最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック 第2版
2022年5月14日紙版発売 2022年4月28日電子版発売 菅由紀子，佐伯諭，高橋範光，田中貴博，大川遥平，大黒健一，森谷和弘，參木裕之，北川淳一郎，守谷昌久，山之下拓仁，苅部直知，孝忠大輔 著 A5判／328ページ 定価2,750円（本体2,500円＋税10%） ISBN 978-4-297-12832-6 ただいま弊社在庫はございません。 →本書の新版が発行されています。 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」の公式リファレンスブック第2版です。 2022年6月の試験から，出題範囲となる「データサイエンティストスキルチェックリスト」がver.3からver.4へ。 それにともなって計185個に増加したスキル項目について，要点と学習のポイントを基本から一つひとつ解説しています。 第一線で活躍する執筆陣
DS検定の試験範囲をまとめてみたよ！｜AIcia Solid Laboratory
このサイトに遷移して、検索窓に「★」と入れて検索すると、★（見習いレベル）のスキルのみを抽出できます！ その後、「すべて展開」を押すと、一覧で見られます！ ========== または、 GitHub においてある、 csv ファイルをダウンロードして、「★」のみを抽出すると良いでしょう！ ビジネスの csv | サイエンスの csv | エンジニアの csv ========== または！ 私が公開しているこの spreadsheet をいい感じに利用してください。 ※公開されているものなので、変なこと書き込まないようにね！ コピー or DL して使ってね！ 以下は、ビューワーの「★」のスキルのスクショです（文字が潰れて読めないかも） ビジネス サイエンス エンジニア 試験範囲 - モデルカリキュラム編モデルカリキュラムで定義されている項目のうち、一部分が試験範囲になってますよ！ （検
そろそろデータサイエンティストの定義とスキルセットについて本気で考えてみる - Qiita
データサイエンティストってなんだろう 掲題の通り、昨今色々と言われてるデータサイエンティストなる職業について考えてみる。 業界にいてもこの職種はとかく定義が曖昧で、統一的な見解がない。 まあ正直、『データサイエンティストなんて名乗りたい奴が名乗ればいーんじゃねーのぉ』という話ではあるのだが、せっかくなのでこの期に個人的な考えを書いておこうと思う。 なお、普段からデータサイエンティストについて考えている諸氏にとっては目新しいことは特に書いてないかもしれない どちらかと言えば、「データサイエンティストってどうやったらなれるんじゃい」、もしくは「流行りのデータサイエンティスト様を雇いたいけどどんな人採ればよいかのぅ」 って方々に見て欲しい記事なのでそのあたりはご了承願いたい 世間一般の見解を見てみる とりあえず世の中に既にある有名な幾つかの定義の俗説を見てみることにする。 "Data Scien
【保存版】データサイエンティスト転職を決めるポートフォリオのガイドライン【書籍化決定】 - Qiita
書籍化されました 本記事をベースに監修者の村上さんが１冊の本にまとめてくれました（感謝） データサイエンティストのキャリア面やポートフォリオの細かい部分をさらに追加・ブラッシュアップした内容になっています。 まえがき はじめに 皆さん、「データサイエンティスト」という職種をご存知でしょうか？ この数年間で、AIやディープラーニングといったバズワードと共にデータサイエンティストというワードも、よく耳にするようになりました。最新の技術を扱えて、年収も高い非常に魅力的な職業なため、データサイエンティストへの転職を検討されている方もいらっしゃるのではないでしょうか？ 実際、データサイエンティスト職への就職・転職希望者は年々増加しています。しかし、未経験の人材を育成できる会社はまだまだ少なく、未経験からの転職は転職希望者の増加に伴い高まっています。 データサイエンティストは求められるスキルの幅が広く
大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）
講座内容 前回の「大学生のためのデータサイエンス(Ⅰ)」では、データサイエンス全般についての概観を与えることを目的にして、現代社会におけるデータサイエンス、データ分析の基礎、コンピュータを用いたデータ分析、データサイエンスの応用事例について4週間で説明しました。 今回の(Ⅱ)では、技術的により進んだ内容として、機械学習の諸手法とその応用について説明します。まず、機械学習とは何かという説明から始め、その後に機械学習の応用事例を紹介します。応用事例を先に見ることによって、機械学習の有用性が理解でき、機械学習の手法をより積極的に学ぶことができると期待されます。次に分類問題と回帰問題の具体的な手法を説明し、同時に特徴量の設計・選択など、実践的なテクニックについても紹介します。最後に、近年、発展の著しいニューラルネットワークについて説明します。 本講座は、機械学習の分野の中でも教師あり学習を中心に進
総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス演習
第１週：データサイエンスとは ・データサイエンスの発展 ・社会で起きている変化～データサイエンスの必要性～ ・データサイエンスに求められるスキルや知識 ・データサイエンスの未来と発展 ・データサイエンスのサイクルと課題解決の進め方 ・分析の手法の選択 第２週：分析の概念と事例 ～ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎 （事例と手法）(1)～ ・Analysis（分析）とは ・１変数の状況の把握(1)（可視化の活用） ・１変数の状況の把握(2)（代表値の活用） ・比較して２変数の関係を見る ・ビジネスにおける比較(1)（概要） ・ビジネスにおける比較(2)（適切なA/Bテストの活用） 第３週：分析の具体的手法 ～ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎 （事例と手法）(2)～ ・クロス集計の軸設定と見方 ・散布図と相関の調べ方 ・相関関係と因果関係の違い ・時系列データの見方 ・時系列データの
