はじめにこの記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 （2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系
文字数が超えるため、本の画像をて削除しました。興味がある方は、元記事をご覧ください。 2019年データサイエンスにオススメの本80冊！ ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ #Part I: データサイエンス概論 1.『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2.『戦略的データサイ
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回は僕が専門にしている計算機統計学・ベイズ統計学周辺で僕が勝手にお勧めだと思う教科書を10冊簡単なコメント付きで紹介したいと思います．初学者向けといより，修士・博士課程位のレベルのが多いので，ややプロ向けです． お勧めのプログラミング言語 僕は普段Julia言語を用いています．特徴は非常に高速なのと，可読性の高さでしょうか．個人的にはPythonやRより優れていると感じていて，僕の周りの専門家でも使っている人が多いです． Robert and Casella "Monte Carlo Statistical Methods" この分野のバイブルと言えばバイブルみたいな感じですが，そう呼ぶにはちょっと頼りない感じもします．けどモンテカルロ法に興味がある人はマストバイです．色々な種類のモンテカルロ法が網羅的に紹介されています． Efron and
データサイエンスエキスパート ゲームクリア 攻略チートシート配布 攻略指針 図書館を巡ってアイテム収集 図書館の初見殺しトラップ攻略 参考書籍 統計基礎 統計学（初歩） 統計学（高度） ベイズ統計 分散分析 数学基礎 線形代数 微積分 計算基礎 情報全般 データベース アルゴリズム モデリング・AIと評価 歴史・応用分野・AIなど 多変量解析 時系列解析 グラフィカルモデル テキスト分析 因果推論 機械学習・モデル評価・ニューラルネットワーク データサイエンスエキスパート ゲームクリア 日本統計学会が主催するデータサイエンスエキスパート試験に合格した。 www.toukei-kentei.jp データサイエンスエキスパートは、統計検定より実践寄りであるデータサイエンスシリーズの最上位資格という位置付け。下位資格には「データサイエンス基礎」や「データサイエンス発展」があるが簡単そうだったので
ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ Part I: データサイエンス概論1.『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2.『戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック』Foster Provost、Tom Fawcett著 本書は、データをビジネスに活か
以前、『結局、統計モデリングとは何なのか』という記事を書きました。 この記事は、その名の通り、「そもそも」何が統計モデリングで、何が統計モデリングではないのかということを扱った記事です。 今回は、「統計モデリングとは何か」を理解した方に向けて、実際に「統計モデリング力」を鍛えるためにはどうするかを書いていきたいと思います。 この記事の目的と対象者 上記でも述べたようにこの記事の目的は、どのように「統計モデリング力」を鍛えるかを書くことです。 統計学に入門するところから、高度な統計モデルを扱えるようになるまでの勉強法について書いています。 したがって、統計初心者からそれなりに理解している人までの幅広い層が想定読者となります。 ところどころで、プログラム言語で実際に手を動かしながら学ぶタイプの本を紹介することもありますので、そういった本を読むためにはPythonまたはRの知識が必要になります。
はじめに 東京大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計を用いたデータ分析を実施する上で欠かせないマルコフ連鎖モンテカルロ法(いわゆるMCMC)をフルスクラッチで実装するためのトレーニング方法と，そのための参考書について紹介いたします． 最近ではstanのように，モデルと事前分布を記述するだけで汎用的にMCMCが実行できてしまう環境が整っていますが， そもそもMCMCがどういう流れで動いているのか理解する stanなどの汎用ツールがうまく使えない(orうまく動かない)場面に遭遇したときに自分の手で実装できるようにする ためには，標準的なモデルでMCMCをフルスクラッチで実際に組んだ経験が重要になってくると思います． 参考書について トレーニングのために私がオススメするのは以下の本です． J. Chan, G. Koop, D. J. Poirier, J. L. Tobia
