Becoming a Data Scientist - Curriculum via Metromap – Pragmatic Perspectives
Pragmatic Perspectives Simple, by example, pragmatic stories from a chronic learner. Data Science, Machine Learning, Big Data Analytics, Cognitive Computing …. well all of us have been avalanched with articles, skills demand info graph’s and point of views on these topics (yawn!). One thing is for sure; you cannot become a data scientist overnight. Its a journey, for sure a challenging one. But ho
動く「機械学習帳」、東工大教授が講義資料を無償公開 回帰や分類のグラフをアニメーションに
東京工業大学の岡崎直観教授が、大学の講義で使う資料「機械学習帳」をGitHubのホスティングサービス上で公開している。Webサイト上でPythonを実行できる開発環境「Jupyter Book」で作られており、利用者はPythonのコードとその実行結果を見ながら学べる。 同大学が2021年度4Q（12～2月）に開講する「機械学習」の講義ノート。学習できる内容は、単回帰、重回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、クラスタリング、主成分分析、確率的勾配降下法、正則化といった機械学習の重要項目。初学者向けに原理なども丁寧に説明したとしている。 Pythonによって書かれたグラフは、学習回数や変数などで変動するものや3次元の場合はアニメーションとして視覚化されている。
Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
シリコンバレーで働いてわかった「日本人がお金持ちになれない」納得の理由
自分の生涯年収を考えたことはあるだろうか？ 「一般的なサラリーマンの場合、一生働き続けてもせいぜい1億円」などと言われる。だがじつは、働き方について少し考えを変えるだけで生涯稼げる額はガラッと変わる。 プログラマーの酒井潤氏は文系でありながら独学でプログラミングを学び、現在は、全米給与ランキング4位の米国Splunk,Incでソフトウェアエンジニアとして勤務。また、副業でUdemyのプログラミング講師も務め、年収1億円を実現した。 本稿は、酒井氏の著書『シリコンバレー発スキルの掛け算で年収が増える複業の思考法』（PHP研究所）より、シリコンバレーの事案に見る「稼ぐ人の条件」を紹介する。 ※本稿は、『シリコンバレー発スキルの掛け算で年収が増える複業の思考法』 (PHP研究所)の内容を抜粋・編集したものです。 年収4000万円では足りない 「シリコンバレーでは年収4000万円でも中流階級」とよ
京都大学、Pythonによるプログラミング演習教材を無料公開
プログラミング演習の教材は、プログラミングの初学者を対象にPythonを用いたプログラミングを演習方式で学ぶもので、京都大学学術情報リポジトリ（KURENAI）で公開されている。本編のほか、横道にそれる話題をまとめたコラム編の2つの教材がある。著者は国際高等教育院 教授の喜多一氏。 本教材は、2018年度に全学共通科目として実施された授業を元に構成されたもので、到達目標としては以下の3つを挙げている。 Pythonによるプログラムの実行についての基本操作ができるようになる。 Pythonプログラムを構成する基本的要素の機能と書式について説明し、例題を用いて実行例を構成できるようになる。 Pythonを用いて簡単なプログラムを自ら設計、実装、テストできるようになる。 著者は、本教材のまえがきにおいて、多くの解説書がプログラミング言語の紹介に終始しがちななか、Pythonというプログラミング言
素人がプログラミングに挑んでみて見えた境地
真っ暗なトンネルに迷い込み、懐中電灯をいくら照らしても一向に明るくならない。もう逃げ出したい――。プログラミング学習を始めてから1カ月後、記者である私が置かれた状況はまさにそんな感じだった。 『週刊東洋経済』は1月14日発売号で「今年こそ始めるプログラミング」を特集。今やあらゆる業種で求められている「プログラミング」の基礎知識を徹底解説している。記者はその発売に先んじて、2019年11月からプログラミングを学習中だ。 通っているのはデジタルハリウッドが運営する「ジーズアカデミー」というスクール。平日と週末のコースがあり、私が通うのは週末コースだが、毎週15時間以上かかると言われる課題を出され、未提出が続くと「退学になる」との噂が飛び交うハードなスクールである。その経緯の詳細は『週刊東洋経済』に書いたが、本稿では同記事では触れられなかった、初心者が最初に挫折しやすい壁と、その構造的な背景、壁
Pythonを使ってみよう～Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ～｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
