が良いと思います。出力結果の解釈で苦労することになるので、理論、数式はしっかり理解した方が良いです。 プログラミング、フレームワークの力で、機械学習ができるのは事実ですが、作ったモデルや予測結果の説明ができなければ価値がありません。 そして、モデルは作るだけでなく、評価・改善していく必要があります。その際に、グリッドサーチのようにモデルのパラメ

[ryun_ryun]

データサイエンスは実際の分析対象のデータがあるかないかで身につく速度も変わってくると思ってる。データドリブンである点は納得。

[otihateten3510]

結局プロにならなきゃ使いこなせないのか

[blue0002]

よいまとめ。目的先行で具体目標がないと身につくまでの時間と理解力に大きな差が出る。

[cloverstudioceo]

仕事しながらやったのか100%これにコミットしたのか気になる。

[psfactory]

データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ - Qiita

[UhoNiceGuy]

なかなら良さげな本が載ってる。機械学習プロフェッショナルシリーズはKindleも出てるし読もう（たくさんあるなぁ）Rも使えると便利なのかな？イメージがつかめない。

[cocodemi]

フレームワークのサンプル見て動かした気になっても意味がないなあ、と思ってたので、良いまとめでした。アプローチかあ。

[kijtra]

python 書ける前提だから、それ含めると半年じゃ無理よなあ

[h13i32maru]

データ分析

[tsuyoshi-morita008]

“Pythonではじめる機械学習”

[kabacsharp]

“という人に何を分析するのかを聞き出したり、分析結果から読み取れることを説明したり、次に何をすべきかを伝える必要がある”

[H7kayama]

あとで読む

[noskwnosky118]

読了

[laranjeiras]

データ加工等の前処理には、データが属する業界の深い知識が必要なんだよな。現場が「体感的にこれがキーだと思う」というデータを分析するとたいがい当たってる。

[forhatebuid]

Others

[touhumog]

すうがく...

[honeybe]

「この本を理解できないようであれば、数学の復習をおすすめします」算数からやり直してきます！

[Dicer]

RとPython、どちらも使えるようにならないといけないのかな？

[khtno73]

『「AIで何かやって」という人程、「AIが○○という結果を出しました」という説明に納得しない』

[quality1]

pythonやらなきゃかなぁ

[karaage]

良いね。当たり前だけど、1番大事なのはデータなのだよな

[IGA-OS]

スクレピングとかの参考書もあるのか。良き。

[ochitetsu]

学び

[kurojonz]

はじめに 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。 最初の一手 個人的