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
役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ
「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
1. はじめに こんにちは、東京大学 3 年の米田と申します。この度は、ダイヤモンド社から『高校数学の基礎が 150 分でわかる本』という書籍を出版させていただくことになりました。高校数学の基礎を図解で超わかりやすく説明した本です。 【フルカラー図解】高校数学の基礎が 150 分でわかる本 - Amazon 発売日は 3 週間後の 2023/7/26 です。電子書籍版も同時期に出る予定です。本記事では、この本の内容や特徴について、簡単に紹介させていただきます。 2. この本はどういう本か 本書は、主に次のような方に向けた、高校数学の「超」入門書です。 高校数学をはじめて学ぶ方 数学を学び直したい方 日本ではたくさんの数学の本が毎週のように出版されています。しかしこの中の多くは、難しくて多数の人が挫折してしまうか、雰囲気でわかった気にはなるけど結局身に付かないかのいずれかです。 そこで本書は
文系パパエンジニアが放送大学等でコンピュータサイエンス・数学を学んで理系学士を取りに行く話 - とあるCS学徒のブログ
※取りに行く話なのでまだ取ってません。 界隈ではコンピュータサイエンス（以下CS）を学ぶことが流行っていますが、これはとあるパパのとある一例です。どなたかの参考になれば。 こちらの通り申請致しました。 https://t.co/IDkVJAWjc2— Y (@wbspry) 2021年2月13日 誰？ 事の経緯 なぜ大学でCS・数学を学びたいのか CS系学位を課す外資大企業たち CSできるマンへの憧れ 立ちはだかる数学の壁 dynamicなものよりstaticなもの ところで、CSって何？ 選択肢と選択 なぜUoPeopleではなかったか 週次の人巻き込み課題が大変そう 単位移行が可能なのか（※当時は）よくわからなかった とはいえ なぜ帝京理工通信ではなかったか なぜJAISTではなかったか 学位授与機構との出会い 新しい学士への途（単位累積加算制度）とは 学位取得までの流れ そして単位集
ある日、テレビ局からメールが届いた。内容は要約すると以下の通りだ。 "数学検定1級に9歳で合格した安藤匠吾くんに取材をしているのだが、どうやって勉強したのかと聞くと、あなたのYouTubeチャンネルを愛用しているらしい。番組内でYouTubeの授業動画を使用させて頂けないか" え・・・、 ほんとに・・・？数検1級といえば、その試験範囲に大学数学(微分積分・線形代数・確率統計など)を含む、合格率が10%を切ることもある難関試験である。 それを小学4年生の子供が・・・？冷静なフリをして返信を済ませ、そっと喜びを噛み締めた。自分のYouTubeチャンネル(予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」：通称『ヨビノリ』)は主に大学レベルの数学や物理を扱うチャンネルであり、メインのターゲットはもちろん理系大学生である。 しかし、開設当初から「学校の勉強に満足ができない子に進んだ教材として利用してほしい」と
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス
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
ゲーム作りとかCGとかに関わる数学(初歩)① 今回HIKKYさんのアドベントカレンダーに投稿するにあたって、別の温めてたネタはあったんですが諸事情により封印してしまったので、何か別のテーマにしようと考えました。 で、色々考えたのですが、特に思いつかなかったのでCG数学の初歩的な話をしようかなと思います。実際VKetCloudの中でも基本的な数学は必ず使われてますし。 あと「ゲームメーカーズ」さんの記事でも取り上げていただいた、僕のCEDEC+KYUSHU2023の数学のお話がやたらとウケがよかったため、数学の話で行くことにしました。 で最初に書いておくと、書きたかったことの半分もかけていません。 時間の都合上と、あと数式と頭が多すぎるのか、このドキュメントの編集が何度も落ちるからです。 と言うわけで、今回は概要と三角関数とベクトルの話だけにします。 あとは年末年始休みの間にでも続きを書きま
