【Day-1】データ分析/機械学習を行うために知っておきたいことを列挙する - 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一日目。 まずは指針をということで、データ分析をはじめるにあたって勉強しておきたいことと、そのリソースをまとめる。言語はPythonを想定。 興味領域が偏っている場合があるのであしからず こんなの面白いよっていうのあれば教えてくださいな ※随時更新します Pythonライブラリ 深いアレたち 機械学習のお勉強 論文 arXiv カンファ e-learning 本 twitter データを集める チートシート類 終わりに Pythonライブラリ こんなの勉強しておけば良さそうリスト。抜け漏れご容赦。 ★★★ : 必須。空で使えるようになりたいトコロ。 ★★ : 周辺ツール、知っていればより便利になるよという感じ ★ : あるアルゴリズムに特化しているようなもの。一歩先 ライブラリ 必須度 用途 numpy ★★★ 数値計算用のライブラリ。いろいろし

[imslotter]

1日目なので、データ分析、機械学習を俯瞰したものを。結構気合い入れてまとめました！

[wackyhope]

「データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー」（2017年）1日目のエントリ。"データ分析をはじめるにあたって勉強しておきたいことと、そのリソース"として、Pythonライブラリやオンライン講座、書籍等を紹介。

[soratokimitonoaidani]

この分量とレベルを25日続けて書いたの、すごいとしか言いようがない

[hikoukii]

すごそう。

[niap0323]

reってのは初めて知ったな

[a86223990]

機械学習で！

[reon1226]

ありがてえ

[psfactory]

【Day-1】データ分析/機械学習を行うために知っておきたいことを列挙する - プロクラシスト

[xxgushaunxx]

むふう。pythonだったか。未学習。

[hatakazu93]

技術

[telltales]

ためになりそうなAdventやってる。毎日読む。

[tengo1985]

ガチ

[netcraft3]

良いまとめ。『人文・社会科学の統計学』と『自然科学の統計学』はかなりレベルに開きがあった（前者の方が難易度は低い）。『PRML』本はかなり難解だった。

[karaage]

1日目から凄い！

[nadanonadanotamenonadaniyoru]

個人的に深層学習が読みたいと思ったけど、まだ読んでない本沢山あるのでまたあとで読むことにする。