ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね
Data science has gone from a newly coined term in 2007 to being one of the most sought-after disciplines today. But what does a data scientist do? And how can you break into the field? Readers like you help support MUO. When you make a purchase using links on our site, we may earn an affiliate commission. Read More. Data science has gone from a newly coined term in 2007 to being one of the most so
Beginner must-see! A future that can be opened by learning HadoopDataWorks Summit
1. Cheat Sheet 一覧 Python, Data Scientist 向けのCheat Sheetのリンク集を記載します．(最終更新日：2018/07/17) Basics (基礎) トピック サイト 図
Why every gopher should be a data scientist. Ivan Danyliuk, Golang BCN June Meetup 27 June 2017, Barcelona The recent study from MIT has found... ...there's an 87% chance Linus Torvalds hates your code. "Bad programmers worry about the code. Good programmers worry about data structures and their relationships." "Show me your [code] and conceal your [data structures], and I shall continue to be mys
はじめに A/Bテストのサンプルサイズ設計を行う際に必要となる「効果量」についてのお話です。両側検定を行うときに、ちょっとだけ気にしておいた方がいいかもしれないことを発見したので、備忘録として書いておきます。解釈に誤りを含んでいそうなので、やさしい鉞をお待ちしています。 具体例 T群がC群を有意に上回る例 まずは例として、母比率の差の検定について考えます。まずは次の設定のもとでサンプルサイズ設計を行う事を考えてみましょう。C群とT群のイベント発生率をそれぞれ\(p_1, p_2\)とおいてテスト設計を行います。検出力（\(\beta\)）や有意水準（\(\alpha\)）などのパラメータは以下の通りとします。 \[ \begin{aligned} p_1 &= 0.1\\ p_2 &= 0.2\\ 1 - \beta &= 0.8\\ \alpha &= 0.05 \end{aligned
2013/6/12にtwitter上の#tokyorで面白い質問がありました（●Q1と●Q2）。辛抱できず自分で解決したついでに、今後も役に立ちそうな確率変数の変数変換について少しまとめてみました。 ●Q1. 以下は1.00…が出力されます。なぜですか？ sum 10000回を十分大きな数とみなせば、これは変数の平均値が出力されると解釈できます。ここでは平均0, 標準偏差1の正規分布からランダムに抽出された5サンプルであることに注意して式変形すると、 となります。式の変形の途中にあるは母集団の標準偏差を表します。今回は1です。ここで、は教科書に載っているように自由度4のカイ2乗分布に従います（この証明もそんなに難しくなく重要ですが今回はパスします）。また、自由度4のカイ2乗分布の平均値は4です。よっての平均値は、 となります。Q1.の最終的な出力は1となります。 ●Q2. 以下は0.94…
@joker1007さんに、Data EngineeringとワークフローエンジンRukawaの話を聞きました。 Show Notes RubyKaigi 2015 Drinkup を開催しました パーフェクトRuby パーフェクトRuby on Rails Fluentd | Open Source Data Collector | Unified Logging Layer Embulk Amazon Data Pipeline データを一箇所に集めることでデータ活用の民主化が進んだ話 - once upon a time, 10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く kaizenplatform/fluent-plugin-bigquery Ruby製のシンプルなワークフローエンジンRukawaの紹介 OSSのワークフローエンジンを使ってみた感想 巨大なバッチ
120+ Data Scientist Interview Questions and Answers You Should Know in 2021
120+ Data Scientist Interview Questions and Answers You Should Know in 2021 Interview Questions from Facebook, Yelp, Amazon, Google, Apple, Netflix, and More
Answer (1 of 1031): Becoming a data scientist requires education, skills, and experience. Here are the key steps to get started on your journey to becoming a data scientist: 1. Earn a degree in a relevant field: A bachelor's or master's degree in subjects like mathematics, statistics, computer ...
