データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ - Qiita
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
【合格しました！】AWS 認定ソリューションアーキテクト アソシエイト 受験記 - Qiita
AWS認定ソリューションアーキテクト アソシエイトを受験しました。 受験に向けてどんな事をしたのか、そんな勉強をしたのかをまとめます。 結果 合格しました！ 得点は74%でした。 試験中に手ごたえがあまりなくドキドキでしたが、無事合格できてうれしいです！ 所感 今回、認定取得を目指して学習したことで、AWSの知識が相当増えたと感じます。 具体的には AWSのサービスを使用してシステムをどう構成すればよいのか AWSのおのおののサービスの得意なこと不得意なこと AWSにおけるベストプラクティス というようなことが学べ、業務にいかすことができると感じています。 認定をとりたい、という方はもちろん、業務で使えるAWSの知識をもっと増やしたい、という方にもおすすめの認定です。 受験記です。 受験前のAWS歴 AWSを本格的に使っているのはここ1年ほどです。使用しているサービスは、EC2、RDS、S
TEDトークから学んだ、やりたいことを20時間で達成する方法 | シリコンバレー留学生の日記
TEDトークを英語の学びとして、そして新しい視点の取り入れとして見るのがものすごく好きなのですが、今回見たTEDトークは今までで一番感動しました。(身近に感じました) youtu.be The first 20 hours — how to learn anything (何を学ぶにも最初の20時間だけやってみる) みなさんもご経験はあるのではないでしょうか。 何かを極めるわけではなく、ただ単に興味あることや、経験として何かをやってみることで、 興味があることを始めたが自分の下手さにがっかりしてやめてしまった友人と比べて全然結果がでない下手を披露するのが嫌で人前ですることを辞めたらいつの間にかすること自体を辞めてしまったなどです。 というのも、今まで僕は何をするにも結構ドベから始まり、悔しい思いをしつつそれをなんとなく継続した結果、気づいたらいい感じになっているときがあります。 その、『い
プログラミング入門者向け・Pythonの基礎が学べるサイトと本8選 - paiza times
Photo by Rexness これからプログラミングを始めようと思っている方、Pythonから始めませんか？ プログラミングを勉強しようとしたとき、まず迷うのが「どの開発言語から勉強するか」。もちろん、どの言語から始めてもいいのですが、特にこだわりがないのであれば、「学びやすい言語」「将来にわたって使える言語」を選ぶほうがいいでしょう。その基準からおすすめしたいのがPythonです。 paizaのユーザーアンケート（※すぐ下のリンク先参照）で、見事人気プログラミング言語1位の座に輝いたPython。特に学生の支持が高く、若い世代が積極的に使用しています。最近注目されているAIや機械学習などでも使われることが多い言語で、当面は高い需要が続くと見込まれています。 paiza.hatenablog.com Pythonは1991年にオランダ人のグイド・ヴァンロッサム氏によって開発された汎用の
機械学習に本気で取り組むためにやった数学周り 後半戦結果 - きのこる庭
前回の「機械学習に本気で取り組むためにやった数学周り 前半戦結果」の記事から早くも半年近くが経過しました(覚えてくれている人いるだろうか…)。本当に時間が過ぎるのは早い。とりあえず2017年前半の締め括りの季節として良い時期になってきたので少々早いですが後半戦結果を書きました。後半戦では 色々な軌道修正・計画の調整を行ったため 前半戦に記載している流れになっていない部分がありますがご了承下さい。 ● 2017年1月 – 6月 後半戦結果 2017年1月後半 – 線形代数復習 昨年8月にやっていたのだけれど、幾何的な理解はできていたが理論的な理解が浅いままで割と苦労したので改めて時間を設けて固めることにした。 【勉強時間: 35時間】 2月 – 最適化数学 → これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで ラグランジュの未定乗数法とか最適化問題の考え方の基本はこの本で習得した。未定乗数
機械学習に本気で取り組むためにやった数学周り 前半戦結果 - きのこる庭
自分と同じようなバックグラウンドで「機械学習周辺の数学まわりの勉強をしたい」という人の助けに少しでもなれればと思い、半年間の勉強の軌跡を公開することにした。 ● 前提 ・数学の勉強と言える勉強は高校数学で言う所の数II・Bまでしかやってこなかった。 ・数学が超得意だったかというとそういうわけではなく、まあ普通なライン。 ・大学は情報系で文理一緒だけど、正直大学数学らしい数学はあまりやってこなかった。 ・社会人になって以来ずっと数学コンプレックスで「大学の時もっと理系の勉強をしておけばよかった」と後悔する日々だった。 ・「とにかくツールとか沢山触りまくって慣れた方が良い」という意見も沢山頂いていたのだけど、 – やはり専門の文献を読むとブワーッと数式が出て来て「うっ」となる自分が情けなく感じる経験をした – このまま勉強しないで年をとった後に「あの時やっておけば」という後悔はしたくなかった