Pythonを使ってみよう～Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ～ 話題のPythonを使って学んでみましょう！ 今回はWebスクレイピングにトライし、その初歩を学びます。 Pythonの最初のバージョン(0.9)は、1991年に登場しました。C#の登場が2000年なので、Pythonの歴史は意外に古い印象です。本稿を執筆している2018年3月時点でのPythonのバージョンは3で、バージョン2とは、かなり仕様が異なります。本稿では、Python3を使用します。 さて、Pythonの特長は、簡潔な言語仕様と、学習のしやすさです。筆者は、これまでC++など、多くのコンピュータ言語を使用してきました。C++などに比べて、Pythonは同じことをするにも、少ないコード量で済み、また学習する時間も節約できます。何らかのコンピュータ言語をすでに使える人であれば、１日勉強すれば、ある程度、Pytho
あるエンジニアが「Kibela」というサービスを考え、リリースするまでのフローを全部教える - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
あるエンジニアが「Kibela」というサービスを考え、リリースするまでのフローを全部教える エンジニアがサービスのアイデアを思いつき、それをリリースするまでにはどのような過程があるのでしょうか。情報共有ツール「Kibela」が世に出るまでのフローを、起業した井原正博さんが詳細に振り返ります。 ヤフーやクックパッドでの開発を経て、ビットジャーニーで代表を務める井原正博（いはら・まさひろ／@ihara2525）です。プライベートで超長距離のランを楽しむかたわら、情報共有ツール「Kibela」の開発・運営を手がけています。 Kibela - 個人の発信を組織の力にする情報共有ツール 「Kibela」は僕自身が2015年に起業して立ち上げたサービスですが、この記事では、僕がサービスをいかに開発したか、その方法からリリースまでの過程を振り返りつつ、サービスの現在の状況までお伝えします。 「自分でもサ
いま学ぶべき第二のプログラミング言語はコレだ！ 未来のために挑戦したい9つの言語とその理由 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
いま学ぶべき第二のプログラミング言語はコレだ！ 未来のために挑戦したい9つの言語とその理由 業務に必要なだけではなく、コンピュータによって問題解決できていない分野を切り開き、エンジニアとして戦っていくため、刺激的な第二プログラミング言語に挑戦しましょう。Rust、Go、Erlang、Elixir、Clojure、Scheme、OCaml、Haskell、Scalaを紹介します。 みなさんが使えるプログラミング言語はいくつあるでしょうか？ ひとくちに「使える」といっても、ひととおりのチュートリアルは終えたという段階もあれば、言語仕様（あれば）やライブラリを知り尽くしていて、思いついた処理を即座にコード化できるという段階もあります。リファレンスとか参考書を見ながらであれば使える、ということも多いでしょう。 ベテランエンジニアなら、いろいろな仕事に携わっているうちに、さまざまな環境でそれぞれ必要
機械学習からファイナンスまで Courseraの素晴らしい講義に無料でアクセスするコツ - グローバル経営の極北
世界中の名門大学の講義がオンラインで学べるCourseraは本当に素晴らしくて、MBAで世界ランク上位のペンシルベニア大学、ノースウェスタン大学などのファイナンスやマーケティング、スタンフォードやジョンズ・ホプキンス大学のデータ・サイエンスの授業がオンラインで気軽に受講できるのは革命的。 しかも全て無料！というのはさすがに厳しかったのか、最近はマネタイズが進んでいて、Specializationという形で複数の講義がまとめられ、月額$40-80くらいを支払えば受け放題というモデルが中心になっていると思っていた。でも、Certificateを取らずに、講義を受けるだけなら依然として「無料」だということに気づいたのでTips的にご紹介。 例えばこのペンシルベニア大学のBusines and Financial Modeling。ファイナンスのモデリングに関する5講義がまとめられている。 ただ、
統計学・データサイエンスの勉強法
ここ数年、私はデータサイエンスについて学んでいます。おすすめの学習資料を紹介したいと思います。 教師用の教科書と初心者用の教科書 私自身、データサイエンスを学ぼうとして色々なソースを試してみました。残念なことに、日本語の良い学習資料は見つけられませんでした。どこかのブログで読んだことがありますが、教科書は教師用と学生用の二週類があるそうです。一つめは内容が既に分かっている教師の為の教科書で、日本はこのタイプです。もう一つのタイプの教科書は自学自習を目的に作られているので、教師なしで学ぶできる教科書になっているということで、アメリカはこのタイプの教科書が多いです。私自身、他の文系・理系の教科書を探した時もアメリカの教科書の方が分かりやすく、その本だけを読めば分かるようになっていると同じ印象を持ちました。 オンライン教育（MOOC） アメリカは科学教育に熱心であり、最近はやりのMOOCでも豊富