『How to become a data scientist』を和訳する｜RyosukeFujiki
【概要】データサイエンティストになるためのスキルを身につける学習型Webサービス Dataquest において、Dataquestの創設者である"Vik Paruchuri"さんが記載したブログ記事 『How to become a data scientist』 を和訳した内容です。これから、データサイエンティストとしてのキャリアを考えている人たちからすると、とってもよくまとめられており、良記事なので和訳しました。 こちらが実際の記事になります。ぜひ、ご覧ください。 https://www.dataquest.io/blog/how-to-become-a-data-scientist/ 【How to become a data scientist】 データサイエンスは現在盛り上がりをみせる分野のうちの一つであり、データサイエンティストという稀有な存在は、あちこちで求められています。デ
Andrew J Buboltz, silk screen on a page from a high school yearbook, 8.5″ x 12″, 2011 Tamar Cohen Summary. Back in the 1990s, computer engineer and Wall Street “quant” were the hot occupations in business. Today data scientists are the hires firms are competing to make. As companies wrestle with unprecedented volumes and types of information, demand for these experts has raced well ahead of supply
10+2 Data Science Methods that Every Data Scientist Should Know in 2016 - Data Scientist TJO in Tokyo
Two years ago, I published a book -- written in Japanese so I'm afraid most of the readers can't read it :'( Actually this book was written as a summary of 10 major data science methods. But as two years have gone, the content of the book is now out-of-date; obviously it needs further update, including some more advances in statistics and machine learning. Below is a list of the 10+2 methods that
最近、分析系製品で有名な会社の人と四方山話した。その時に、聴いた話を少し書いておこうと思う。 分析の会社ではマーケット的に… まぁ、言うまでもないと思うのだけど、分析系の会社と言ってもマーケットから最近では、見向きもされないらしい。 ちょっと前は、統計学とか言ってたはずなんだが、今は、Machine Learning でもダメで、AIをつけないと食いつかないそうだ。 で、有名な、R言語ではない、商用の言語をもってる会社もめでたくAIを名乗ることになったみたい。 そして、必然というか、DNNを扱えるようになるだけではなく、Python で、コードが書けるようになっている。 “Analytics, Data Science, and Machine Learning” で、R が、Python に抜かれたという記事が、"kdnugget"あるのだけれど。 Python overtakes R,
データ サイエンティスト のための新しい Python 環境 Rodeo がなかなかいい / Watch & try out python new IDE for data scientist - datalove’s diary
** Sorry, this note is Japanese only, but please take a look at some code snippets. Hope it helps you a bit! 唐突ですが、このブログの読者のみなさんってどんな環境でコード書いたり データ分析 したりしてるんでしょうか？ たぶん、RStudio が一番メジャーかな？で、Jupyter / IPython notebook がそれに続き、以下、Anaconda とも縁の深い Spyder とかなんでしょうか。最近だと PyCharm とか使ってる人もいるのかも。 そんな環境に悩める子羊ならぬ データサイエンティスト のみなさん、（これまで R 使ってる人なら特に）朗報です。 Python のデータサイエンティスト向け開発環境に新しい選択肢「Rodeo」が加わりました。 英語版しかないせい
In Japan, now "Artificial Intelligence" comes to be a super star, while "Data Scientist" has been forgotten - Data Scientist TJO in Tokyo
Almost two years ago, I wrote a post about the situation of "Data Scientist" and "Artificial Intelligence" at that time. After two years have passed, now what's happening and what do we see? Below is a summary of current situation of data science, data scientist, artificial intelligence and related topics in Japan. Artificial intelligence (AI) has attracted more and more attention from all over th
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
Originally posted by Douglas Mason with Valerie Bisharat Douglas Mason, Harvard Physics PhD, Insight Fellow, and Data Scientist at Twitter, outlines his advice on transitioning from academia to data science. About a year ago, I began my unexpected but rewarding transition to industry after completing my physics PhD. My dream for years before that had been to work as a physicist in the National Lab
初心者から data scientist・AI engineer になるための勉強法&おすすめサイト・本を一つの記事にまとめたかった - Qiita
初心者から data scientist・AI engineer になるための勉強法&おすすめサイト・本を一つの記事にまとめたかったPythonDeepLearningポエムAIデータサイエンス poisukeです。justInCaseという保険のスタートアップでデータサイエンス（画像認識）やAppの改修を行っています。 この記事はAI人材・データサイエンティスト・魔法使いになりたいけど、何したらいいかわからない人向けの記事になります。 自分も独学で苦労しかしてないので、自分と同じ思いを誰かがしてたら助力できればと思い書きました。 あと、情報が分散しているなと思っていたので、一つにまとめました。これを読んどけば、どうにかなるという記事を書きたかった。 はじめに 何はともあれ最初に、このブログを読むといいと思います。 参考記事：データ分析職に採用されるために必要な「実務経験」をいかにして積む
I'm the Data Scientist and Dataviz who used to be a Graphic Designer, Front-end Developer, Team Leader, Freelancer. I am currently working in Accenture as Data Scientist, participate in side projects like Kaggle and in my spare time I enjoy outdoor adventure Instagram. You can find my previous Graphic Design work on Dribbble, Behance and in my old Portfolio.