ちなみに、IT業界全体のシェアとしてはMicrosoftのAzureの方がGCPを上回っていますが、Web業界においてIaaSにAzureを採用している企業さんは2019年時点ではまだまだ少ないので、現状ではとりあえずAzureへのキャッチアップは後回しにしておいて問題ないと思われます。 クラウドアーキテクチャ設計 前述したAWSやGCPの各種マネージドサービスを適切に組み合わせてアーキテクチャ設計を行い、それを構成図に落とし込める能力は必須となります。 いわゆる「アーキテクト」という職種の担当領域でもありますが、「サービスを安定稼働させたまま、バリューをユーザに迅速に届ける」ためには、自動化のしづらい構成が採用されてしまったり、無駄な機能が開発されてしまったり、アンマネージドなツールやサービスが使用されて管理工数が肥大化したりしないように、アーキテクチャ設計の段階からDevOpsエンジニ
言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき
表題に関する、とある議員のtwitter発言が炎上している。色々な意見を見てみたが、ベースとなっている議員の財務金融委員会での発言を聞かずに（原典を参照せず）、脊髄反射のように叩いている人もおり、生産的でないなぁ、と感じている。 なので、真面目にこの件について、論点など整理してみた。 財務金融委員会でのやりとりhttps://twitter.com/nico_nico_news/status/1527140266943008768 上記は、結構重要なやりとりもカットされているので全部のやりとりを見るには以下の1:51:00～2:06:20までを参照。 https://live.nicovideo.jp/watch/lv336961008 議員の主張（問題意識）金融教育は大事と考えている。高校などでも金融教育の充実を図っているようだが、現実問題として、大学入試でのウェイトが低いので軽視されて
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
PDFを見返すと独習を始めた頃の線形代数のノートはほとんど殴り書きで、単に計算用紙としてノートを使っています。微分積分に入ると少しはましになってきますが、頭に入れたい概念の定義や定理の証明を何度も書き直したりしています。また独習ですから間違った理解を正しいと思い込んだまま証明を書いて、分かったつもりになっている箇所も少なからずありそうです。とまれ上記の表に挙げた各書籍に曲がりなりにも取り組んだことを示す、書証のつもりでノートを晒しました。 余談ですが、使用したノートは、PLUS の品番 NO-204GS (A4 G罫 5mm方眼 40枚) という方眼ノートです。また筆記用具は当初シャープペンシルを使っていましたが、「オイラーの贈物」からは万年筆に替えました。プラチナ#3776センチュリーUEF(超極細字)を使っています。 1.3 私について 本記事の作者であり学び直しをした本人である私は、
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
PFNが提供する教育コンテンツについて - Preferred Networks Research & Development
PFNフェローの丸山（宏）です。2月にプログラミング教育についてのブログを書きました。またそれに合わせて制作した教材を利用して、6月に弊社カフェテリアで、小学生を対象にした体験教室を開催しました。この体験教室については、丸山（史郎）がロボットカーの体験教室について、西澤が火星語翻訳を題材にした教材について書いています。今回、山梨大学と共同で、高専・大学学部向けの教材 ロボットカーで学ぶ深層学習の基礎 を開発しました。このブログでは、これら一連の教育関連の活動について、その意義と全体像をもう一度整理してみたいと思います。 また、付録に、現在PFNが提供する教育用コンテンツのリストがありますので、そちらもご利用ください。 古典的プログラミング 2016年に文部科学省が主宰する「小学校段階における論理的思考力や創造性、問題解決能力等の育成とプログラミング教育に関する有識者会議」は、議論の取りまと
