【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ！｜Dai
このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2. データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (
Pythonが2017年の覇権言語に - Rubyは12位に転落
IEEE Spectrumは18日、独自の指標によって決定した人気プログラミング言語のランキング「The Top Programming Languages 2017」を発表しました(Neowin)。 上記画像がその結果で、スクリプト言語Pythonが1位に、C言語が2位に、Javaが3位になっていることがわかります。Pythonは2016年の3位から1位へのランクアップで、背景にはやはり近年注目を集めるAI・機械学習分野のライブラリの充実があるのかもしれません。 2位のJava言語は最近何かと批判を集めがちですが、需要は根強く、特に「仕事」系のプログラミング言語としては相変わらずトップクラスの人気を誇っているようです。 その他、Go言語が9位に上昇した反面、Rubyが12位まで下降しています。 IEEE Spectrumのランキングは、GoogleやGitHub、Stack Overfl
スマホシフトで今、広告に何が起きているのか？楽天がデータで実現する世界
楽天がデータを活用したマーケティング支援を強化している。1億を超える楽天会員の消費行動分析データを活用することで、従来はターゲティングが難しかったスマートフォンのアプリユーザーにも精度の高い広告配信を実現しているのだ。生活者のメインデバイスがPCからスマートフォンに移行し、アプリの利用時間も増えるなか、楽天はどのように広告配信をサポートしているのか。その動向を取材した。 スマホやアプリに対応したマーケティングがさらに重要になる ──ユーザーのメインデバイスがPCからスマートフォンへと移行する「スマホシフト」が進んでいます。 繁山：はい、ニールセンの調査（※1）でも1人あたりのスマートフォン利用時間は年々増加傾向にあります。楽天市場でもアプリを利用するユーザーが非常に増えており、スマホシフトと同時に「アプリシフト」も進んでいるという実感を持っています。
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ZEROICHI
AI・機械学習の自動化ツール「DataRobot」、時系列データへの対応などを追加した新バージョンをリリース