超簡単！Pythonを使って中学・高校レベルの数学問題を解いてみた - paiza times
秋山です。 PythonはNumpyとかSympyとか、数値計算が得意なライブラリが充実しています。もちろん中学・高校の数学で習うレベルの計算もすぐにできちゃいます。 というわけで今回はPythonでプログラミングをして、中学・高校で習う数学の問題を解いてみました。 Pythonが使えるようになれば、中学・高校レベルの数学では困らずに済む。かもしれない。 ■中学2年生レベル ◆連立方程式 ◇問題 x + y = 3 x + 3y = 13 のとき、xとyを求めよ。 Numpyを使って、連立方程式を行列計算で解いてみました。 ■中学3年生レベル ◆2次方程式 ◇問題 x^2 - 10x + 24 = 0 のとき、xを求めよ。 昔の授業では (x - 4)(x - 6) = 0 x = 4 , 6 このような解法を習ったと思います。 この問題は、NumpyのPolynomialを使って式を作り
【独学】文系プログラマが教える、ゼロからのプログラミング学習計画｜NZ MoyaSystem
こんにちは、ニュージーランドで働くプログラマのはっしー(@hassy_nz)です。 まったくの初心者からプログラミングを勉強したいけど、やりかたがわからない 参考書が多すぎて何から手をつけていいか見当もつかない 独学でプログラミングが身につくのか不安 今回はそんな疑問や悩みにお答えします。 僕も元々は文系大学生で、就職するまでは1行もプログラムを書いたことがありませんでした。 しかしIT企業に内定をもらったのを機に勉強を始め、今では海外でプログラマとして働けるまでになりました。 また2年ほど、プログラミング未経験の大学生にボランティアで開発技術を教えていたこともあります。 そこで教えた学生の中には、めきめき成長して有名IT企業のプログラマとして就職した人もいるんですよ。 その経験を踏まえて、まったくのゼロから独学でプログラミングを学習するための計画を提案したいと思います。 これからプログラ
プログラミング勉強を加速させる7つの習慣 - Qiita
※ 本記事は自分が運営するブログに転載しています 株式会社LITALICOでWebエンジニア（Rails）を担当しています、@YudaiTsukamotoです。 この記事は『LITALICO Advent Calendar 2016』16日目の記事です。 はじめに 私は学生時代は情報工学の専攻でもなければ、趣味でプログラミングをやっていたわけでもなく、 社会人になってWebエンジニアとして初めてまともにプログラミングを勉強し始めました。 入社するまでに独学で勉強の真似事をしてはいましたが、そもそもどうやって勉強していいのか全然わからず、 本を読んで写経をして何故だか理由はよくわからないが動作してしまうミニブログを眺めては、ため息を付いて挫折を繰り返しておりました。 そんな初心者だった自分が、Webエンジニアとして食べていくために本気で努力して身につけたノウハウを、 「プログラミング勉強を加
メンバーのスキルアップ、どうしてる？ − Java 100本ノックで新加入メンバーを鍛えてみた −
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
「いつか勉強する」を実現できたことありますか？現役エンジニアがやっている勉強法10 - paiza times
Photo by UBC Learning Commons こんにちは。谷口です。 自分以外のエンジニアを見ていて、「どうしてこんなことまで知っているんだろう？」「何でここまでできちゃうんだろう？」と思うことはありませんか？ デキるエンジニアたちは、やはり裏でいろいろな勉強をしています。とはいえ、誰もが業務後や休みの日に何時間も難しい勉強をしている…というわけではありません。 結論から言うと、彼らは情報収集やインプットなどに関して、普段の生活の中で効率よく学べる仕組みを作っているため、無理のない勉強とスキルアップができているのです。 では、具体的にどんな勉強法を実施しているのか？ 今回は、弊社でpaizaを作っているエンジニアたち（記事公開当時）に比較的簡単に習慣化しやすい学習方法を聞いてきましたので、ご紹介いたします。 「なかなか勉強のための時間が作れない」「どういうステップで勉強したら
なぜ最近コーチングや人間の学習モデルの勉強をしているのか - $shibayu36->blog;