Automated Machine Learning — A Paradigm Shift That Accelerates Data Scientist Productivity @ Airbnb
At Airbnb, we are always searching for ways to improve our data science workflow. A fair amount of our data science projects involve machine learning, and many parts of this workflow are repetitive. These repetitive tasks include, but are not limited to: Exploratory Data Analysis: Visualizing data before embarking on a modeling exercise is a crucial step in machine learning. Automating tasks such
About Peadar: Peadar Coyle is a data scientist, author and math geek who specializes in applying robust statistical or machine learning models to data to extract business value. His academic interests range from quantum computing to time series forecasting. Peadar has worked or consulted for Amazon, Vodafone, Import.io and JobTODAY, to name a few. He is a core developer of PyMC3 and a regular spea
Data Scientist 向けに Wantedly の推薦基盤を支える Argo Workflow や Kubernetes などのインフラ、New Relic や Datadog などの SaaS を紹介する速習会をしました！ | Wantedly Engineer Blog
Data Scientist 向けに Wantedly の推薦基盤を支える Argo Workflow や Kubernetes などのインフラ、New Relic や Datadog などの SaaS を紹介する速習会をしました！ こんにちは。最近 Infrastructure チームから Matching チームへ異動した笠井（@unblee）です。 Matching チームは Wantedly Visit におけるユーザと企業の理想のマッチングを実現するために推薦システムの改良や、データサイエンスを活用したプロダクト開発に責任を持ち、現在 ML 基盤を作るサブチーム 2人（+内定インターン1人）、Data Scientist 4人が所属しています。 この記事は、チーム内の Data Scientist に対して社内で利用しているインフラ周りの知識、具体的には 利用している SaaS（
「データサイエンティスト」というか"Data Scientist"になりたかったら、英語が出来なきゃダメかも？ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
「また煽り記事書きやがって」と怒られそうな気しかしないんですが（笑）、最近とみに感じるようになってきていることなので備忘録的にちょっと書いてみます。あ、今回も僕の個人的経験と見聞に基づくポジショントークみたいなものなので、話半分でお願いします。 とりあえず日本国内では「データサイエンティスト」は終わった感あり 先日の記事や英語版の記事でも書きましたが、残念ながら「データサイエンティスト」という肩書きは日本では定着しなさそうな勢いです。Googleトレンドもこう↓言ってますし。 面白いぐらい順調に、昨夏のピーク以降は右肩下がりで検索数が減っていってます。個人的にはもっと地道にデータサイエンティストというコンセプトが広まってくれたらなぁと思っていたんですが*1、まともな実態を伴わないまま大手メディアがブームを煽りまくった反動で、日本国内のIT業界や統計学・機械学習業界から「そんなものは幻想だ」
相変わらず海の向こうのData ScientistたちはPh.D.が多いらしい - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
お盆休みということで僕も今週はずっとお休みなのですが、こんな記事がWSJから出ていたと知りました。 ビッグデータ活用に向け需要増す「データサイエンティスト」 - WSJ 以前HBRのDavenport論説についてコメントしたかと思いますが、あれから2年経ってどうなったのかがこのWSJの記事からは読み取れる感じがします。ということで、ちょっと読み解いてみましょう。 今でも本場USではPh.D.を取得したscientistがData Scientistになっている 冒頭のパラグラフからして、既に日本と本場USとの違いが顕著に表れていると僕は思いました。 クリス・ファレルさん（28）は、天体物理学の博士号取得のため、5年間費やして巨大な粒子加速器から出たデータを掘り起こしていた。現在、彼は日々、イェルプのビジネスレビューサイト向けに評価を分析している。 ファレルさんはいわゆる「データサイエンティ
Rise of the Data Scientist
As we’ve all read by now, Google’s chief economist Hal Varian commented in January that the next sexy job in the next 10 years would be statisticians. Obviously, I whole-heartedly agree. Heck, I’d go a step further and say they’re sexy now – mentally and physically. However, if you went on to read the rest of Varian’s interview, you’d know that by statisticians, he actually meant it as a general t
Data Scientist Resume Template & Guide! The Next Big Job - By Pritha Datta (Founder, Econolytics) Like any other job search and application, learning about the job requirements and other skills set is a must. One can simply research online and get an excellent data scientist resume template suitable for a particular job. According to Wikipedia, data analysis is the process of inspecting, cleansing
AI and Data Scientist Roadmap
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Want a job where the talent is scarce -- and likely to remain that way for at least the next five years? Become a data scientist. That, at least, is the conclusion of a global survey of the number-crunching professionals by IT service company EMC. Some 63% of data scientists say the profession is going to be undermanned for the foreseeable future -- and half of those see it as a serious shortage.