カルマンフィルタの使い方 - Qiita
はじめに 書かれていること この記事では具体例を示しながらカルマンフィルタとは何か、何が出来るのかをついて解説します。カルマンフィルタについては、様々な方が既に解説記事・書籍を投稿しておりますが、初学者（特に組み込み技術者）にとって「じゃあ具体的にどう解釈すればよいの？どう実装すればいいの？」といったところが弱い気がして、もったいないと感じたため、その辺を補完する記事が書ければと思っています。 さて、この記事は下記の順で解説します。 カルマンフィルタとは何か なぜカルマンフィルタを使うのか 具体的な実装例 応用例 自分のモチベーションとしては、最近カルマンフィルタを勉強して、「なんて便利な道具なんだ！」と感じたため、それを共有する目的で記載しております。すこしでも「便利だなあ」と感じていただければ幸いです。また、この記事は、組み込み技術者としての私の視点から見た解釈で記載しております。もし
ちくま学芸文庫刊行書目一覧 最新版｜かるめら
2024年2月29日時点での既刊のちくま学芸文庫全2,036点（セット版を除く）をあげた。 文庫の整理番号順に従って表記（一部変更あり）した。 「♾️」マークはMath&Scienceシリーズ（青背）を示す。 人名表記の揺れ（例「シモーヌ・ヴェイユ」と「シモーヌ・ヴェーユ」）は訳者に従い、統一はせずそのままにした。 編者、訳者は一部を除き割愛し、編著者が3人以上に及ぶ場合は代表者1人の名前のみ記した。 Math&Scienceシリーズのみの刊行書目一覧はこちら。 浅田彰『ヘルメスの音楽』 赤坂憲雄『異人論序説』 赤坂憲雄『王と天皇』 赤坂憲雄『排除の現象学』 赤坂憲雄『遠野/物語考』 赤坂憲雄『象徴天皇という物語』 赤坂憲雄『柳田国男を読む』 天沢退二郎『宮沢賢治の彼方へ』 飛鳥井雅道『明治大帝』 E・アウエルバッハ『ミメーシス［上］ ヨーロッパ文学における現実描写』 E・アウエルバッハ『
キカガクで一番人気の『脱ブラックボックスコース』に完全版が登場＆全編無料で公開決定！の裏話 - Qiita
はじめに メリークリスマス！ 株式会社キカガク 代表取締役の吉崎です。 こうやって Qiita に記事を投稿するのがなんと『２年ぶり』です。 月日の流れは早いものです。 では、さっそく本題から。 みなさん、大変長らくお待たせしました！！！！！ 2017 年に皆さんご存知の Udemy で公開以来、なんと Udemy だけでも 38,000人以上の方が受講してくださったキカガク流『脱ブラックボックスコース』。 微分から単回帰分析まで扱う初級編と、線形代数から重回帰分析まで扱う中級編まではスムーズにリリースしており、中級編の最後に『上級編も近々...』なんて言いつつ、大変申し訳ありません！ ...実は仕事をサボってました。 なんてことはないのですが、今回のコース紹介後に書く裏話にある葛藤があり、なかなかリリースができていませんでした。 そんな心苦しい思いは今日でおさらばです。 みなさん、大変お
統計検定準1級に受かるための勉強法・参考サイト
2022/02/15 初稿 2022/02/15 細かな修正 2022/04/20 一部リンク先の動画について注釈を追加 この度、無事に統計検定準1級に合格したので勉強法、参考にしたサイトなどを共有しようと思います。 バックグラウンド 非理数∧非情報系大学生 →高校数学は数学Ⅲまでできる。いわゆる大学数学は教養で軽く学んだ程度(偏微分、固有値ベクトルを求めるくらいはできる)。 機械学習に関しての予備知識は少しある。 統計WEB-BellCurveで2級範囲の内容は履修済みで2級に受かりそうな知識はあった。(自称) →過去問解いて合格できそうになったし今週末で2級申し込みするで～ →直前過ぎて無理ですと断られる →大学の試験期間に入る →気がつけば受けずじまい 件のワークブックが出版され、これがあるなら準1級いけるやろと思い初版で購入するも挫折 といったところです。 2021年12月の中頃く
