事業の進展とデータマネジメント体制の進歩（＋プレトタイプの話）2021/12/10に開催された TechMarketing Conference 2021 # データマネジメント #techmar での講演資料です。 https://techxmarketing.connpass.com/event/229173/ Read less
(保存版:随時更新)データ分析ハッカソンやる時の便利なチュートリアル集 by Team AI - Qiita
(English follows) 我々Team AIは渋谷で毎日機械学習勉強会・データ分析ハッカソンを開催しています。 コミュニティを東京中心の100万人にするのが目標です。 日本中・世界中にこのデータ分析のムーブメントが広がると良いなと思っているので、 データ分析ハッカソンをやるときに便利なチュートリアルをまとめました。 とても楽しいので、皆さん、特に地方の皆さんは是非ご自身でやってみてくださいね！ Team AIとしても協力します。 #初めての方は下記でKaggle/特にKernelの使い方をざっと眺めてください まずはこれを観て！ 石井が作ったKaggle Kernel機能の解説(生産性が上がります!)=> https://www.youtube.com/watch?v=HkJmnpBjiI0 DataSetが沢山並んでいるここで、いいねが沢山ついている興味あるデータセットをクリッ
データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加） - Qiita
はじめに 本記事のターゲット 「 "データサイエンティスト"とか"統計"とか最近良く聞くし、興味あるけど、正直その分野それほど詳しいわけじゃねーし、どっから始めればいいんだよチキショーがっ」 って人に向けて描いた記事です。 つまりは X年前の自分が「あったらいいのにな」って思ったであろう記事です。 なので「俺はバリバリのデータサイエンティストだぜ」って人が喜ぶようなマニアックな内容について触れているような書籍などは載せていません。 「PRMLがないとか...基本のキだろ、あんたモグリかい？」 などと思われた方はこの記事から得られることは無いかもしれません。 あくまで初学者をターゲットにした記事になります。 ※ ある程度データサイエンス周りを齧ってる人でも、部分的には参考になるかもしれません。（願望） 【こちらもどうぞ】 ・そろそろデータサイエンティストの定義とスキルセットについて本気で考え
データ分析の計画収集加工そして判断まで (後編) - Qiita
ようやく前回の続きで今回は後編です。 さてここでみなさんもう一度、原点に立ち返ってみましょう。なぜデータを集めて分析をするのか。それは利益を最大化したいからです。自分が得をするために、判断の根拠となる材料 (データ) を収集し、中身を整理して眺め、行動に結びつけて利益を得ます。 すなわちデータ分析には利益につながる明らかな動機 (目的) が存在し、また分析の結果を行動に結びつけて初めて価値が生まれます。 ゲームと投資 ここで投資の話をしてみましょう。 万人に正しい投資法というのは存在しませんが、たとえば株式においては市場で優位性を得るための前提条件がいくつかあります。 1. 投資は確率のゲームである 2. 市場はおおむね効率的である、しかしわずかな歪みが生じている 3. 資本主義は自己増殖するので長期的には市場が拡大し、株価は経済成長率に収束する これは古典的なアイテム課金型ソーシャルゲー
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