![データ分析から因果関係を探して、ビジネス改善につなげる5つのステップ | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2017 Autumn](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5af21a8f2855449f44b3d59fe80091e861e5f998/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwebtan.impress.co.jp%2Fsites%2Fdefault%2Ffiles%2Fstyles%2F1200x630%2Fpublic%2Fimages%2Farticle2017%2Fwebtanforum_autumn%2Fdtvcl%2Fdtvcl_ogp.jpg%3Fitok%3Dbw-txiQ2)
はじめに 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。 最初の一手 個人的にではありますが、最初はアプローチの理解から始めると思いますが、数式とプログラミングの両方を勉強する方が良いと思います。数式→プログラミング or プログラミング→数式の順序はどちらでも良いと思いますが、プログラミング(フレームワーク)のみはやめた方が良いと思います。出力結果の解釈で苦労することになるので、理論、数式はしっかり理解した方が良いです。 プログラミング、フレームワークの力で、機械学習ができるのは事実ですが、作ったモデルや予測結果の説明ができなければ価値がありません。 そして、モデルは作るだけでなく、評価・改善していく必要があります。その際に、グリッドサーチのようにモデルのパラメ
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