150 分で学ぶ高校数学の基礎
Transcript 150 分で学ぶ 高校数学の基礎 2022 年 9 月 6 日 米田 優峻 [@E869120] 序 259 自己紹介 2 米田優峻（よねだ まさたか） • 2002 年生まれ • 2021 年東京大学入学 主な実績 • 国際情報オリンピック（IOI）金メダル • 著書『「アルゴリズム×数学」が基礎からしっか り身につく本』2 万部突破 序 259 • 本スライドでは、高校数学の基礎的事項について概観します。中学数学の一部を理解していない方も、 第 1 章で前提知識を説明するのでご安心ください。 • 全部で 10 個の章からなります。1 章当たり 15 分で読む場合、150 分で読破することができます （ただし、章によってページ数は異なります）。 スライドの概要／諸注意 3 注意： 本スライドでは基礎的事項のみを扱っており、高校数学のすべてを網羅しているわけではありま
画像は「プログラミング演習 Python 2019」より 今回は、京都大学が全学共通科目として実施するプログラミング演習（Python）の教科書として作成し、無料公開している「プログラミング演習 Python 2019」と「プログラミング演習 Python 2019（コラム編）」を紹介する。SNS上では本教材について「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」などと評判になっている。 ※現在、最新版である「プログラミング演習 Python 2021」と「プログラミング演習 Python 2021（コラム編）」が公開中です（※10月21日 10時46分加筆）。 本教材の到達目標は「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
東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: https://utokyo-ipp.github.io/toc.html](https://t.co/QdTY3ZjD2E?amp=1 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です ht
総務省 ICTスキル総合習得プログラム
このウェブサイトでは、ICT（情報通信技術）に関する教材の「総務省 ICTスキル総合習得プログラム」をオープンデータとして提供します。「総務省 ICTスキル総合習得プログラム」は、各5講座から成る4つのコース（[1]データ収集、[2]データ蓄積、[3]データ分析、[4]オープンデータ・ビッグデータ利活用事例）によって構成され、ICTに関する基礎知識・基礎技術を学ぶことができます。 個々人の自学自習および学校・企業・コミュニティでの授業・勉強会にて、ご活用ください。 総務省 ICTスキル総合習得プログラム このウェブサイトでは、2017年度における総務省の事業として開発された「総務省 ICTスキル総合習得プログラム」に関して説明し、成果に関するファイルを提供します。このウェブページでは事業の成果であるIアイCシーTティー（Information and Communication Techn
高校レベルの数学から大学の教養数学くらいまでを独学/学び直した - razokulover publog
去年の12月頃から数学の学び直しを始めた。 職業柄少し専門的な、特に機械学習の方面の書籍などに手を出し始めると数式からは逃れられなかったりする。とはいえ元々自分は高校時代は文系で数学1A2Bまでしか履修していない。そのせいか少し数学へ苦手意識があり「図でわかるOO」とか「数学無しでもわかるOO」のような直感的に理解出来る解説に逃げることが多かった。実務上はそれで問題ないにしてもこのまま厳密な理解から逃げているのも良くないなと感じたのでもう少し先の数学に取り掛かることにした。 巷には数学の学び直しについての記事が既にたくさんある。それに自分の場合は何かの受験に成功した！とか難関の資格を取得した！というような華々しい結末を迎えている状態ではない。そんな中で自分が何か書いて誰の役にたつかもわからないが、少なくとも自分と似たようなバックグランドを持つ人には意味のある内容になるかもしれないので、どの
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2020年12月、総務省より 【機械判読可能なデータの表記方法の統一ルール】が策定されました。 統計表における機械判読可能なデータの表記方法の統一ルールの策定 https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01toukatsu01_02000186.html 2020年11月に河野太郎 行政改革担当大臣のツイートが話題となりました。 その後正式に統一ルールが公開された形です。 各省庁がネット上で公開する統計を機械判読可能にするために、データの表記方法を統一させます。「政府統計の総合窓口（e-Stat）」で本日から１２月１日までの間、表記方法案に関する意見照会を行います。研究者をはじめ、皆様のご意見をお待ちしています。https://t.co/h07tCTDazc — 河野太郎 (@konotarogomame) November 25, 2020