統計検定1級の勝ち語り 統計検定1級に合格し、数理と応用の両方で優秀賞を取得したので勝ち語りをします。 4級・3級・2級・準1級・1級という区分を完全に無視して初手から最上位資格にいく賭けに出たが、大きく張った分だけリターンもデカい。 統計検定1級合格 いい暇潰しでした たいあり pic.twitter.com/QJ4pAY3clP — LW (@lw_ru) 2021年12月22日 受験を思い立ったのは6月に遡る。 部屋にトレーニング用ベンチでも置こうかと思って本の整理をしていたところ、昔大学で買わされた統計の教科書を発見した。一応読んでから捨てようとしたが、しかしこれも何かの縁だしついでに資格でも取っとくかと統計学の勉強をスタートした。 暇だし統計検定取っとくかみたいな感じはある 次資格取りたくなったら取ろう — LW (@lw_ru) 2021年6月9日 そこから試験のある11月まで
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
統計検定(R)は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です。 0.はじめに この記事は統計検定1級(R)を受けた著者が自身の実施した勉強の仕方や、有益だった書籍やwebコンテンツをまとめたものです。これから勉強を始める方の見通しになるようにしたつもりです。他の合格者の方も同じように書かれていますから、コレ以外にも良い方法はあるかもしれませんので参考程度に考えて下さい。 なお応用に関しては理工学の受験だったため、それを中心とした解説を行います。 これまでにも過去の合格者で同じような情報を書いている人はいましたが時代の変化と共に教材もアップデートされ傾向も変わりつつあります。こちらは2023年末に執筆しているため、その時点の情報を元に著者がやって良かった教材などを中心に紹介しています。将来陳腐化している可能性は十分にあるので、必要に応じて取捨選択してください。 結論が知りたい人は先に最後の方
はじめにこの記事は、文系出身の若手SIer社員が放送大学を活用してAI人材を目指した記録です。AI（機械学習・深層学習）を全く知らない状態からスタートして、2年間でJDLA E資格の取得と機械学習を使った論文の学会発表まで至りました。一旦AI（が少し分かる）人材のスタートラインには立てたかなと思っています。 そもそも誰？なぜ放送大学なの？というところは以前公開したこちらをご参照ください。いわゆる「文系SE」だと思っていただいて大丈夫です。 忙しい人のために：AI人材への4ステップ1.まず放送大学に入学して以下の科目を履修します。 ＡＩシステムと人・社会との関係（’２０） 計算の科学と手引き（’１９） 情報理論とデジタル表現（’１９） 入門線型代数（’１９） 線型代数学（’１７） 入門微分積分（’１６） 解析入門（’１８） 自然言語処理（’１９） データの分析と知識発見（’２０） 統計学（’
統計学の名著 (入門書) - マーケティング過多の中で、何はともあれまずはこの6冊の名著から(随時更新)
統計学の名著６冊 + 問題集 専門家でもないのに思いっきり地雷を踏み抜きますが、最近の統計学は本当にマーケティング過多ですね。MITのコースの為に、OAZOの中で1hくらい統計の本を物色しましたが、やはり名著はそんなに頻繁には出ないんだなという普通の結論になり、1冊も買わずに既に持っているものの復習だなという結論になりました。 時代の流れに打ち勝てる名著は価値は変わらないですね。ここにあげた以上の内容ということになると、個々人の業務上の必要に応じた範囲に特化した本であるとか、論文になるかと思います。 過去記事 Statistics and Data Science from MIT will start soon http://touya-fujitani.blogspot.com/2018/08/statistics-and-data-science-from-mit.html?view
細胞の理論生物学の学び方(学部前期向け)
独学をする時の注意点 ここに記載した教科書はあくまで目安です。 前提となる知識や定番の記法やお約束がわからずに教科書や論文を読んでも理解はできません。特に初学の場合は、自分に馴染みのある問題を手がかりにした教科書を探すほうが早いです。いきなり分野の名著を無理に読むより、学生向けに書いたテキストのほうがよっぽど理解は進みます。 また数学や物理の基礎の場合は、必ずしも最新の教科書がいいわけではなく、昔の教科書のほうが良いこともしばしばあります。今の自分にあった教科書を見つけられるのは自分だけなのです。 数学基礎 理論生物学の教科書を読む場合、どうしても最低限必要となる数学(微分方程式・線形代数・ベクトル解析・確率統計など)があります。ここではその基礎的な数学をまとめます。 また志賀先生の30講シリーズは、数学的厳密さより各分野の気持ちを重点的に記載しており副読本として使うととてもよいです。 数
機械学習をどう学んだか by 日経 xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019 1日目の記事です。今日は @kenmatsu4 が機械学習をどうやって学んできたか、有用だった本の紹介をまじえて解説してみたいと思います。初のポエム記事ですw こちらは日経 xTECHさん企画のAdvent Calendarですが、ちなみに実はワタクシ @kenmatsu4 はAI道場「Kaggle」の正体 AI道場「Kaggle」の衝撃、DeNAが人材採用の特別枠を設けた訳 の中の人だったりもします 1. 学生時代 大学では経済学部に所属していまして、統計学の先生の下で勉強しました。もう15年以上前ですw 当時データサイエンスという言葉は当然なかったですが、今、データサイエンティストとして働いているのはやはりこの時期にデータ分析に携われたおかげです。文系だったので、数学は独学で勉強し
この記事は、2019年Stanアドベントカレンダー5日目の記事です。 12月5日の今日、『社会科学のためのベイズ統計モデリング』がAmazonや紀伊国屋で発売されていると思います。 この本は、ベイズ統計モデリング全般についての解説書です。しかし同時にStanを用いたモデリング事例についても書いているので、Stanアドベントカレンダーで宣伝させてもらおう、と思ったわけです。 著者の紹介 私も著者の一人なのですが、私が貢献している部分は実はほんのちょっとで、ほとんどは第一著者の浜田さん、第二著者の石田さんによって書かれている本です。というわけで、僕は広報を精一杯がんばろうと（ 第一著者の浜田宏さんは東北大学所属の数理社会学者です。数理的に社会現象を説明する研究をされていて、「格差のメカニズム」という専門者を書かれています。あと、最近、「その問題数理モデルで解決します」がヒットしたので、ご存知の
2022年度から高校で必履修科目となった「情報Ⅰ」。同科目では、プログラミングに始まり、コンピューターの仕組みや情報社会の諸問題まで扱っているという。 そんな時代に、「ITはよくわからない」なんて、もう言えない!? 彼らに負けないために、社会人が身につけておくべきITの教養とは！ ■日本の教育の遅れを取り戻すための科目 最近の教育現場では、情報教育の改革が進んでいる。授業もひとり1台ずつ配布されたタブレット端末を使って行なうのがメジャーだ。黒板にチョークという授業風景で育った世代には、隔世の感があるだろう。 さらに、2022年度から高校で必修化された新科目「情報Ⅰ」では、プログラミング学習に始まり、コンピューターの仕組みや情報社会の諸問題についてまで学ぶことが定められている。 「今どきの高校生は大変だな～」などと思うかもしれないが、人ごとではない。なぜなら、「情報Ⅰ」が導入された背景には、
この記事はNuco Advent Calendar 2022の25日目の記事です データアナリストになるためのロードマップとは 本記事の指す「データアナリストとは」 データアナリストとはデータの収集・分析のプロフェッショナルです。 分析した情報を元に仮説を立て、問題解決や目標達成を目指します。 本記事でいうデータアナリストとは、データベースへ自らアクセス可能で、データの処理と傾向の特定、主要なビジネス上の意思決定を支援するデータの視覚化が可能な人間を指します。 データアナリストの業務例 プロダクトの機能改善、事前見積もりや効果検証 施策についての仮説設計と効果検証 予測モデル構築 事業戦略の振り返りやKPI設計 本記事の概要 本記事ではデータアナリストになるためのロードマップを提示します。 ステップ１：独学で学ぶ ステップ２：データアナリストとして就職する（未経験可の求人に通る） ステップ
先日統計検定準１級に合格することができました。 誰かの何かの役に立つと思うので記事に残そうと思います ※合格メソッドとかではないので責任は持てません！ 確率と種々の応用は計算ミスした記憶があり無念です。 算数が苦手なのがこういうところに響きましたがなんとか合格できました。 私の紹介 37歳 経済学部出身（統計はそれなりにやってたけど嫌いだった、数学は結構得意） お仕事的には経営企画とか人事とかやってきた なんとなく面白そうなのでデータアナリストになった。３年目 ３年前に統計検定2級合格 ツイッターはこちら※特に有益なことはいわないです こんな人です。情報とか統計を専攻していた訳ではないので準１級は結構ハードルが高かったです。勉強した内容と資格合格に向けた戦略を以下の手順で書いていきます。1回受けてダメだったので戦術を見直したことも記載していきます。 この記事で書いてること/書いてないこと/
なぜ大学生の10人に1人が「40－16÷4÷2」を間違えるのか？ 算数・数学の学びに大切なたった二つのこと 小学校や中学校では算数・数学が苦手ではなかったのに、大人になっていざ問題を解こうと思ったら、手も足も出ない。それは教わるままに意味も分からず、公式を丸暗記していたからではないだろうか？ 一生使える「本物の算数・数学知識」を身につけるために必要なこととは――。 45年の大学教員人生でわかった「算数・数学」の学び方、教え方 2023年4月から隔週で連載してきた「大人の算数学び直し」は、1：数と計算、2：比と割合、3：図形、4：場合の数と確率・統計、5：論理、などについて一通り述べてきた。 毎回、多くの方々に読んでいただき、心から感謝する次第である。いずれ加筆・修正し、復習問題も加えて書籍化する運びである。 本年3月に45年間にわたる大学教員人生が終わり、その間、10の大学で約1万5000
とてつもない数学 告知情報
永野裕之（ながの・ひろゆき） 永野数学塾塾長 1974年東京生まれ。父は元東京大学教養学部教授の永野三郎（知能情報学）。東京大学理学部地球惑星物理学科卒。同大学院宇宙科学研究所（現JAXA）中退後、ウィーン国立音大へ留学。副指揮を務めた二期会公演モーツァルト「コジ・ファン・トゥッテ」（演出：宮本亞門、指揮：パスカル・ヴェロ）が文化庁芸術祭大賞を受賞。主な著書に『大人のための数学勉強法』（ダイヤモンド社）、『東大→JAXA→人気数学塾塾長が書いた数に強くなる本』（PHP研究所）など。これまでに1000人以上の生徒を数学指導してきた実績を持ち、永野数学塾は、常に予約キャンセル待ちの人気となっている。NHK（Eテレ）「テストの花道」出演。朝日中高生新聞で『マスマスわかる数楽塾』連載（2016ー2018年）。朝日小学生新聞で『マスマス好きになる算数』連載（2019ー2020年）。『とてつもない数学
今日は大学受験の話です。先日の記事「もし、今から自分の人生を大逆転させるとしたら？」でも書きましたが、僕は現役高校生の時に大学受験を失敗しました。地元の国立大学の工学部を受験しました。偏差値はそれほど高くない学科で、その学科を選んだ理由も僕の中では曖昧でした。ただ単に「理系なら工学部だろう」といった浅はかな気持ちで受験をしたのです。高校3年生の春まで部活動をし、そこから大学受験に向けて勉強を頑張ったのですが、学年で最下位レベルまで落ちていてた僕の成績は、一朝一夕では上がりませんでした。自分だけでなく、周りのみんなも一斉に勉強をし始めるため、成績が上がらないのは当たり前と言えば、当たり前です。 合格発表の日は一人で結果を確認しに行きました。父は出張先の工事現場で働いていて、その日が合格発表だったことを知らなかったかもしれません。また母は急ぎの内職に追われていたため、結果はすぐに電話で知らせる