最近以下のようにコーチングや人間の学習モデルの勉強をしている。 目標設定の仕方を学ぶ - 「ザ・コーチ」読んだ - $shibayu36->blog; 「リファクタリング・ウェットウェア」を再読した - $shibayu36->blog; 「コーチングのすべて」という本を今読んでいる そこで、自分の考えをまとめるためにも、なぜ最近コーチングや人間の学習モデルの勉強をしているか書いてみようと思う。 最近、株式会社はてなという会社で、シニアエンジニアというポジションに付いた。シニアエンジニアは、数人のエンジニアのメンターとして、目標設定・1on1面談・評価などを行うポジションだ。また、社内のエンジニアの一つのロールモデルとなれるような態度を求められる。 このポジションになった時に、まず初めに考えたことは、このポジションとして求められていることは何なのかということだった。考えた結果、数人のエンジ
「リファクタリング・ウェットウェア」を再読した - $shibayu36->blog;
最近、学生時代よりも学習時間を取れなくなっていて、このままだと新しいことが身につかなくなっていっていくのではという危機感があった。またメンターをするにあたって、人の学習モデルをある程度理解しておいて、アドバイス出来るようにしたいという思いもあった。そこで、昔読んだ「リファクタリング・ウェットウェア」に、学習に関することが書いてあった記憶があったので、さらっと再読した。 [asin:4873114039:detail] この本は、人間の脳について研究していた著者が、脳の働き方などについて解説し、その上で脳を活かすためにはどのようにしたら良いかについて解説している本。脳をハックするということを題材にしているのが面白い。 この本を読むと、人間の技能習得モデルとか、より良い学習の仕方とか、直感をうまく活かす手法とか、そのようなことを学ぶことが出来る。一度でも読んでおくと、今後の学習が効率的になるの
アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
情報理論を視覚的に理解する (1/4) : | POSTD
世界を考察する新しい方法を手に入れたときの感覚が大好きです。特に好きなのは、いずれ具体的なコンセプトに形を変えるボンヤリとした考えがあるときです。情報理論は、その最たる例です。 情報理論は、多くの物事を説明するための正確な言葉を与えてくれます。自分はどのくらい理解できていないのか？質問Aの答えを知ることが、質問Bを答えるのにどのくらい役立つのか？ある種の信念が他の信念とどの程度似ているのか？こういうことに対し、若くて未熟なころから自分なりの考えがありましたが、情報理論に出会って正確で強固な考えとしてはっきりと固まりました。その考えは、桁外れの、例えばデータの圧縮から量子物理学や機械学習、さらにはその間に広がる数多くの分野に応用が利くものです。 残念なことに、情報理論は少々威嚇的に見えてしまうのですが、そう断定すべき根拠は全くないと思います。実際、情報理論の多くの重要な概念は完全に視覚的に説
新卒の子にどこまで勉強すれば良いですかね？と聞かれた件 - Qiita
ちょっと、簡単に答えられなかったので、休み中にまとめました。 「どこまで勉強すれば良いか？」 という質問には、 自分の立ち位置や、今後の目標など関わるので、 それらを踏まえて考える必要があると思います。 職種によっても違いますが、質問された時の状況は、 Web系エンジニアが新卒の子に聞かれた形なので、 考慮いただきたいです。 また、そもそも、どんな背景をもったやつが書いてるんだ？と思う方も いらっしゃるかと思いましたので、簡単に自己紹介してから書きます。 書いている人の自己紹介 現在33歳で、エンジニアスタートしたのが、 2005年08月だったので、エンジニア歴は11年となります。 ほとんどの現場がデスマーチ状態だったので、2ヶ月くらい前に転職して、 現在はホワイトな会社のリクルート住まいカンパニーで、PHPを書いています。 言語歴としては、最初にJP1スクリプトを１年半くらいやって、次に
羽生善治さんの学習の高速道路論 | 投資を楽しむ♪
2006年から毎年ゴールデンウィークに再編集することを習慣にしている、 かつて将棋の羽生善治さんが語った「学習の高速道路論」。 2017年の「永世七冠」達成から、2018年はまさかの「無冠」へ転落。 27年9ヶ月ぶりの無冠という衝撃が走った後、書籍の出版が激減した。 世の中って本当に現金なものだね。。。 長らく年に1度の更新を続けてきたこの記事も2021年でいったんお休み。 学習の高速道路とは？ 初出は2006年のベストセラ－、梅田望夫「ウェブ進化論」。 「ＩＴとネットの進化によって将棋の世界に起きた最大の変化は、将棋が強くなるための高速道路が一気に敷かれたということです。でも高速道路を走りぬけた先では大渋滞が起きています。」 ITとネットの進化で将棋が強くなるために必要な 定石の研究成果 棋譜のデータベース 終盤のパターン といった情報を誰もが共有し、学ぶことができる時代になった。 この
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