こんにちは． watawatavoltageです．この記事では，制御工学関連書籍の世界について書きたいと思います． この記事は，完成した状態で投稿するのではなく，随時更新していくタイプの記事です． 「はじめに」では，なぜこのような記事を書くのか説明します． コメント欄で，紹介してほしい書籍を書いていただけたら，随時反映していきますので，よろしくお願いいたします． #はじめに みなさんはこんな経験ないでしょうか？ この制御の本わからん！！ なんでこの数式こうなんねん！！ 教授が「〇〇制御探せ」って言ってきたけどどこに書いてあんねん！！ あれあの式どこに書いてあったっけ？？ 輪講におすすめの本ないかな？？ プログラムから理解したいな～～ この本買えばいけるかな～ 体系的学びたい などなど尽きないと思います（箇条書きは随時追加します．コメント欄でも受け付けます）． 僕もいつも経験しています． そ
ぼくは医学統計学と疫学が専門です。これらのデータ解析には主にRを使います。 かれこれ15年ほどRを使ってきました。当時、Rに関するまとまった情報は『The R Tips』しかありませんでした。時は流れ、今はたくさんR本やサイトがあります。しかし、たくさんありすぎて何を見れば良いのか迷いますよね？ そこで、ぼくの経験に基づき、おすすめする有益なR本・サイトをまとめてみました！ RとRStudioの環境構築 矢内先生の「RとRStudioのインストール方法の解説」サイト 基礎（網羅的） Rではじめるデータサイエンス RユーザーのためのRStudio実践入門 The R Tips Rクックブック 宋先生の「Rプログラミング入門の入門」サイト データハンドリング特化 宋先生の「dplyr入門 (dplyr 1.0.0対応)」Webページ 宋先生の「tidyr入門」Webページ 可視化特化 Rグラフ
今年の10冊 - 備忘録
恒例のエントリーです。以下、順不同で。 ジェイン・ジェイコブス（香西泰訳）『市場の倫理 統治の倫理』 市場の倫理 統治の倫理 (ちくま学芸文庫) 作者:ジェイン ジェイコブズ発売日: 2016/02/09メディア: 文庫 traindusoir.hatenablog.jp ケネス・アロー（村上泰亮訳）『組織の限界』 組織の限界 (ちくま学芸文庫) 作者:アロー,ケネス・J.発売日: 2017/03/08メディア: 文庫 アローといえば、一般均衡理論におけるアロー＝ドブルー・モデルや「アローの不可能性定理」によって知られるが、本書では、（サイモンやウィリアムソンにみられるような）組織の経済学について主に論じられる。組織の経済学では取引費用の概念が中心を占めることが多いが、本書の議論で中心を占めるのは情報の不完全性やシグナルである。また、ジェイコブス『市場の倫理 統治の倫理』にある取引を可能に
2つのブログを初投稿させていただいてから早いもので数週間。 自己紹介 - AIソリューションアーキテクトのおしゃべり データ活用人材とはどんな人々か - AIソリューションアーキテクトのおしゃべり 思っていた以上に反響があり、 「面白くて、あっという間に読めた」 「ブログとリアルのキャラが一致しなくて困惑した」 「怪しい壺が買いたくなった」*1 など、数々のご好評をいただきまして非常に感謝してます。 時系列解析って何か色々あってわかりません！(憤怒) さて、本日取り上げたいのは時系列解析。 最近では新型コロナウイルスの感染者数という大々的に報じられる時系列データがあるのでイメージしやすくなったかもしれませんが、手法自体を学んでみると何だか色んな名前が飛び交っていて訳が分からない人も多いのでは。 時系列予測の手法1つとっても 「状態空間モデルはベイジアンなんや、ベイズが一番や！」 「どんな時
ビッグデータの発展とともに、さまざまな分野の研究がデータ駆動型に変わってきて、データサイエンスも今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、講座やコースなども多く開催され、データサイエンティストを目指している人もたくさんいます。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ Part I: データサイエンス概論 1.『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O’Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2.『戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック』Fost
