Visio Data Visualizer アドインを使用して Excel でダイアグラムを作成する - Microsoft サポート
Excel for Microsoft 365 Visio Plan 2 Excel for Microsoft 365 for Mac Excel for the web Microsoft 365 の Visio Visio Plan 1 その他...表示数を減らす Visio Data Visualizer アドインを使用して、Office 365 の職場または学校アカウントを使用して Excel の魅力的で高品質な図を作成します。 基本的なフローチャート、機能間フローチャート、組織図を作成できます。 ダイアグラムは、 Excel ブック内のデータから自動的に描画されます。 その後、 Visioでダイアグラムを編集すると、変更内容が Excelに同期されます。 つまり、 Excelで見事な図を作成するために、 Visio サブスクリプションは必要ありません。 Visioの Web バ
Qlibを使った機械学習パイプライン環境の構築 投資の取引戦略最適化と機械学習モデル作成の省力化を目指して - 株のシステムトレードをしよう - 1から始める株自動取引システムの作り方
概要 はじめに Qlibの試用 動作条件 使用したrequirements.txt データの取得 予測の実施 出力 図示 ソースコード バックテストでのポートフォリオ分析 リスク分析、分析モデル おわりに 概要 本記事では、Qlibを使用して、機械学習パイプライン環境を構築する第一歩について述べる。 はじめに このブログの趣旨としては、当初は「戦略作成」→「戦略検証」→「戦略稼働」→「成果の評価」→「戦略へフィードバック」といったサイクルを管理できるような自動トレーディングシステムを作ることを考えていた。 最近、すこし株取引から離れていたのだが、最近になってまたやり始めようかなと思い、色々と現在の状況を調べはじめた。 その中で、MicrosoftのリポジトリにQlibというものがあるのを見つけた。これが2020年の8月から作られたもので、現在でもメンテされており、もしかするとこれがやりたい
PyTorch／TensorFlow／Keras／scikit-learnライブラリ内蔵のデータセット一覧
PyTorch／TensorFlow／Keras／scikit-learnライブラリ内蔵のデータセット一覧：AI・機械学習のデータセット辞典 機械学習やディープラーニング用の主要ライブラリが提供する「画像／音声／テキストなどのデータセット」の名前とリンクを表にまとめ、典型的な使い方を簡単に紹介する。 連載目次 本連載「AI・機械学習のデータセット辞典」では、ここまで主に、scikit-learnやKeras／TensorFlow（tf.keras）、TensorFlow Datasets、PyTorchといった主要なPythonライブラリに共通的に含まれる代表的なデータセットを紹介し、各ライブラリでの典型的な実装コード例を示してきた。しかし、これらの全ライブラリに共通的に含まれているデータセットはまれで非常に少ない。よってこれからは、個々のライブラリに1つしか含まれていないようなこまごまと
Tidy data - Wikipedia
ここで、1つ目に掲げたものは整然でない（すなわち雑然である）。これに対して2つ目に掲げたものは整然である。 変数と列[編集] まずは両者において変数がどのように表示されているかを見てみたい。このデータにおいては、地点・時刻・天気という3つの変数がある。1つ目の表においては、地点の情報は列で表されているが、時刻の情報は行で表されている。天気の情報は複数の行と列にまたがっている。地点も時刻も天気も意味的には変数であるにもかかわらず、表出された構造が異なっている。そして、整然データの1つ目の条件（個々の変数が1つの列をなす）は満たされていない。 これに対して、2つ目の表ではどの変数も1つの列で表されている。地点の情報は縦一本になっているし、時刻の情報も縦一本になっている。天気も同様だ。つまり、こちらは1つの変数が必ず1つの列をなしており、整然データの1つ目の条件を満たしている。 観測と行[編集]
【保存版】オープンデータ・データセット100選 -膨大なデータを活用しよう！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2020年3月4日 AIの高まりとともにデータの大切さが再認識される今、オープンにさまざまなデータが公開され、気軽に活用できるようになっています。 オープンデータの存在は、膨大なデータから学習を行う機械学習にとって不可欠で、構築したいAIに合わせてオープンデータを選択し、活用することが必要です。 一方、オープンデータのみでは競合優位性のあるAIは構築できません。マクロなオープンデータと、独自に収集したミクロなデータを組み合わせて、独自のAIを構築していくことが重要です。 オープンデータを活用したサービスを構築する際には、サービスのUX（ユーザー体験）を高め、いかにユニークなデータを取得できるかが勝負なのでオープンデータに頼りすぎないようにしましょう。 今回、オープンデータ・データセットを6カテゴリに分類し、100個選出しました。自身のサービスやAIの構築に活かせそうなデータを
日本取引所グループ ファンダメンタルズ分析チャレンジ | SIGNATE - Data Science Competition