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人（@studies）と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ
データサイエンティストを目指して勉強した1年間まとめ - Qiita
はじめに 本記事では、データサイエンスについて学んだこと、データ分析業務に携わって、経験したこと、気付いたことをまとめています。特に、後半を中心にまとめています。前半についてはこちらの「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」に書いています。ご興味があれば、読んでいただければと思います。 全てはビジョン（あるべき/ありたい姿）を明確にしてから始まる データ分析で最も重要になるのが、ビジョン（あるべき/ありたい姿）の明確度にあると感じています。ビジョンが明確であるほど、課題・目的も明確に設定でき、課題解決のための仮説検証、必要なデータの準備と、ビジョンの実現に向けたデータ分析ができるようになります。勿論、ビジョンが明確であれば良いというものではないかもしれません（必要なデータが集められない等）が、少なくとも、意味のない作業を減らすことは可能だと考えられます。 逆にビジョンが明
今データサイエンスが必要とされる理由とPythonの役割〜BPStudy#121 その2 - ビープラウド社長のブログ
2017年9月26日にBPStudy#121が開催されました。 第2部は、辻慎吾さんにお話いただきました(※第1部はこちら)。 資料はこちら(PDFファイル)です。 以下は私のまとめです。 データサイエンスについて データサイエンスとは WikiPadiaによると、"data-driven science"（データ駆動型サイエンス）である。 サイエンスとは (1)仮説を立てる (2)仮説を証明するために実験や観測によってデータを収集 (3)データを解析して仮説を検証 (1)〜(3)を繰り返し、普遍的な原理を導き出す 例1：フックの法則(F=-kx) 例2：DNA配列 データサイエンスでは、とにかくビッグデータを集めることが重要 ヒッグス粒子の発見(Pythonを使用) Webのユーザーの行動履歴 IoT(地理情報を含む行動履歴、エネルギー消費量など) データサイエンスの必要性 データから普
データサイエンティストはこうやってデータ分析の仕事をしている（自分の経験と見聞談をもとに） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
誰かの参考になるかもしれないと思って、僕の前職時代の取り組み方や他の現場で僕とよく似たアドホック分析系の仕事をされている方から聞き取った内容をもとに、適当にまとめてみました。 ということで、これは正確には「アドホック分析系データサイエンティストがどうやってデータ分析しているか」のまとめ、です（笑）。ちなみに、僕が既に公開している資料としてはこんなものもあります。 最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」 from Takashi J Ozaki こちらのp.59以降はまさに前職時代に最後に所属していた部署での僕の取り組みそのものを書いたものなので、どなたかの参考にでもなれば。 ちなみにその前に所属していた部署では、普通にHadoopエコシステムベースのBIフレームワークの保守とかやってました。定期集計用のHiveクエリを100個ぐらいズラリと並べたスクリプトを本番環境にコミット
【Python】データサイエンティストのためのPython開発記事紹介 - 歩いたら休め
後輩が数値計算を使う、簡単なバッチ処理をPythonで書き始めました。 一応私もPythonの知識ならそれなりにあるのでいろいろ教えられることは（まだ）あります。 そのための予行練習としていろいろまとめておきます。 正直、自分よりもっと数値計算やプログラミングに関する知識と経験豊富なエンジニアがいれば、 彼ももっといろいろなことができるようになっているんじゃないかと思ってしまい、申し訳なさを感じています。 Pythonの言語のイディオムを覚えよう まずは、道具であるプログラミング言語を使いこなせるようになりましょう。 おすすめは『Pythonチュートリアル第3版』です。 Pythonチュートリアル 第3版 作者: Guido van Rossum,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/03/24メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る WEB
大規模データに対するデータサイエンスの進め方 #CWT2016
スライド中のURI - Kuduのインストール(Cloudera Manager使用) http://www.cloudera.com/documentation/betas/kudu/latest/topics/kudu_installation.html - Impala-Kuduのインストール(CDH5.8以前) http://www.cloudera.com/documentation/betas/kudu/latest/topics/kudu_impala.html#install_impala - Apache Kudu Troubleshooting http://kudu.apache.org/docs/troubleshooting.html - Apache Kudu project page http://kudu.apache.org/ - Cloudera Eng
即席！データサイエンス部署にいきなり配属されたどーにかしないといけない - Qiita