3年前に、図解の基本をまとめた本『図で考える。シンプルになる。』を書きました。その内容から、エッセンスを抽出したのが本noteになります。 （１）「幕の内図解」と「イチオシ図解」 図には、大きく分けて、2つのアプローチがあります。 ひとつは、幕の内弁当のように、いろんな要素を盛り込んだ図で、もうひとつが、唐揚げ弁当のように、イチオシのおかずにフォーカスした図です。 たとえば、桃太郎の話を「幕の内図解」のアプローチでまとめてみたのが、つぎの図です。 登場人物とエピソードをフラットに扱って、網羅的に盛り込んでいます。 この図を使って、人に説明しようとすると、「まず、お婆さんですが……」「つづいて、お爺さんですが……」といった具合に、「お婆さん」「お爺さん」「桃太郎」それぞれの視点に切り替えが必要になり、話す方も話しづらければ、聞く方もまどろっこしく感じてしまいます。 相手がじっくり聞く耳を持っ
僕は #詐欺グラフ が何よりの大好物で、ネットやテレビで変なグラフを見かけるたびにニヤニヤしながらフォルダに保存しています。保存先のフォルダ名はズバリ「#詐欺グラフ」。 そんな詐欺グラフの世界を皆さんに共有したいと思い、筆をとりました。（このnoteは随時更新予定です） ネタ記事として、順次、突っ込みながら読んでいただければと思いますが、同僚や上司部下、取引先の「詐欺グラフ」に気づけるようにもなるため「ビジネススキルUP」にもつながるおトクな記事としても読むことができます詐欺グラフとは詐欺グラフとは、一般的なグラフの作り方とは異なる「演出」を加えることによって意図的に錯誤を狙うグラフ のことを指しています。本来、単なる羅列では直感的に理解しづらい数値等を分かりやすく表現するものがグラフであるわけですから、自分の主張を誇大に伝えるために読み手を誤解させる詐欺グラフはとても悪質なものと言えるで
えるエル on Twitter: "東大が無償でPDF公開している，統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて，各事例への統計学の応用手法，3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは，この3… https://t.co/w2cSVIxmUI"
東大が無償でPDF公開している，統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて，各事例への統計学の応用手法，3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは，この3… https://t.co/w2cSVIxmUI
初めまして。株式会社わざわざの代表の平田はる香と申します。これからnoteに経営のことを中心に書き綴っていきたいと思います。最近の趣味は、会社の現状分析です。夜に好きなお酒を飲みながらデータを見ながら会社のことを考えるのが大好きです。 このnoteにはパンと日用品の店「わざわざ」の経営から考えたことを書いていきたいと思っています。note一つ目の記事はまずこちら「山の上のパン屋に人が集まるわけ」 現時点までどうやってわざわざが成長してきたのかを、自分なりにまとめましたので、読んでいただければ幸いです。尚、ここに書いていることは2018年4月現在の考え方で、これからまた考え方は変化していくかもしれません。発展途上ではありますが、お読みいただけると幸いです。 1.わざわざってどんな店？ 2009年2月、長野県東御市御牧原。周りには人家がポツリポツリあるだけの山の上の長閑な環境の場所に、パンと日
東工大が無料公開しているPython解説サイト初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 金融技術職/統計学,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,サイト,書籍を紹介/金融工学x機械学習ブログ運営(700記事) quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中/書籍レビュー依頼はDMへ note.com/quantdeveloper QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotl
じゅじゅ on Twitter: "年末年始、なにか勉強したいな～と思っている方向けに完全無料で高品質の内容が学べるコンテンツをまとめました🎄 英語、統計・データ分析、IT・プログラミング、ロジカルシンキング、会計・ファイナンスなど。 こんなに最高なコンテンツが完… https://t.co/aM91f9DpHk"
年末年始、なにか勉強したいな～と思っている方向けに完全無料で高品質の内容が学べるコンテンツをまとめました🎄 英語、統計・データ分析、IT・プログラミング、ロジカルシンキング、会計・ファイナンスなど。 こんなに最高なコンテンツが完… https://t.co/aM91f9DpHk
