ゼロから作るディープラーニングという本が昔はやったが、それをYoutubeで解説している神動画を見つけたので紹介。スライドとコードで両方解説しているようだ。 Deep Learning 第1回:まずは環境構築だ！Pythonの実行環境と各種ライブラリの説明をしている。ただ、これは以前紹介したGoogle Colaboratoryで用意できそう。 この動画で学ぶこと ・環境構築の方法 ・numpyの基礎 Deep Learning 第2回:パーセプトロンを実装しよう以下の内容を学ぶ。 パーセプトロン ニューロンモデル AND回路 OR回路 XAND回路 XOR回路

追記） プログラミング教育・就活などについてツイッターでも発信しています。この記事を読んで興味を持っていただけた方がぜひフォローよろしくお願いします！ ------------------------------------------------------------------------- プログラミングで「これ創りたい！」というときに何を学んだらいいのか創りたいもの別にまとめてみました。 主にAidemy, Progate, noteのチュートリアルの教材をまとめた記事になります。これから学習するルートに従って勉強を始めると、創りたいアプリができるようになると思います。全体像はこんな感じになります。 ①Webページを創りたい まずはWebページの作り方です。お店のホームページなどを作るためには、以下の言語を学ぶ必要があります。 ・HTML ・CSS ・JavaScript ・jQ

このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2.  データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (