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統計 検定 覚え方の検索結果1 - 6 件 / 6件

  • 中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話 - Qiita

    中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話PythonAITOEICChatGPTclaude はじめに データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生(2023.11.14時点) 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←こういう者です。 プロフィールページ👇👇👇 ※全て、個人の意見です。個人差もあります。 TOEICとは TOEICは、Test of English for International Communicationの略で、非英語圏の人々がビジネスシーンで英語を使う能力を測るためのテスト。 リスニングとリーディングの2つのセクションで構成されており、それぞれ495点満点、合計990点が最高得点。 TOEICスコアは、企業

      中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話 - Qiita
    • エンジニア in ハイパーカジュアル - KAYAC engineers' blog

      こんにちは。技術部平山です。 今回は、ハイパーカジュアルというジャンルにおけるエンジニア、 というテーマで書きます。 勉強会でしゃべった動画がありますので、そちらを見て頂いても良いかと思います。 外に出すということで、普段よりも多少丁寧にしゃべっております。 前置き 平山が作った製品群 これらは2022年あたりから現在にかけて、平山が自分で企画、実装した製品です。 これらのうち、利益を出せた製品は2つあります。 黒字製品 Draw Saber(Android iOS) Mannequin Downhill(Android iOS) の2つで、順に2800万、2100万ダウンロードです。加えて、いい線まで行ったものの、利益を出すに至らなかった製品が一つあります。 赤字だったTitanShoot Titan Shoot(Android iOS) こちらは210万ダウンロードと、うまく行ったもの

        エンジニア in ハイパーカジュアル - KAYAC engineers' blog
      • 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

        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

          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
        • 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

            統計検定準1級に受かるための勉強法・参考サイト
          • 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

            • 数学的アルゴリズム超入門 -コンピュータの思考法を数学で学ぶ- | Peatix

              ※満員御礼!1月9日(土)13時~同内容を行いますのでこちらにご参加ください。 ■アルゴリズムが我々を支配している アルゴリズムとは、"計算や問題を解くための一定の手順"のことです。我々が教育の中で最も画期的なアルゴリズムは「筆算」でしょう。不思議なことに、足し算や引き算はまだしも、桁数の多い掛け算や割り算でも、うまく計算することができます。この数学的アルゴリズムを習得することで、123個のクッキーが25袋あったときにわざわざ最初から数える必要が無くなったのです。 そして、筆算の前に実は、数字の記述そのものもアルゴリズムだったということをあまり知られていません。ローマ数字やギリシャの数字、エジプトで用いられた数字。そして、インドの数字。我々が用いているのはインドの数字ですが、これは「位取り記数法」と呼ばれるアルゴリズムから成り立っています。 アルゴリズムは一定の手続きであるため、やり方を覚

                数学的アルゴリズム超入門 -コンピュータの思考法を数学で学ぶ- | Peatix
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