データ同化｜カルマンフィルタと尤度 - ari23の研究ノート
データ同化（またはベイジアンフィルタ）の1つであるカルマンフィルタと尤度について、自分なりの理解をまとめます🐜 この記事を書くにあたり色々調査したところ、素晴らしい記事がたくさんありますので、それをうまく参照しながら整理します。 カルマンフィルタの難しさ 線形・ガウス状態空間モデル 制御理論の場合 予測とフィルタ カルマンフィルタ アルゴリズムの導出 尤度 おわりに 参考文献 カルマンフィルタの難しさ カルマンフィルタはよく使われる技術ではあるんですが、理解がすごく難しいなぁと思っています。 というのも、例えばカルマンフィルタを解説する技術書や記事を見ても、その目的が制御なのか推定なのか、次元が一次元なのか多次元なのか、などで書きぶりがかなり変わってくるように感じています。 特に制御理論で発展した技術なので、著者が制御の人間かどうかで解説の仕方もかなり違う印象です。 以降でカルマンフィル
こんにちは。現在、私はPythonやらJuliaやらを使ってデータ分析をしているのですが、最近、自分の所属部署にも新入社員が入ってきて、後進の育成をする立場になりました。そこで、「このページにあるやつが良かったよ」と言って済ませられるように、データ分析を仕事にするまでに実際に役に立ったなと思う教材・参考になったサイト・書籍等を、これまでの経験をもとにまとめていきます。 私自身、プログラミングも統計学も全く知らない状態から独学してきたので、「データ分析を仕事にしたいけどなんのスキルもない！」という悩みのある初学者の参考になればと思います。 注1: 日本語と英語が読めるのが前提条件になります 注2: ググって1分で解決できる問題については掲載してません 例えばjupyterのインストール方法とか Kaggle Learn 機械学習コンペサイトのKaggleが提供している、機械学習に最低限必要な
ソーシャルリスニング×データサイエンスで描くマーケティング戦略とは？｜マーケティング・アナリスト/小川 貴史/(株）秤代表
講師もしています。総合広告代理店で右脳寄りなマーケティング支援を手がけたあと、左脳寄りなデジタルマーケティング及び戦略支援にシフトしたことで得た右脳左脳のハイブリッドな思考と経験と「（データ分析の）元素人」の視点を活かして、 データサイエンスになじみのないマーケターにわかりやすく分析ノウハウを共有する活動を行なっています。研修やnote執筆はその活動の一環です。 先行知見マーケティングサイエンス関連の書籍で消費者行動の実証研究という書籍があります。 消費者行動の実証研究に関連する理論や分析手法を整理し、今後の研究の方向を考察する書籍です。（以下は章立てです） 序 章 消費者行動の実証研究に関する現状整理と課題（守口 剛） 第１章 消費者行動と情報探索（奥瀬喜之） 第２章 消費者行動と情報処理（金子 充） 第３章 クチコミ発生の要因とオンラインのクチコミについて（臼井浩子） 第４章 顧客との
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 2020年、あけましておめでとうございます。年末に自分自身を振り返ろうと思ったのですが、結局データ分析と勉強しかしていないわけで、書籍を振り返ろうと思うに至りました。私の知り合いのデータサイエンティストはだいたい全冊持っているであろうと思われますが、良い本だと思うので思い出していただければ幸いです。 1.『ベイズモデリングの世界』（岩波書店） 基本的に階層ベイズモデルを使って、個体ごとの異質性を考慮した分析手法が提案されています。前半はオムニバス形式で様々な
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放送大学マイルストーン('23)｜lumpsucker
データサイエンスにオススメの本80冊！ - Qiita
計算機統計学・ベイズ統計学周辺でのお勧めの教科書10冊 - Qiita
23/7/5 データサイエンスエキスパート合格 チートシートと攻略ガイド - LWのサイゼリヤ
2021年データサイエンスにオススメの本80冊！｜Octoparse Japan
統計初心者が統計モデリング力を鍛えるための勉強法 - Qiita
MCMCをフルスクラッチで実装するトレーニング方法 - Qiita
制御工学関連書籍の世界 - Qiita
データ解析に役立つおすすめR本とサイトをまとめました。 - Open Box with STAT
時系列解析に散った子羊たちへの鎮魂歌 - AIソリューションアーキテクトのおしゃべり
【初学者向け】データサイエンスにオススメの本80冊！ | Octoparse
未経験からデータ分析を仕事にするまでに役に立った教材をまとめていく - Qiita
2019年に読んだデータ分析系の本の振り返り（21+1冊） – かものはしの分析ブログ