Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball
※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年
データサイエンス・機械学習をやるためのエンジニアな本まとめ - 2019年版 - Lean Baseball
ここ1〜2年くらいで、業務やプライベートのデータ分析・データサイエンスで参考にした本（と一部本じゃないもの）をまとめてみました（注：もちろん全部読んでいます）.*1. なお, あくまでワタシ個人（@shinyorke）の見解に基づいた独自解釈であり、所属組織・チームの意向とは関係ありません（とだけ最初に断っておきます）. サクッとまとめると 「レベル感（はじめて・経験者）」だけででなく,「エンジニア面を鍛える or 理論を固める」の軸で考えると良い書籍・学び方に出会える確率上がる エンジニアでも理論でもどっちから初めても良い, がどちらかが得意な方が絶対幸せ（≒片方だけじゃお話にならない可能性） 個人的なオススメは「機械学習図鑑」「前処理大全」「機械学習のための特徴量エンジニアリング」そして「試して学ぶ機械学習」です. おしながき サクッとまとめると おしながき 対象読者&執筆者について
Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！
［37選］機械学習ライブラリやフレームワークは？ 国内AI活用サービスのアーキテクチャを大調査！ Webのアーキテクチャ大調査の第二弾は「AI活用サービス」編。プログラミング言語や機械学習のライブラリをはじめ、フレームワークやツールの選定・設計もサービスによって異なります。ぜひ参考にしてください。 2017年4月に掲載したアーキテクチャ大調査の第二弾！ 今回は、人工知能（機械学習、深層学習、画像処理など）を活用したWebサービス・アプリを提供しているベンチャーを中心に、36のサービスで使用されているプログラム言語やフレームワーク、その他さまざまな開発ツールなどをヒアリングのうえまとめました。選定理由を記述いただいた12のサービスでは、それもあわせて紹介しています。 前回との違いは、当然ですがTensorFlowやKerasといった機械学習のライブラリが挙げられていること。また、技術領域もH
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
Python 科学技術関連のパッケージ一覧 | トライフィールズ
PyPIで公開されているパッケージのうち、次のファイルター条件を用いた科学技術関連のパッケージの一覧を機械翻訳を交えて日本語化し掲載します。パッケージを探す参考にしていただければ幸いです。 Intended Audience :: Science/Research Topic :: Scientific/Engineering Development Status :: 5 – Production/Stable 3lc (2026-02-11) 3LC Python Package – A tool for model-guided, interactive data debugging and enhancements 3LC Pythonパッケージ – モデルガイドによるインタラクティブなデータデバッグと強化のためのツール 4DCANAS (2026-01-10) Advanced
2014年春版：ビジネスにおけるデータ分析のプロを目指すなら揃えておくべき12冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
さて、前回リストの記事から半年ぐらい経ちましたよーということで、それ以降に発刊された書籍などを吟味した上で更新したリストをお届けしたいと思います。といっても引き続き今回のリストにも入っているものが多いので変わり映えしないかもですが。。。 前回同様、統計学や機械学習にまつわる学術的な知識を得るだけにとどまらず、ビジネスにおけるデータ分析のプロとして知っておきたい知識を得るために必要な書籍もリストに入れてあります。 確率論まわりの基礎理論についての書籍は僕自身が勉強途中なので割愛しました*1。またコーディングまわりの本は一旦割愛してあります。というか僕はエンジニアとは言い難い身なので（泣）、コーディングまわりや詳細な実装プロセスなどは適宜必要な本を読んで下さいということで。。。 そして改めての断り書きですが、これは「ある程度既に統計学や機械学習などに馴染みがあってそれなりにPythonでコード
機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita
本日は少し趣向を変えて、機械学習や統計に関する情報収集源についてまとめてみたいと思います。 機械学習 機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思
