高校の「情報II」でデータサイエンスがしっかり学べる！すごい！
高校の「情報II」でデータサイエンスがしっかり学べる！すごい！ 2020-06-25-1 [Programming][Python][BookReview] データサイエンティストに俺はなる！！ Python 初学者のタツヲです。 いまどきは高校の授業（情報II）でデータサイエンスをやるのですね。 文部科学省から教員用の資料が公開されてるのを知りました。 「情報II」を取った高校生がどんなことを学んでいるのかを知るために、さっそく調査です！ 高等学校情報科「情報Ⅱ」教員研修用教材(本編)：文部科学省 第3章がデータサイエンスの話題ですので、そこを読みました。 で、読んでみた感想ですが、内容が本格的すぎて震える。 大学のデータサイエンス演習のテキストじゃないのかよ、これ。 流し読みでは一部ついていけないところも（真面目に読む必要あり）。 高校生のうちからこの辺をマスターできれば将来安泰でしょ
安定した企業に勤めていても、毎日通勤で満員電車に揺られ、常に上司の管理下に置かれ、少なからずストレスを感じているエンジニアの方もいるかもしれません。Pythonを武器に週の数日でもリモートワークで勤務できたら、働きやすさも変わってくるのではないでしょうか。今回は悩めるPythonエンジニアのために、リモートワークの市場や報酬相場、案件の獲得方法について解説します。 Pythonのリモートワークの需要 リモートワークでPythonの案件をするために、まず市場を把握しましょう。Pythonは、ディープラーニングやAI（人工知能）などの分野で世界中のエンジニアから支持を得ています。Pythonは、リモートワークの案件でどの程度の需要があるのでしょうか。 リモートワークができない案件について セキュリティ・開発環境の制約といった理由でリモートワークが認められにくいのは、「客先常駐型」の案件です。情
アンケートの作り方とコツ！作成の流れや回収率をあげるポイントを解説 | 無料のメールフォーム作成ツール「EasyMail(イージーメール) 」
無料で簡単インストール。 オープンソースのメールフォームCMS 「EasyMail(イージーメール)」を使ってみませんか？ 改変でも、再配布でも、商用利用でも、有料販売でも、 自由に無料でつかうことができるメールフォーム！ アンケートとは？ アンケートとは、定めたテーマについて調査することを指します。 調査票とも呼ばれていますね。 アンケートをとることで、世間の本音や傾向を把握できるうえに、アンケートを元に分析もできるので、効果的に使えたらメリットも大きい手法ですね。 とはいえ答えてもらわなければ意味がないので、ただ知りたいことを質問するだけではなく、答えやすい・答えたくなるコツを熟知しながら作ることが大切です。 アンケートには種類がある！種類別に解説 この項目ではアンケートの使用例から各種アンケート方法について解説します。 一言でアンケートといっても、色々な種類のアンケートが存在します。
アソシエーション分析：複数の事象の関連性を見つけるアソシエーション分析はマーケティングで利用される代表的なデータ分析手法です。ユーザーが商品を購入する際の購入パターンや売買履歴を分析することで、同時購入の比率が多い商品など、一見関連性が薄いと思われている事象に対して関連性を見つけて仮定を立て、マーケティングに活かすことができます。 つまり、アソシエーション分析を活用すれば、「商品Aが売れる時には商品Bが同時に売れるケースが多い」などのルールを見つけることができるということです。こうしたアソシエーション分析の結果は、売れる商品・売れない商品の見極めや、さらに売上を伸ばすための効果的な戦略を推し進める上で役立ちます。 アソシエーション分析の活用方法アソシエーション分析は、小売店や飲食店などの実店舗ビジネスの他にオンラインビジネスでも活用され、事業規模の大きさに関わらず導入することが可能です。
機械学習の代表的なアルゴリズム19選 機械学習をはじめとしたAI技術がさまざまな場面で利用されるようになっており、データサイエンティストは、解析に使用するデータやアルゴリズムを調整して機械学習モデルを作成します。 機械学習を活用するには「教師あり学習」「教師なし学習」といった学習手法を選択し、レコメンド、需要予測、異常検知などの目的に応じてアルゴリズムを使い分ける必要があります。 今回の記事では、データサイエンスやAI開発実務でよく利用される「機械学習アルゴリズム」について特徴や用途などを中心に紹介します。 線形回帰 線形回帰は、統計分析の基本としてよく用いられている理論です。回帰分析では、変数xと相関関係のあるyの値を予測できます。1つの従属変数yと、1つあるいは複数の独立変数xの関係を予測するわけです。比較的単純なモデルである線形回帰は、売上予測や保険会社のリスク評価などのビジネス利用
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
Pythonエンジニアがリモートワークで働くために必要な基礎知識 | ITエンジニア向けのトレンド情報
蓄積した情報を売上につなげる「データ分析」の代表的な手法10選 | LISKUL
機械学習の代表的なアルゴリズム19選 | AIdrops