わーっと書いてみた間違ってたらごめんな Ver.1.0 なにも分からないがとりあえずデータサイエンティストとしての外面だけ取り繕いたい場合 『Rによるデータサイエンス-データ解析の基礎から最新手法まで』 金 明哲著 森北出版 2007年とやや古いですが、機械学習の基本的な手法が網羅されています。本書のRコードをひたすら写経のように実行しましょう。本書とほぼ同内容が著者の金氏のページで公開されていますのでそちらでもよいと思います。 https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/ データ分析で用いられる、多変量解析や機械学習などの代表的な手法がほぼ網羅されています。 相談できる人もいない自分が今どのレベルなのかこっそり確認したい場合 データサイエンティストのスキルチェック データサイエンティスト協会が決めたスキル表からランダムに抜き出して簡易チェックができるとのこと。
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本 - Qiita
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本本機械学習数学データ分析データサイエンス Update版2023年版データ分析の100冊を書きましたよ！ 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介という記事を新たに書きました。 データ分析の各フェーズ（データ分析プロジェクト全体-ビジネス状況の理解-データの理解-データの準備-モデルの作成-評価-展開）毎に参考書籍を紹介しています。 本記事の対象と想定 Qiitaはプログラマやコンピューター系技術者のための記事と思っ
【雑記】メンター業務をがんばってたら最強の後輩が産まれてしまった - 歩いたら休め
今年、いわゆるデータサイエンティスト的なスキルの後輩が入ってきて、私がメンターの役割を任されました（正確にはメンターになるはずのメンバーが抜けてしまい、早いタイミングで私が引き継ぎました）。 彼は、今時珍しく(?)、数学的な能力と、その手法を実世界に結びつけるセンスを兼ね備えて持っています。 ただし、プログラミングやエンジニアとしてのスキルは、入社時にはあまり持っていませんでした。 せっかくメンターになったので、ナントカっていう分析手法の話を「わかんねえなあ」って思いながら聞いてたり、「こういうこと勉強したらいいんじゃない？」とか唆したり、自分や同期がつらいと思っていたところを取り除いてたりしてました。その甲斐あったのかは分かりませんが、割と楽しんで仕事しているようだし、エンジニアとしてのスキルも順調につけていっています。 そこで、メンターの立場で心がけたことや、スムーズに業務できている要
ビッグデータを活かすデータサイエンス -クロス集計から機械学習までのビジネス活用事例という本を執筆しました！ - yokkunsの日記
前回の書籍「ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門」の姉妹本つくりました。 今回のはライト層向けの啓蒙的書籍です。 コードは一切ないです。 統計処理の解説をつけました。 用語解説を充実させました。 データサイエンスってなにしているの？的なことを軽く読みたい方ぜひ！ 以下、「はじめに」を抜粋します。 はじめに 人間の感覚はとても優れています。ときにはデータでわかること以上のことに実感を伴って理解していたりします。しかしながら一方で、ある部分ではいいかげんなため、ある一面においてデータ分析がビジネスで効果をあげているのではないかと。 そのある一面とは他人の気持ちを想像するという一面になると考えます。経験することで生まれた感覚がデータを超えた、とても優れている機能であることは間違えないのですが、どこまでいっても自分の感覚という域をでません。ビジネスでは他人の気持ち、みんなの気持ちを上手に理解
データサイエンティストなら年収1000万円!?無料＆日本語でプログラミングの勉強をする方法
21世紀初頭に「IT革命」という言葉が世の中を席巻してから、インターネットはもはや車やガスなどと同じ社会的なインフラになったと言っても過言ではないのではないでしょうか。 そんな中、データサイエンティストという仕事に注目が集まっています。年収1000万円を越えることも夢ではない職業です。そんなデータサイエンティストにとって不可欠なデータ解析に関する知識を無料で学べる「UDACITYonEdmaps」の使い方を紹介します。 UDACITYonEdmapsとは何か UDACITYとはアメリカ発のオンライン学習サービスの一つで、無料でデータサイエンスが学べるツールです。アメリカでスタートしたこのサービスは、リクルートホールディングスとの契約締結を経て、現在日本ではUDACITYonEdmapsとして展開しています。 UDACITYonEdmapsの前身であるUDACITYでは各企業の開発者などが講
渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
これは初めてこのブログに来た方々向けのトップ固定記事です。最新記事の更新状況に応じて随時更新されます。 はじめに 公式のプロフィールはLinkedInに掲載しております。 このブログの内容は個人の意見・見解の表明であり、所属組織の意見・見解を代表しません。またブログ記事の内容の正確性については一切保証いたしません。学術的・技術的コンテンツを求めて来訪された方は、必ず学術書や論文などのオーソライズされた資料を併せてご参照ください。むしろ僕自身の学習のプロセスを記録しているだけの備忘録的記事が多いため、誤りもまた多いはずです。後学のため、誤りを見つけた場合はコメント欄などでお知らせいただけると有難いです。 また、ブログの中で取り上げられているデータ分析事例・データセット・分析上の知見など全ての記述は、いずれも特別に明記されていない限りはいかなる実在する企業・組織・機関の、いかなる個別の事例とも
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