新卒向け「統計学の基礎」100ページ超 SaaS企業が無料で資料公開
資料では、統計学がどんな学問なのか、統計学を学ぶことにどんな意義があるのかという初歩から解説。その上で統計学を「記述統計学」と「推計統計学」に大別し、それぞれの特徴や手法、注意点を説明している。 今回の無料公開は、ブレインパッドで働く有志のデータサイエンティストが技術資料などを外部に発信するプロジェクト「OpenBrainPad」の一環。「統計学をこれから学ぶ人も復習する人もぜひ利用してほしい」（ブレインパッド）という。同プロジェクトでは、過去にはプログラムのバージョンを管理するシステム「Git」のハンズオン（実際に手を動かして学ぶ）資料なども公開している。 関連記事 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート 総務省が「誰でも使える統計オープンデータ」を開講。統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する無料講座だ。 AIの基礎をZoomで講義 新人研修用
Rustの良質な学習リソースをまとめる - BioErrorLog Tech Blog
Rustの勉強に良さげな学習リソースをまとめます。 はじめに Rust学習リソースまとめ The Rust Programming Language Tour of Rust Rust by Example The Rust Reference The Cargo Book Crate docs Rust API Guidelines Rust Design Patterns The Rustonomicon Secure Rust Guidelines Command line apps in Rust おわりに 参考 はじめに こんにちは、@bioerrorlogです。 最近、Rustを触り始めました。 多様な領域で盛り上がりを見せているRustですが、私は最近ハマっているブロックチェーンのエコシステムでRustが使われることが直接の理由となり、Rustに入門しました。 Rustは学習
大学の数学で，微積分（解析学）の講義ノートPDF。演習問題と解答付き（大学１年で学ぶ，１変数と多変数の微分積分学のオンライン教科書） - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ 大学の初年度で学ぶ，微分・積分（＝解析学）の講義ノートPDF。 良質な講義資料を集めた。演習問題と解答もある。おかげで，高い参考書を買わなくて済む。 夏学期には「一変数の微積分」を扱い， 冬学期に「多変数の偏微分・重積分」を扱うケースが多い。 微分には極限やε-δ論法，級数展開，収束などが含まれ， 積分には線・面・体積の積分や広義積分を含む。 これらの範囲が，１冊の教科書の中に収められている。 ※並列学習として，線形代数の講義ノートはこちら。 ※解析学の続きとして，複素解析，微分方程式，ベクトル解析がある。 解析学の講義ノート まず，大学１年生で学ぶ解析学の要点は，下記の記事で要約してある。 先に目を通しておこう。 大学１年生で学ぶ数学「解析学・微積分」の要点まとめ，勉強法の解説。 入門用に全体像・概要をわかりやすく紹介 http://language-and-engi
各デジタルコレクション「データセット」の提供開始について | 東京大学附属図書館
現在、東京大学デジタルアーカイブズ構築事業の一環として公開している以下のコレクションについて、新たに「データセット」サービスを開始しました。各コレクションごとに「データセット」を用意し、メタデータの一括取得などが簡易に行えるようになっています。どうぞご利用ください。 データセットについて 提供データ 画像に関する情報；IIIFマニフェストのリスト形式で提供します。 メタデータ；アイテムのメタデータ一覧を表形式（MS-Excel, CSV, TSC）とRDF形式（JSON-LD, RDF/XML, Turtle, N-Triples）で提供します。 テキスト；翻刻文などを公開しているコレクションについては、テキストデータをRTF形式とTEI/XML形式で提供します。 更新頻度 週1回の頻度でデータ更新を行います。 公開サイト GitHub上で公開しています。 詳細は、各コレクションの「データ
機械学習の数理: 学部の講義で出した100問の演習課題 – Joe Suzuki (鈴木譲) 公式ブログ
機械学習の数理100問の改訂版 (2019年2月24日)。 2018年度の講義も残りわずかになった。 私が着任した昨年度から、基礎工学部情報科学科数理科学コース3年「計算数理B」で、機械学習の数理に関する講義を行っている。その中で、計算数理B100問 を学生に解かせている。 線形回帰 ロジスティック回帰と判別分析 クロスバリデーションとブートストラップ 情報量基準 スパース推定 非線形 決定木 サポートベクトルマシン 教師なし学習 機械学習の演習と言うと、参加費が◯十万円の企業のセミナーなどでも、中身を理解させないで、データを流し込むだけのものが多い。そういうのをみると、頭を使わない勉強方法を奨励しているように思えてならない。この100問は、理論(簡単な数式の証明)だけでなく、R言語でかかれたソースプログラムを理解するようにしている。 データサイエンスの人材が◯万人不足すると指摘する声は多
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