お知らせ 2021/08/24 10:30：リーダーボードのボーダーライン表示に誤りがありましたため、以下の通り表示内容を修正いたしました。 金メダル獲得：10位以上（変更なし） 銀メダル獲得：42位以上 → 39位以上 銅メダル獲得：84位以上 → 78位以上 60%Line ：126位以上 → 117位以上 なお、実際に付与されておりますメダル・ポイントに誤りはございません。 ご迷惑をおかけしましたことお詫び申し上げます。 2021/08/13 17:20：入賞者様のご発表資料、提出モデルのソースコードの一覧が公開されました。 2021/07/01 10:10：フォーラム活動賞、Web記事賞表彰者が確定しました。詳細はフォーラムをご確認ください。 2021/06/30 11:30：入賞者が確定しました。 2021/06/18 20:00：第５回のLIVE評価結果が確定し、最終評価が
Git clone: a data-driven study on cloning behaviors
EngineeringGit clone: a data-driven study on cloning behaviors@derrickstolee recently discussed several different git clone options, but how do those options actually affect your Git performance? Which option is fastest for your client experience? Which option is fastest for your build machines?… @derrickstolee recently discussed several different git clone options, but how do those options actual
Tidyverse
The tidyverse is an opinionated collection of R packages designed for data science. All packages share an underlying design philosophy, grammar, and data structures. Install the complete tidyverse with: install.packages("tidyverse") See how the tidyverse makes data science faster, easier and more fun with “R for Data Science”. Read it online, buy the book or try another resource from the community
データサイエンス - Wikipedia
データサイエンス（英: data science、略称: DS）またはデータ科学[1][2]とは、データを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことであり、その中でデータを扱う手法である情報科学、統計学、アルゴリズムなどを横断的に扱う。 概要[編集] データサイエンスは、統計的、計算的、人間的視点から俯瞰することができる。それぞれの視点がデータサイエンスを構成する本質的な側面であり、これらの3つの視点の有機的結合こそがデータサイエンスという学問の神髄である（Blei and Smyth, 2017[3]）。 これまでのデータ解析における現場の知識の重要性に対する認識不足が、データサイエンスという学問に対する幅広い誤解の源泉であると考えられる（Hernan, Hsu and Healy, 2018[4]）。 手法・理論[編集] データサイエンスで使用される手法
installr パッケージで R のバージョンアップ - Data science & Software development
installr パッケージ は Windows 版 R のバージョンアップや Rstudio や git などの外部アプリケーションのインストールが R から行える R パッケージで、R-bloggers の管理人でもある Tal Galili 氏によって開発されています。 また、R のアンインストール、OS のリブート、RGui と RStudio のどちらからから実行しているかの確認など、インストール関連の機能も有しています。 この記事では installr を使って R のバージョンを行う方法と installr パッケージで Rstudio をインストールする方法を紹介します。 installr パッケージをインストールし、ロードする R を起動し、下記コマンドを実行します。 install.packages("installr") library(installr) R のバー
pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
メルペイ DataPlatform Team の設立とその背景 | メルカリエンジニアリング