こんにちは！ Webフロントエンドエンジニアの眞野 隼輔です。 毎年大きな反響を頂いている、エンジニアコースの新人研修の内容を紹介させていただきます。 研修の概要 リクルートでは、エンジニアコースでスペシャリスト採用された新卒のエンジニアを対象に、現場で培われた「本当に必要な生きた知識・技術」を取り入れた新人研修を開催しています。 前半は研修では各分野に長けた社員による講義形式の技術研修を行い、後半は仮配属という形でそれぞれ別の部署に配属されて実際の業務を経験するOJTとなっています。 この技術研修はそのほとんどが内製されており、ベテラン社員による経験を元にした講義を通して生きた知識・技術を獲得できます。また、実際に手を動かす演習型の講義ではベテラン社員からのレビューやフィードバックを得られるため、知識の定着や更なる成長へと繋がります。 本年度の技術研修も、昨年度に引き続きフルリモートでの
会社の体制が大きく変わり、カオスの中に少しの静寂（暇）ができました。特に日々執行に勤しんでいる方々は皆そうだと思いますが、色んなこと考えているのにそのプロセスをアウトプットする機会があまりなく、結果や結論、最終的な決断のみが共有されるため、サクセッションプランに対する有効な情報を残すことも出来ていないことと思います。僕もその一人。 この時間を有効に活用するため、頭の中にあるイメージと考え方をここに、時間の許す限り吐き出していこうと思います。時折、言葉が足りないところも前提条件やバイアスの記述が足りないところもあるかと思いますが、混沌とした頭の中を曝け出すプロセスにはつきものですので、大目に見ながら読んでいただけると幸いです。 財務諸表と同じように見える化する会社は財務諸表によって経営されるものなので、経営者たるもの財務諸表を見ながら戦略を立てるべきであると僕は考えています。数字以外信じない
画像は『Python ゼロからはじめるプログラミング』より 昨年5月に公開した Python の教材スライドを大幅に更新しました。全309ページ。 ダウンロード自由にできますので、どうぞ。https://t.co/GgPMdugie2 pic.twitter.com/NP8LJtgG78 — 三谷 純 Jun MITANI (@jmitani) February 8, 2022 今回は、筑波大学大学院 システム情報系 情報工学域教授の三谷純氏が手がけ、無料公開しているMicrosoft PowerPoint教材／PDF教材『Python ゼロからはじめるプログラミング』を紹介する。SNS上では「とてもわかりやすい」「素晴らしすぎる」などのコメントが見られる。 本教材は翔泳社が出版している書籍『Python ゼロからはじめるプログラミング』を学校、または企業などで教科書として採用した教員・指
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
調べた事実を列挙してみる。 ・デフォルトの設定では、設定・操作・閲覧情報がユーザーID、デバイスIDと共にアスツール社のサーバーへ送信されている ・検索窓に入力した文字は、検索ボタンを押さなくても、その内容が逐一アスツール社のサーバーへ送信されている ・検索内容がアダルト関連ワードかどうかがアスツール社のサーバーに送信され判定されている ・サービス利用データの提供設定をオフにしても、閲覧情報がアスツール社のサーバーに送信されている ・プライベートモードにしても、閲覧情報がアスツール社のサーバーに送信されている ・https通信であろうとも閲覧したURLは完全な形でアスツール社のサーバーに送信されている 様々な設定を調べたが、どのようにしても外部への閲覧情報送信を止めることはできなかった。 あなたが何を調べ、何を買おうとしているのか、何で遊び、どこへ行こうとしているのか。それらはあなたの知ら
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
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
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習（外部サイト）」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析（統計分析）の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
本稿は、2021年5月26日に公開した記事を、2021年10月21日の最新情報に合わせて改訂したものです。東京大学と京都大学の教科書の情報をアップデートしました。 プログラミング言語Pythonを習得したい場合、まずは教科書型のコンテンツなどで一通りの基礎知識を学ぶ必要があるだろう。そういった目的に合うコンテンツは、書籍を含めてさまざまなものがある。本稿ではその中でも、東京大学もしくは京都大学の授業で使われており信頼性が高い電子書籍、しかも無料で入手可能なものを紹介する。