![Career of the Future: Data Scientist [INFOGRAPHIC]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e8531d506716179e17ce20c3bf5bfa60a9ab0cd2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fhelios-i.mashable.com%2Fimagery%2Farchives%2F00D4JDUmSMXmwrLNDymPJ3N%2Fhero-image.fill.size_1200x675.v1647020589.jpg)
はじめに DataCamp「Data Scientist with Python」コースを修了したので備忘録として残しておく。内容的には入門コースだが、それなりにボリュームがあり、学習した順から忘れていきそうなのと、Numpy/Pandasを中心の多くのパッケージ・関数を扱ったが、それらも自身のインデックスとして振り返れるようにするために。。 個人の自由課題として きっかけとして元々、個人の夏の自由課題的に、普段業務であまり触れない範囲で、今後の事業・技術とシナジーが生まれそうなものを何かやりたいなと思い、いくつかの言語・領域を検討した結果、内容やボリュームも手頃そうであったDataCamp「Data Scientist with Python」コースに決めてみた。(そのため、半分趣味に近く、Pythonに長けてる訳でもなく、ましてやデータサイエンティストでもないので、あしからず。) 「D
The Data Scientist on a Quest to Turn Computers Into Doctors
Some of the world’s most brilliant minds are working as data scientists at places like Google, Facebook, and Twitter—analyzing the enormous troves of online information generated by these tech giants—and for hacker and entrepreneur Jeremy Howard, that’s a bit depressing. Howard, a data scientist himself, spent a few years as the president of the Kaggle, […] Some of the world's most brilliant minds
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David Robinson Director of Data Scientist at Heap, works in R. Email Twitter Github Stack Overflow Subscribe Recommended R Bloggers RStudio Blog R4Stats Simply Statistics Upfront One day in January 2013 I found myself wasting time on the internet. This wasn’t a good idea: I was as busy as anyone 2.5 years into their PhD. I had to finish a presentation on some yeast genetics research, I was months
Data Scientist: a unicorn? Finding a good engineer is hard. Finding a good data scientist doubly so. A couple of months ago, Josh Wills, Director of Data Science at Cloudera, gave a talk dubbed “The Life of a Data Scientist”. In the talk, he defined data scientist as: Data Scientist (n.): Person who is better at statistics than any software engineer and better at software engineering than any stat
BtoB分野のデータサイエンティストとして5年生きた四方山話をする / A message about a data scientist in the BtoB field for 5years
2019.9.26 Data Gateway Talk Vol.3の「先輩枠」で話した内容です。 https://data-gateway-talk.connpass.com/event/140541/
Data Engineer vs Data Scientist vs Business Analyst
Looking again at the data science diagram — or the unicorn diagram for that matter — makes me realize they are not really addressing how a typical data science role fits into an organization. To do that we have to contrast it with two other roles: data engineer and business analyst. What makes a data scientist different from a data engineer? Most data engineers can write machine learning services
データサイエンティストのための Spark 入門 昨今、データサイエンティストの間で「Spark」の人気が高まっています。データをインメモリで高速に処理できるSparkを使うと、大規模なデータを扱う際にもストレスなく分析できます。 今回の第３回 Big Data University - 東京ミートアップでは、RStudioで作ったプログラムを Spark上で実行してみる方法を解説します。 また、合わせて、Rや Sparkとの対話環境である Data Scientist Workbench の使い方を紹介します。 こちらは前半資料となります。Read less
This is an opinion piece. I’d love to hear your counter arguments below. Everyone and their grandmother wants to be a data scientist. But while data science may be the sexiest…
意思決定につなげるデータサイエンティストであるために / To be a data scientist who can make decisions
意思決定につなげるデータサイエンティストであるために / To be a data scientist who can make decisions
It is very tempting for data science practitioners to opt for the best known algorithms for a given problem.However It’s not the algorithm alone , which can provide the best solution ; Model built on carefully engineered and selected features can provide far better results. "Any intelligent fool can make things bigger, more complex, and more violent. It takes a touch of genius -- and a lot of c
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A/Bテストにおける「効果量」の非対称性 – nonentity data scientist
Small Data Scientist Memorandum
9: Data Engineer, not Data Scientist
How can I become a data scientist?
Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century
Data Scientist は、AIでメシを喰うのか？ - Guutaraの日記
From PhD to Data Scientist
Marcin Faber aka Homo Faber — Data Scientist and Dataviz
ŷhat | Interview with a Data Scientist Tool Developer
Data Scientist Resume Template & Guide! The Next Big Job!
Career of the Future: Data Scientist [INFOGRAPHIC]
DataCamp「Data Scientist with Python」コースの備忘録 - Qiita
Data Scientist - Stack Overflow - Stack Overflow
One year as a Data Scientist at Stack Overflow
Data Scientist: a unicorn? | Treasure Data Blog
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Feature Engineering: Data scientist's Secret Sauce !