こんにちは。入社してかれこれ 1 年経過した @syu_cream です。本記事では、メルペイにおけるログ収集の基盤となるチームの設立と、それに至った背景や課題感についてお伝えできればと思います。 基本的な背景は以前の記事で紹介させて頂いた通りなのですが、メルペイでは「信用を創造して、なめらかな社会を創る」ミッションを掲げ、それに則したサービスの展開の準備をしております。 また、メルカリにおけるプロダクト開発の課題感の文脈を受け継ぎつつ、メルペイとしてプロダクト開発をスピード感を持って実施していくために、プロダクトの機能はマイクロサービスアーキテクチャに従って行っています。 tech.mercari.com しかしマイクロサービス化は一言で言えるほど単純なことではないと考えています！マイクロサービスを運用するための技術スタックの変更や、マイクロサービスの境界線をどこに引くか、どのような責務
モノのインターネットのセキュリティ アーキテクチャ
IoT ソリューションを設計および構築するときは、潜在的な脅威を把握し、適切な防御措置を講じることが重要となります。 攻撃者がシステムを侵害する可能性がある方法を理解することは、最初から適切な軽減策が実施されていることを確認するのに役立ちます。 脅威モデリング Microsoft では、IoT ソリューション設計の一部として脅威モデリング プロセスを使用することをお勧めします。 脅威モデリングとセキュリティで保護された開発ライフサイクルに慣れていない場合は、次を参照してください。 脅威モデリング Azure での安全な開発のベスト プラクティス ファースト ステップ ガイド IoT のセキュリティ 脅威モデリング演習の一環として、IoT アーキテクチャを複数のゾーンに分割すると便利です。 Device フィールド ゲートウェイ クラウド ゲートウェイ サービス それぞれのゾーンに、固有のデ
統計検定を理解せずに使っている人のために I - J-Stage
318 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 セミナー室 研究者のためのわかりやすい統計学-1 統計検定を理解せずに使っている人のために I 池田郁男 東北大学大学院農学研究科 319 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 1 1 320 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 2 μ σ σ 3 * 2 3 * 321 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 4 * 5 * 6 σ 4 5 6 σ * * 322 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 μ μ μ μ μ σ 7 σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ 8 8 9 7 σ 323 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 9 10 11 * σ σ * * * * 10 11 * * * * 324 化学と生物 Vol. 51, No.
データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした
Pythonでゼロから機械学習/データ分析を学ぶためのサイトマップ - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 24日目。 当サイトでも、Pythonを使ったデータ分析や機械学習について、勉強しながらそれをアウトプットとして出すと言うかたちで、何個も記事を書いてきました。 記事数で言えば50とかそのくらいあるような気がします。 カレンダーも完成しつつあるので、個々では当サイトの総まとめとして、機械学習やデータ分析に触れたいという人がゼロから始めて触れられるように、記事をまとめていきたいと思います。 何か面白いことを勉強したい学生、就職までの勉強に、急に機械学習を使わなければならない社会人方々は、読んで見てください。 0. 環境構築 0.1. Pythonの導入 (Anaconda) 0.2. エディタ (Pycharm/VSCode) 0.3. バージョン管理 (Git) 1. Pythonの使い方(基本ライブラリ) 1.1. 数値計算 : numpy 1.2
サブスクリプションの見える化 (2/3) ―予測の変遷を捉え、現状を再評価する｜なおゆき
全3回の連載予定の「サブスクリプションの見える化」シリーズ。 4日前（12/11）の記事では、おかげさまで、Twitter、はてぶ、NewsPicks などでたくさんの反響をいただいています。ありがとうござます。 また、noteのサポート機能からご入金もいただきました。※見慣れない通知だなーと思って調べて初めて知ったのですが、10月にも複数の方から、サポートをいただいていました。大変遅くなってしまいましたが、この場をお借りして、ありがとうございます。（営利目的ではありませんが、わたしの記事を通してサポートしようと思っていただけたということが何よりうれしいです。） さて、今回は連載の第2回です。前回に引き続き、私自身がBtoBのサブスクリプションのビジネスでマーケティングやデータ分析を担当している経験をもとに、個別から全体、現在から未来に向けて、以下の3つの目的に合わせて考えていきます。 ～
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