データサイエンスだらけの桃太郎 - oscillographの日記
昔々あるところに分析からの示唆出しが趣味のおじいさんと特徴量生成が得意なおばあさんがいました。 おじいさんはオンプレサーバーへ定時確認に、おばあさんはクラウドサーバーへ重要指標のモニタリングに行くと、フルマネージドなデータベースから外れ値の桃群が現れました。 「こんな桃群は見たことがない。gzip圧縮してローカルで中身を見てみよう」 持ち帰った桃群をローカルで解凍してみると、中からメモリに乗り切らないサイズの赤ん坊が出てきました。 赤ん坊はExcelで開けなかったので、おじいさんとおばあさんはBig Queryで分析しました。 二人はこの赤ん坊を 「桃.gzから生まれたので桃太郎と名付けるのが妥当だろう。」 と考えて桃太郎と名付けました。 桃太郎はPRML片手にPythonでプログラミングをしながらすくすく育ち、立派なデータサイエンティストになりました。 成長がサチった桃太郎はある日おじい
【2023年5月改訂版】実践 Python データサイエンス
このコースは、Pythonを使ってデータを解析し可視化するために必要なスキルを網羅しています。Pythonと科学計算のためのライブラリの使い方が完璧に理解できるようになっています。 このコースを習得すれば、次のような事ができるようになります。 - Pythonプログラミングへの知識が深まります。 - NumPyを使って、アレイを使った数値計算ができるようになります。 - pandasを使った効果的なデータ解析ができるようになります。 - Matplotlibとseabornを使って、出版にも使えるほど綺麗なデータの可視化が可能になります。 - Pythonを使って実際にデータを解析する方法論が身につきます。 - 機械学習への理解が相当高まります。 2023年5月にコースの大幅改訂を行いました。ほとんどすべての動画と資料が更新されています。 17時間以上、100本を超えるビデオと、すぐに使え
データサイエンティスト スキルチェックリスト
一般社団法人データサイエンティスト協会およびスキル委員会が、2015年11月20日に公開した、「データサイエンティスト スキルチェックリスト」です。本資料には、プレスリリースおよび、「2ndシンポジウム」でのスキル委員会による講演資料が含まれます。詳細は、データサイエンティスト協会公式サイトをご覧ください。URL:http://www.datascientist.or.jp/Read less
データ分析というお仕事のこれまでとこれから(HCMPL2014)
第6回 統計・機械学習若手シンポジウムの公演で使用したユーザーサイド情報検索システムについてのスライドです。 https://sites.google.com/view/statsmlsymposium21/ Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? (SDM 2022) https://arxiv.org/abs/2105.12353 Retrieving Black-box Optimal Images from External Databases (WSDM 2022) https://arxiv.org/abs/2112.14921
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データ分析を「世界競技」にするサイトKaggle──その優勝者たちが企業から引く手あまたの理由
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Amazon：とある弁当屋の統計技師(データサイエンティスト) ―データ分析のはじめかた―: 石田 基広: 本