AmazonのクラウドサービスであるAWSは、コンピューティングやデータベース、ストレージなど、膨大で複雑なサービスで構成されています。こうした豊富なサービス群をうまく組み合わせて利用する「ビルディングブロック」がAWSのメリットでもありますが、サービス数が多すぎてなかなか全体像を把握できないのも事実。フリーランスのエンジニアでありコンサルタントでもあるジョシュア・テイセン氏が自身のブログで、AWSのすべてのサービスを「たった1行」で説明しています。 Amazon Web Services https://adayinthelifeof.nl/2020/05/20/aws.html テイセン氏によると、Amazon Dashboardから利用可能なAWSのサービスは記事作成時点で163あるとのこと。そのすべてを正確に理解する必要はありませんが、基本を押さえておくことはいいことであり、問題の
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
1000万件オーバーのレコードのデータをカジュアルに扱うための心構え - joker1007’s diary
自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス入門」講座PV』より 総務省は2021年1月12日開講予定の「誰でも使える統計オープンデータ」に先駆け、「社会人のためのデータサイエンス入門」を特別開講した。登録料および受講料は無料。 本講座では入門編として、統計学の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べる。統計学の基礎を学ぶことで、活用編の「誰でも使える統計オープンデータ」をより効果的に受講できるという。 本講座のコースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用されているかについて、実際のデータを用いた分析事例を紹介する。第2週では、データを理解し、分析する際に必要な統計学の基礎について学ぶ。第3週では、日ごろ目にすることの多いデータの見方について学習する。第4週では、誰もが入手可能な公的統計データをインターネットで簡単に取得する方法について説明してく
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人（@studies）と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ
ガラケーしか使えないデジタル音痴だった私が「GISでデータ分析」できるようになるまでの話｜NHK取材ノート｜note
「データ分析」というと専門的で、すごく難しく思う方もいるかもしれません。しかし最初に述べたように私は数年前までは、パソコンを満足に使えない、データ分析とは無縁の「ガラケー記者」だったのです。本当に。 そんな私がなぜデータ分析の道に足を踏み入れ、実績を作っていったのか。勉強の過程やそこで得たノウハウなど（そして苦労話も！）包み隠さずお話しします。 「データ分析」や「データジャーナリズム」に関心を持つ仲間が増えれば、うれしいです。 データ分析の具体的な手順を知りたい方は、こちらのマニュアル記事をお読みください。 きっかけは災害現場での気付きでした私が記者を志したのは大学生のころです。服役を終えた人の社会復帰を支援する更生保護施設に足を運んでいて、事件や事故から「社会」を見つめる記者という仕事に興味を持ちました。 2010年にNHKの記者になると、熊本を振り出しに埼玉、岩手に赴任し、大学時代に思
総務省は1月11日、データサイエンスのオンライン講座「誰でも使える統計オープンデータ」を、MOOC講座プラットフォーム「gacco」で開講した。社会人・大学生に、統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する講座で、3月7日まで受講できる。 週約3時間×4週間の内容。政府統計の総合窓口「e-Stat」、総務省と統計センターが提供する統計GIS、API機能などを使い、データ分析の手法を学べる。 講師は「統計学が最強の学問である」の著書で知られる統計家の西内啓氏や、総務省統計局の担当者など。 2017年6月に初開講して以来、断続的に開講し、のべ約2万8000人が受講した講座。 関連記事 政府が「ワクチン接種状況ダッシュボード」公開 性別や都道府県別に可視化 政府が、全国の新型コロナワクチンの接種状況を一覧にまとめた「ワクチン接種状況ダッシュボード」を公開。統計情報をまとめたCSVやJS
帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1．本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①：講義の受講者が復習に利用する 想定②：未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回