「Raspberry Pi（ラズベリー・パイ）」について知っておくべきこと | ReadWrite Japan
「Raspberry Pi（ラズベリー・パイ）」について知っておくべきこと Raspberry Piは誰でも気軽に楽しむことができるシンプルなコンピューターだ。皆さんにも使い方を紹介しよう。 注文しておいた「Raspberry Pi（ラズベリー・パイ）」は、夕方にメール便で到着した。そしてその日の深夜までには、夫と私はそれをプリント・サーバーとして動かすことに成功していた。実は私達はどちらも、コンピューター・サイエンスの経験などは全く持ち合わせていない。 Raspberry Piは非常にシンプルなカード・サイズのコンピューターで、誰でも簡単にプログラムすることができる。元々は英国の学生が科学、テクノロジー、エンジニアリング、数学などを学ぶ入門用として設計されたものだが、35ドルという手頃な価格も手伝って、ホビー用途としても世界中の人々にとても人気がある。 小型のデバイスであるにも関わら
日本語で読める自然言語処理の参考書まとめ - 武蔵野日記
第5回入力メソッドワークショップのために京都へ。元々はオープンソース界隈の入力メソッド開発者が中心になって年に1回集まる（同窓）会だったのだが、ここ数年は大学で入力メソッドのレイヤーの研究をしている人や実際に MS, Apple, Google 等入力メソッドの開発に関係している人が中心になってきている。入力メソッドを現在開発していなくても、過去に作っていた人もいらっしゃるので、いろいろとおもしろいお話が聞ける。 自分は去年までは奈良・京都からの参加なので近かったが、今年から東京に引っ越したので、朝起きて品川経由で京都まで。7時40分の便だったが、満席でびっくりした。そうか、世の中的には今日が帰省のピークなのか。 米原で雪のため少し遅れたが、10分遅れで京都に着いたら晴れていた。ワークショップ開催まで時間があったので、NAIST の [twitter:@tom_shibata] さんと近鉄
PythonでWeb開発入門 みんなのPython Webアプリ編 HTML版(無料) | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 一部読者から高い評価をいただき，絶版となりながら中古市場でプレミア価格がついていた拙著「みんなのPython Webアプリ編」のHTML版をお送りします。Pythonを使って，Webアプリを開発するための方法を，基本的な事柄から積み重ね式に解説した書籍をHTMLにしたのが本コンテンツです。 編集部のご厚意で作ってもらった配布用PDFをベースに作っています(PDF作成だけでなく，出版契約の解除など必要な手続きを快く受けて頂いた担当様にはとても感謝しております)。構成などは著書をベースにしていますが，HTML化する過程で少し手直ししてあります。特にPython 2.7で動かないサンプルコー
Pythonで音声信号処理 - 人工知能に関する断創録
今年の目標（2011/1/1）の1つに音声認識技術の深耕というのを立ててます。いきなり音声認識をやるのは知識不足でかなり大変だということが分かったので、まずは音声のいろんな性質や信号処理の技術を一つ一つ試しながら習得していくことにしました。 音声信号処理ではよくMatlabが使われるようなのですが、 Matlabは高くて買えない（フリーのOctaveってのもあります） すでに使っているPython、Rと文法が似ていて混乱する というわけでMatlabはやめてPythonを使います。SciPyにフーリエ変換の機能があったのでたぶん同じようなことができるでしょう。Pythonのいろんな音声関係のライブラリなんかも紹介できればと思います。 当面の目標は、簡単な類似楽曲検索システムを作ることです。その後は、いろんなツール（HTKなど）を駆使して音声認識システムを作りたいと思ってます。 このページは
Python入門者に贈る16の鍵 « python練習帳
このエントリーは、Python入門者と、Python入門予備軍の方を対象としています。 どうしてPythonやるの？ Pythonって覚えやすい言語なんです。といっても、それなりに使いこなせるようになるには、数十時間程度はかかるわけです。なんとなく・・で勉強するなら、やらないほうがましです。ちゃんと、自分なりの目標を設定してから勉強しましょう。私の目標は、2011年中に、Pythonで日本国内でそこそこ有名になることです。そこそこでいいです。pythonでぐぐって10番ぐらいに表示されれば満足です。それぐらい有名になったら、来年はPythonで仕事しつつ、他のこと勉強してると思います。 実は世界的にはPHPより人気がある Pythonは、Java、C、C++に次いで人気のある言語です。決してマイナー言語ではありません。 2011年2月のランキング GoogleAppEngineで使える ク
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