N予備校のプログラミングの入門コースがすばらしすぎる｜加藤貞顕
タイトルの通りなんですが、ドワンゴが運営する「N予備校」がやっている 【2017年度】プログラミング入門Webアプリ というコースがすばらしくてびびりました。前に書いた社員が自分ではじめていて、いいというのでぼくも試してみた。そしたら、あまりにもよかったので書いておく。 たとえば「第2章 準備しよう」の冒頭はこんな感じ。 いちばん上の「LinuxというOS」では、手元のPCに仮想環境をつくって、Linuxをインストールして、sshで使えるようにするセッティングを行う。 その後、基本的なLinuxの使い方から、TCP/IPのパケットを覗いてみたり、簡易チャットをつくったり、かんたんなbotをつくったり、Githubをつかったり、DBにさわったり、node.jsをつかったりする。ネットワーク時代のプログラミング入門として、非常によくできている。 いちおう、毎回2時間の動画をみながら学ぶ形式なん
コンピュータサイエンスを学びなおす - Qiita
はじめに この投稿を読んでくださる方の中には、すでにコンピュータサイエンスについてよく学んでいる方もおられるでしょう。もしくは、これから学ぼうと考えている学生の方、学生の頃は違う分野を学んでいたけれども興味がある方、もしくは仕事など必要に迫られて学ぼうという方もおられるでしょう。私自身はといえば、コンピュータとの付き合いは長く、学校でも情報工学を学んできました。社会人になってからもソフトウェアの設計・開発や携わる日々を過ごしております。 最近、そろそろ息子にコンピュータを教えたいという思いが強くなってきて、それではどうやって教えようかを考えはじめたところです。その中でたどりついた一つの答えは、まずは自分がしっかり学びなおした方がいい、ということでした。学校で学んだのは昔のこと、独学でなんとなく分かった気になっていることも多いし、どのように教えるかという観点でも学べることは多いはず・・・。
N予備校はプログラミング未経験者にとって最高の教材だ。 - Life is Records.
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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
【2022年版】社会人でも通いやすいプログラミング教室5選｜選び方の基準も解説
更新日: 2022年10月4日公開日: 2014年9月3日【2022年版】社会人でも通いやすいプログラミング教室5選｜選び方の基準も解説 プログラミングを学び始めると実感することですが、どの言語も独学だけで実務レベルまでの技術を習得するのは非常に難しい。そこで多少の受講料がかかったとしても、プログラミングスクールの受講を検討する方が増えています。 この記事では主なプログラミングスクールについて、それぞれの特徴（オンライン、通学、初心者向け、無料スクール）やメリット、学習することができるプログラミング言語についてまとめました。 「スクール」と聞くと、通学しなければいけないイメージがあると思いますが、オンラインや夜間、土日も対応している社会人向けのスクールも多いので、忙しいサラリーマンや学生の方なども是非参考にしてみてください。 【プログラミングスクール解体マップ2020】 Googleドライ
機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデルとなる式を決定する Pythonライブラリ：scikit-learn（sklearn.linear_model.LinearRegression） 参考：最小二乗法による線形回帰のアルゴリズム (自身のQiitaの過去記事です) 1-2．ロジスティック回帰 2択
高校生にWeb上でプログラミングを教え始めたエンジニアがこの8ヶ月間で得た気づき - Qiita
画像: N高等学校課外授業(N予備校)での生放送授業のブラウザ上での見た目、コメントが書ける 目次 はじめに 教えることになったきっかけ Web企業にエンジニアとして就職できるようになる、というミッション 既存のWeb教材に感じた問題意識 「各自進められるゲームブック形式の教材」と「徹底的にフォローする生放送授業」 コンセプトをもとに構成されたコースと内容 ゼロからプログラミングができるようになった人が生まれた日 永劫、プログラミングは一部の天才たちのためのものか？ プログラミング学習のモチベーションの課題と対応 まじめなオタクたちが社会をよくしようと頑張ること さいごに はじめに 自分はこの8ヶ月間、Web上で非対面のプログラミング教育、具体的にはHTML教材と生放送授業を中心としたプログラミング教育をN高等学校の生徒に行ってきました。 ここに書かれている内容は、これからプログラミング教
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京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai
オードリー・タン「日本人は未来に住んでいるようだった」。台湾の天才大臣が語った来日時の記憶 【インタビュー全文：その①】
