「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
250. Reference "Pattern Recognition and Machine Learning" Christopher M. Bishop Springer; 1st ed. 2006. Corr. 2nd printing edition (October 1, 2007) "Truth and Probability" Frank Plumpton Ramsey (1926) "The physical basis of IMRT and inverse planning" S Webb British Journal of Radiology (2003) 76, 678-689 251. Wikipedia 渡辺慧 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B8%A1%E8%BE%BA%E6%85 %A7 『No Free Lunch T
A/Bテストのガイドライン：仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む） - 廿TT
本記事の編集方針 ※この記事に興味をもたれた方は、 A/Bテスト カテゴリーの記事一覧 - 廿TT も、必要に応じてご覧いただければと思います。 本記事はもともとは、「A/Bテストの数理」への批判：「有意」とはなにか の続き的なエントリでした。 しかし、予想外に反響があったため Request for Comments（ご意見求む）の精神で、随時更新している部分もあります。 ただし、ベースとなる主張、Web系施策のA/Bテストに、仮説検定は向かないという部分は変化していません。 もしぼくの考えが変わり、「やっぱ仮説検定、いいかも」となった場合、本記事の存在価値はほぼ消滅します。 そのようなことがあれば、ページ最上部に「考えが変わりました」と明記します。 また、他の修正箇所も区別して明記し、差分がわかるようにします。 ただし細かい言い回しや、誤字脱字等はだまって修正します。 目次： そもそも
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