2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊 - Qiita
2023年版データ分析の100冊 が好評でしたので、2024年版を作りましたよ。 データサイエンティスト協会スキルチェックリストに対応したリストも作成しましたよ 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせて理論のほかはほぼPython本のみにしています こういうリストを挙げる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、未読本は削除しました 最近好著連発なので読んでいる途中だけど挙げている本はあります（初版
ヤバいデータ分析（書籍・記事であまり扱われてないが重要なこと） - Qiita
大学ではないが、東京大学エクステンション・データサイエンススクール・技術実務者コースでは 前提知識 高校までの理系数学と大学1・2年生の数学の一部（偏微分、積分、行列） 数学科目 統計学、最適化 ざっとレベル感をまとめますと 高校までの計算主体の数学 計算力があればなんとかなる 理工系大学教養レベルの定義・定理で入ってくる数学 抽象度は上がるがまだ図が描ける 理工系大学専門レベル抽象度の上がった数学 位相とかはイメージしずらい、高次元・無限次元とかはもう図もイメージもできない 数学科 超絶 薄い記事では、これらのうちどこを言っているのかとイメージしていない人が言っているのでしょうが、アカデミアの方やエンジニアでもR＆Dで新たなアルゴリズムを開発担当とかでなければ、大体下記をイメージすれば良いのではないかとのところが自論 高校までの数学はほぼ必須 理工系大学教養レベルの数学はできるだけマスタ
マイクロソフト、宇宙探査における「Python」の利用を学べるコンテンツを公開
Microsoftは米航空宇宙局（NASA）と協力し、プロジェクトベースの3つの学習モジュールを開発した。これらの学習モジュールは、初心者レベルのプログラマーを対象として、宇宙探査や隕石の分類、天候によるロケット打ち上げ延期の予測などに、プログラミング言語「Python」と機械学習のアルゴリズムをどう利用すればいいのかを教えてくれる。 モジュールを最後まで受講するには、「Windows」PCか「Mac」、あるいは「Linux」を搭載したPCが必要だ。プログラミング言語とは何か、Microsoftのコードエディター「Visual Studio Code」の使い方、Python向け拡張機能のインストール方法、VS Code内で基本的な「Jupyter Notebook」を実行する方法といった基礎を教えてくれる。これらは、機械学習プロジェクトの学習を始めるうえで大切な要素だ。 「宇宙探査のための
「AIをどう習得したのか教えて」と大募集し、技術者から集まった記事49本を紹介
出典：日経クロステック、2020年2月7日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味がある
文系記者が「データサイエンティスト育成スクール」に通った結果
企業が持つビッグデータを分析し、ビジネス課題の解決に役立てる「データサイエンティスト」の需要が高まっている。近年のAIブームもあり、データサイエンティストへのキャリアチェンジを考えている人も多いのではないだろうか。実際、データサイエンティストの採用、育成に関する記事は読者からの反響が大きい。 SEからデータサイエンティストに転身 「考え方が全く違う」NEC社員が味わった苦労 未経験からデータサイエンティストになれる？ 「死の谷」を越えた独学プログラマーが伝えたいこと 「僕と契約してデータサイエンティストになってよ！」 分析少女ありさ☆アリスの悲劇 年収180％アップも 「データサイエンティスト」注目される理由 専門家が”必要なスキル”解説 「データサイエンティスト・ラプソディ」 なぜ優秀なAI人材は転職するのか “自称AIエンジニア”を見破るには？ 採用担当に伝えたい「ゴレンジャイ問題」
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
58歳の文系エンジニアがCourseraのMachine Learningを苦労して完走した話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 老害と呼ばれそうなお年頃ですが、2018年3月の1ヶ月間でCourseraでスタンフォード大学が提供しているMachine Learning講座を修了しました。定年間近の老兵がどうやってこの講座を完走し、これから何を目指しているのかをお話ししたいと思います。 動機（≠動悸） 2月のデブサミ2018で、ウルシステムズの漆原さんの講演を聴いて、一生エンジニアで飯を食っていきたいなら何か新しいことを始めなきゃダメだなと思ったのが始まりです。 2017年は、Xamarinを使ったiOS/Androidアプリ、Raspbian上でC#を使ったRE
Googlerも学んだAI講座、「Learn with Google AI」で一般公開
この講座のオリジナルは、Googler（Googleの従業員）向けに開発したもので、これまでに1万8000人以上が受講した。その成果がDaydreamのカメラカリブレーションやGoogle EarhのVR機能、YouTubeのストリーミング品質の向上などに反映されているという。 関連記事 Google、プログラミングができなくてもAIツールを作れる「AutoML」のα版提供開始 Googleが、少量の教師データをアップロードして転移学習させるだけでAIツールを構築できる「Cloud AutoML」を発表した。まずは画像認識向けの「AutoML Vision」のα版を提供開始する。 Google、音声認識システム訓練用データセットをオープンソースで提供 Googleが、クラウドソーシングで集めた6万5000件の短い英単語の音声録音のデータセット「Speech Commands Dataset
Learn with Google AI: Making ML education available to everyone
During college, while doing a geophysics internship aboard an oil rig, I realized that software was the future—so I switched my major to computer science. After more than a decade working at Google, I had a similar moment where I realized that AI is the future of computer science. Today, I lead Google’s machine learning education effort, in the hope of making AI and its benefits accessible to ever
機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
機械学習の論文を読んでみたいけど難しそう、という時に見るサイト - Qiita
機械学習の基礎はそれなりに習得し、次のステップとして論文を読んでみたい、実装にチャレンジしてみたい、という方も多いのではないかと思います。 ただ、機械学習の論文といってもどこから読んでいいのか、興味がある論文を見つけるにしても英語のAbstractを眺めて行くのはちょっとつらい・・・という方のために、ポータルサイトを作りました。 arXivTimes Indicator 以前、機械学習に関わる論文の要約を共有するGitHubリポジトリとBotを作成したのですが、そこでの投稿内容をまとめて見ることができます。 ジャンル別に参照可能な他、 Pocketをお使いであればPocketへの登録も可能です。 arXivTimesは、機械学習の研究動向に関する集合知を形成することを目的としています(日本語で参照可能な)。 そのため、今回のポータルの作成を機により多くの投稿をしてもらい、また要約の質を高め
機械学習を学ぶ上で個人的に最強と思う教科書 - Qiita
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機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
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例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
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