タグ

bookに関するkotaroito2002のブックマーク (5)

  • 2013年秋版:データサイエンティストを目指すなら揃えておくべき10冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

    5ヶ月前に書いた記事がだいぶ陳腐化してきた*1気がするので、それ以降出版された書籍や、他にも学術的知識を得るだけでなく「データサイエンティストとして働く上で必要なスキル」について書かれた書籍などを加えて、「2013年秋版」の10冊をチョイスしてみました。 これはあくまでも「データサイエンティストを目指す上で必要な素地が既にある程度備わっている人」向けのスタートアップとしての10冊です。実際にはこの10冊では知識が足りなくなる場面の方が多いので、その場合は適宜発展的な書籍に当たってどんどん独習していくことをお薦めします。逆に、当にゼロからスタートする初学者の人にはこれでもかなり辛いかもなので、今回は見なかったことにしてください、ということで。。。 そうそう、相変わらずですが僕個人はアフィリエイトやってないので、こちらのリンクから書籍を購入されても儲かるのは僕ではなくはてなです(笑)。 (※

    2013年秋版:データサイエンティストを目指すなら揃えておくべき10冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
  • 機械学習を初めて勉強する人におすすめの入門書 - old school magic

    概要 私が機械学習の勉強を始めた頃、何から手を付ければ良いのかよく分からず、とても悩んだ覚えがあります。同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、自分が勉強していった方法を記事にしたいと思います。 目標としては、機械学習全般について、コンパクトなイメージを持てるようになることです。 そのためにも、簡単なから始めて、少しずつ難しいに挑戦して行きましょう。 入門書 何はともあれ、まずは機械学習のイメージを掴むことが大切です。 最初の一冊には、フリーソフトでつくる音声認識システムがおすすめします。 フリーソフトでつくる音声認識システム - パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/17メディア: 単行(ソフトカバー)購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (38件) を見るレビュー :

    機械学習を初めて勉強する人におすすめの入門書 - old school magic
  • Pro Git: 6.4 Git のさまざまなツール - 歴史の書き換え

    1. 使い始める 1.1 バージョン管理に関して 1.2 Git略史 1.3 Gitの基 1.4 コマンドライン 1.5 Gitのインストール 1.6 最初のGitの構成 1.7 ヘルプを見る 1.8 まとめ 2. Git の基 2.1 Git リポジトリの取得 2.2 変更内容のリポジトリへの記録 2.3 コミット履歴の閲覧 2.4 作業のやり直し 2.5 リモートでの作業 2.6 タグ 2.7 Git エイリアス 2.8 まとめ 3. Git のブランチ機能 3.1 ブランチとは 3.2 ブランチとマージの基 3.3 ブランチの管理 3.4 ブランチでの作業の流れ 3.5 リモートブランチ 3.6 リベース 3.7 まとめ 4. Gitサーバー 4.1 プロトコル 4.2 サーバー用の Git の取得 4.3 SSH 公開鍵の作成 4.4 サーバーのセットアップ 4.5 Git

  • Leo's Chronicle: ぜひ押さえておきたいデータベースの教科書

    先日のエントリで少し話したのですが、僕が在学していたときの東大にはデータベースを学ぶためのコースというものがありませんでした(DB関係の授業は年に1つか2つある程度。現在はどうなんだろう?)。そんなときに役だったのは、やはり教科書。読みやすいものから順に紹介していきます。(とはいってもすべて英語です。あしからず) 一番のお薦めは、Raghu Ramakrishnan先生 (現在は、Yahoo! Research) の「Database Management Systems (3rd Edition)」。初学者から研究者まで幅広く使えます。データベース管理システム(DBMS)の基概念から、問い合わせ最適化、トランザクション管理など、これらを実装・評価するために必要な、「DBの世界での常識」が、丁寧な語り口でふんだんに盛り込まれています。この1冊を読んでおけば、DBの世界で議論するための

  • ぜひ押さえておきたいコンピューターサイエンスの教科書

    僕はバイオインフォマティクスという生物と情報の融合分野で研究を行っています。東大の理学部情報科学科にいた頃は同僚のマニアックな知識に驚かされたものですが、そのような計算機専門の世界から一歩外に出ると、それが非常に希有な環境だったことに気が付きました。外の世界では、メモリとディスクの違いから、オートマトン、計算量の概念など、コンピューターサイエンスの基礎知識はあまり知られていませんでした。コンピューターサイエンスを学び始めたばかりの生物系の人と話をしているうちに、僕が学部時代に受けた教育のうち、彼らに欠けている知識についても具体的にわかるようになってきました。 バイオインフォマティクスに限らず、今後コンピュータを専門としていない人がコンピューターサイエンスについて学ぶ機会はますます多くなると思われます。そこで、これからコンピューターサイエンスを学ぼうとする人の手助けとなるように、基礎となる参

  • 1