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
AIエンジニアなら取得したい検定の種類と攻略本を徹底まとめ
昨今、AI（人工知能）は様々な分野で応用され、我々の生活だけでなくビジネスの世界でも存在感を増しています。今後も更にAI（人工知能）への需要が高まることが予想されるため、AI（人工知能）サービスを世の中に生み出すエンジニアの需要も増すでしょう。 これまで、AI（人工知能）以外の分野で働いてきたソフトエンジニアはもちろん、商品企画や事業戦略など事務系職種の方も、これからは、AI（人工知能）の知識が必要な時代です。とはいえ、急にAI（人工知能）の知識を獲得するのは難しいですよね。 そこで今回は、AI（人工知能）を効率的に学びたいと思っている方にちょうど良い、AI（人工知能）関連の資格検定についてお話しします。これらの資格検定には参考書もあるため、検定合格を目標に勉強を行うことで、AI（人工知能）の知識を効率的かつ体系的に学ぶことができるでしょう。 以下では、どのような種類の検定資格があるのか、
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