受験シーズン真っ只中なので、今回は「勉強」についての僕なりの結論について書いてみようと思います。まず結論中の結論から申し上げるとすると、最も効果的で効率の良い勉強の仕方は「独学」だと断言します。小中学校で義務教育を受け、高校そして大学と進学し社会人となりましたが、今まで受けてきた学校教育や受験勉強の範囲の勉強に絞って振り返ってみると、僕自身が一番学力を伸ばせたのは全て「独学」をした時期でした。僕は学校が嫌いではなかったので、ちゃんと授業を受けてノートもきちんと書いていました。授業中によそ見したり、隠れて漫画を読んだりすることもありませんでした。勉強ができる同級生たちと競うように授業中に手を挙げていたし、先生の話はすごく熱心に聞いていました。でも、なぜか授業内容がほとんど頭に残らないことも多々あったのです。ひどい時なんて、僕のせいで数学の授業を1コマ（45分ほど）潰したことがあります。いつも
キカガクで一番人気の『脱ブラックボックスコース』に完全版が登場＆全編無料で公開決定！の裏話 - Qiita
はじめに メリークリスマス！ 株式会社キカガク 代表取締役の吉崎です。 こうやって Qiita に記事を投稿するのがなんと『２年ぶり』です。 月日の流れは早いものです。 では、さっそく本題から。 みなさん、大変長らくお待たせしました！！！！！ 2017 年に皆さんご存知の Udemy で公開以来、なんと Udemy だけでも 38,000人以上の方が受講してくださったキカガク流『脱ブラックボックスコース』。 微分から単回帰分析まで扱う初級編と、線形代数から重回帰分析まで扱う中級編まではスムーズにリリースしており、中級編の最後に『上級編も近々...』なんて言いつつ、大変申し訳ありません！ ...実は仕事をサボってました。 なんてことはないのですが、今回のコース紹介後に書く裏話にある葛藤があり、なかなかリリースができていませんでした。 そんな心苦しい思いは今日でおさらばです。 みなさん、大変お
大学生活において自分に関わってくれた全ての人へのアンサーブログです。感謝七割エモさ二割やって行き一割ぐらいでこのブログは作られています。 まぁ詰まるところ普通の底辺大学に通ってた学生の振り返りです。書いてたらあまり面白くはないことに気がついたので適当に興味がある人だけが読みましょう。興味がない人はブラウザバックしてください。 いやまって。。ブラウザバックって死語ってまじ・・・？ 入学 私は地元の工業高校を卒業後地元の総合大学の情報工学学科に入学しました。 大学選び及び大学受験には完全に失敗してて、所謂ACやsailとかの上位大学の一発芸入試を落ちた口のオタクでした。当時は能力もないのに学歴コンプみたいになっていて大変痛々しかったですが cf.当時の落ちたブログ記事 、今思うと浪人などはしなくてよかったなと思いました。多分性格上勉強をし続けるみたいなのは得意ではないので・・・ この頃はインフ
固体物理・量子力学を中心に｜ばたぱら
カテゴリーごとの投稿 Category: 数学 Category: 微積分 【微分】逆三角関数の微分を絵で解いて覚えない 【テイラー展開】coth(x)の展開 【積分】指数関数 exp(-ax^2) の積分（ガウス関数型） 絵でわかる「回転体の側面積（表面積）」の求め方 【重積分】面積のイメージで学ぶ「ヤコビアン」の意味 【全微分】関数がf(x,y)の全微分であるための必要十分条件（証明） 【多変数関数】よくわかる包絡線／包絡線の求め方 【積分】パップス=ギュルダンの定理でトーラスの体積・表面積 【積分】立体角とは／立体角ω 積分を平面角θ、φに直す 【微分】ラプラシアンΔの極座標表示を導く計算 【微分】∂/∂x、∂/∂y、∂/∂z を極座標表示に変換 【高校数学】面積を求める：1/6公式、1/12公式、1/30公式などパターンまとめ 【積分】三次関数と直線が３交点をもつとき、囲まれた領域
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