画像は『京都大学「統計の入門」講座PV』より 株式会社ドコモgaccoは、オンライン講座「gacco（ガッコ）」において、京都大学 国際高等教育院 附属データ科学イノベーション教育研究センターによる「統計の入門」講座を開講中だ。受講料は無料。 統計に関する知識は、実験や試験、調査などの結果を用いた実証研究をするためだけではなく、近年では、多くの場面で必要とされるようになっている。さまざまなものの効果やリスクがデータとともに語られ、生活者もデータを正しく読み解く力が必要とされる。企業活動では、情報技術の発展によって日々膨大なデータが生成されており、活用が求められている。 本講座は、統計ならびに統計学に関する基本的な考え方を中心に講義することで、より発展的な統計・統計学の学習への礎となればと考えているという。そのため、統計分析手順の機械的な利用や解釈というよりも、その基礎となる考え方を学ぶこと
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！ こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入
【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ！｜Dai｜note
このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2. データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (
こんにちは、フロントエンド開発をリーディングしている古川 (@yosuke_furukawa)です。 昨年、こちらのブログで新人研修の特別講座の内容を紹介したところ、大反響だったので、今年も公開します。 リクルートテクノロジーズの新人研修 7月、リクルートテクノロジーズは新人の部署配属の季節を迎えました。 4月に(株)リクルートの新卒Web採用枠で入社した新人のうち、今年は20名が弊社に配属。3か月の研修期間を経て、早速現場での業務にあたってくれています。 リクルートテクノロジーズでは、配属までの3か月間「ブートキャンプ」という技術研修を実施しています。 ブートキャンプのコースは2つ。 一つは、プログラミングやWebサービスの構造の基礎を学び、その後1つのスマホサイトを企画からリリースまで行うコース。 もう一つは一定以上のプログラミングスキルと開発経験のある層向けに、より現場での技術に即し
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
こんにちは。夏休みの最終日に宿題をやる派のひろゆきです。 ネットで暇つぶしにニュースサイトを見てる人も多いと思うんですが、「新しい知識を得る」ってエンタメなんですよね。 ってことで、ネットには無料でいろいろ覚えられるサイトがあったりするんですが、マサチューセッツ工科大学とか、ハーバード大学とかがやってるedXの機械学習のコースとか試してみたんですが、20分ぐらいで飽きちゃったりして、宝箱を開けたりとか別の事はじめちゃうんですよね。 Machine Learning https://www.edx.org/course/machine-learning-columbiax-csmm-102x-4 んで、スタンフォード大学やコロンビア大学が授業を公開してたりするCourseraに、Googleが提供してる機械学習のコースがあるのですね。 ちなみに、二日前から東京大学もコースを提供しはじめてます
画像はUnsplashより アメリカのデータサイエンティストらが執筆した『データ分析のための統計学入門 原著第4版』の日本語版PDFファイルが無料公開されている。SNS上では本書や無料公開について「めっちゃ良さそう」「すばらしい……」など、称賛のコメントが見られる。 本書は「データ分析への誘い」「統計データの記述」「確率」「確率変数の分布」「統計的推測の基本」「カテゴルリカル・データの統計的推測」「量的データに対する推測」「線形回帰への入門」「重回帰とロジスティック回帰」といった9章で成り立っている。 「著者 まえがき」によると、著者は本書を読むことで、読者が統計的な見方や方法の基礎を理解するだけではなく、「統計学は実際に幅広く利用されている応用分野である」「関心のある実際のデータを使って学ぶためには必ずしも数学の深い知識が必要というわけではない」「実際のデータは複雑であり,統計学も完全で
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
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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
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Hiroshi Takahashi
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