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![統計の入門講座が無料に、京大メソッドでデータサイエンス関連教員が担当 | Ledge.ai](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a0c02739bad89f18c498330dfc954253a0ad38f0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fstorage.googleapis.com%2Fledge-ai-prd-public-bucket%2Fmedia%2Fmain82_1fd971f6fa%2Fmain82_1fd971f6fa.png)
OSC 2020 Online/Fukuokaの資料です。
AWSによるクラウド入門 少し前に話題になっていた東京大学の講義資料をやってみたので、内容、感想などメモ。 講義で使用するソースコードはすべて Python で書かれていますが、自分が実際に使うとしたら TypeScript で書くだろうなと思ったので TypeScript で写経しました。 が、CDK のコードはすべて TypeScript で書けましたが、Lambda 関数や動作確認用のスクリプトなどを全て置き換えるところまでは至らず、Python のままです。 写経したリポジトリは https://github.com/zaki-yama-labs/intro-aws に。 学べること 本講義資料には全部で5つのハンズオンがあります。 各ハンズオンで利用する AWS のサービスについては以下の通り。 全般 AWS CDK: Cloud Development Kit CloudFor
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
監視という一種マニアックな領域を真正面から解説した貴重な本です。監視で悩む人のみならずシステム開発に携わるすべての人にオススメ。 「全然わからない。俺たちは雰囲気で監視をやっている」 自分はAWS事業本部コンサルティング部所属ということもあって、いろんなお客様にAWSインフラのコンサルティングしてます。最初のインフラ構成設計時に監視の話をすることも非常に多いんですが、 「どうしましょう。CloudWatchでいけますかね?」 「MackerelとかDatadogとかもありますが、どうしましょ。マネージドとの違いは〜」 「とりあえず、ディスク使用率80%でしきい値設定しておきましょうか。みんなそうしてますよ」 とか言っていた昔の自分に見せつけたい本、それが今回紹介する「入門 監視」。 監視設計の原則がよくわかんない メトリクスのしきい値決めるところから監視を考えてしまいがち よく考えずに、い
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の「はむかず」さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章 学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する「本書は何を含まないか」という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って
プログラミングが動画で学べるpaizaラーニングでは、11/1(木)までの期間限定で、声優の上坂すみれさんがナレーションを務める「Python×AI・機械学習入門編」を全編無料公開しています。 今回は、その動画レッスンの中身をご紹介します。 機械学習とは? 「機械学習」とは、簡単に言うと人間や動物が経験をもとに学習していく能力と同様の機能をコンピュータで実現する手法です。最近では、自動車の自動運転や囲碁・将棋のプログラムなどに機械学習が使われて話題になりました。その他にも機械学習は、データ分析をはじめとしたさまざまな用途で応用されています。 paizaラーニングのPython×AI・機械学習入門編は、実際にPythonの機械学習ツールを使って画像を分類するところまでが学べる入門講座となっています。 Python×AI・機械学習入門編のレッスン内容 01:機械学習の概要を知ろう このレッスン
ディープラーニングは習うより慣れろかも ファッションでディープラーニングをしているディープラーニング芸人からあげです。私は、特に専門家でも何でもないのですが、機械学習に興味もって、ディープラーニングに関することブログでアウトプットしているうちに「AIに関する本に名前がクレジットされたり」「AI解析のオンラインコンテスト#Aidemynoteで特別賞受賞したり」「ラズパイマガジンという商業誌にAI関係で記事を書いたり」「ディープラーニングおじさんの記事がバズったあげくITmediaで取り上げられたり」と多少なりとも価値を提供できるようになってきました。 何の知識もバックグラウンドも、大した能力も無い自分が、どうやって知識を身につけることができたかというと、色々本も読んだのですが、実際に手を動かしてプログラムを組んで、実問題に対して試行錯誤した結果をブログにアウトプットし続けたことが大きいのか
ブロックチェーンの社会実装が急ピッチで進み、ほとんどの大企業が興味を持っているか、すでに取り掛かっているという調査結果を以前紹介した。 Pythonで学ぶ『ブロックチェーンプログラミング入門』が良すぎた話 - ⛄toricago🌈 Google、Microsoft、IBM、Facebookを始めとするテックジャイアントのみならず、数え切れないほどのスタートアップがブロックチェーン人材の獲得争いを繰り広げている。それに伴いブロックチェーンエンジニア・デベロッパーの給料が急騰しており、キャリア・職業としての魅力が確立しつつあることも別の記事で紹介した。 ブロックチェーンエンジニアの給料が急騰している件 - ⛄toricago🌈 これらのテクノロジードリブンな急激な社会変化に対して、ブロックチェーンの道に進みたいと考えているエンジニアや学生も徐々に増えているはずだ。しかも、ある調査によると「
こんにちは!今年の4月にポテンシャル枠で入社した id:daido1976 です!引き続き Rails に弄ばれる日々を過ごしています。 さて、今回は約4ヶ月間の新人エンジニア研修を受け終えた私が弊社の研修カリキュラムを公開し、まとめや実際に受けてみての感想を書いていきたいと思います。 前提として フィードフォースでは今年4月〜5月のほぼ同時期に e-Navigator というプログラムを通じて、私を含む3名の実務未経験エンジニアが入社しています。 今回の研修は、e-Navigator でもレビュアーだった @sukechannnn がメンターとして上記3名の新人エンジニアをフォローする体制で進めました! 研修の成果を3行で 入社時に「プログラミング歴3ヶ月の超初心者エンジニア」だった私が フィードフォースで約4ヶ月間の新人エンジニア研修を受けて 配属後にある程度自走してコードが書けるぐら
Pythonを使ってみよう~Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ~ 話題のPythonを使って学んでみましょう! 今回はWebスクレイピングにトライし、その初歩を学びます。 Pythonの最初のバージョン(0.9)は、1991年に登場しました。C#の登場が2000年なので、Pythonの歴史は意外に古い印象です。本稿を執筆している2018年3月時点でのPythonのバージョンは3で、バージョン2とは、かなり仕様が異なります。本稿では、Python3を使用します。 さて、Pythonの特長は、簡潔な言語仕様と、学習のしやすさです。筆者は、これまでC++など、多くのコンピュータ言語を使用してきました。C++などに比べて、Pythonは同じことをするにも、少ないコード量で済み、また学習する時間も節約できます。何らかのコンピュータ言語をすでに使える人であれば、1日勉強すれば、ある程度、Pytho
「AWSの勉強をしたいんだけど、まず何をすればいい?」と会社の同期や同僚から聞かれることがよくあります。ありがたいことに、先日 Amazon Web Services 業務システム設計・移行ガイド (Informatics&IDEA) を出版してからは、システムエンジニアではない知人からもこのような質問を頂くようになりました。このような質問を頂いた方には、過去に有志で開催していた社内勉強会の資料を渡したり、自分の勉強方法を共有したりするのですが、自分がどのような勉強方法をしてきたか棚卸ししきれていないなと感じたので、これを機に整理しようと思います。 私について 私は、大学時代はアプリケーション系の情報専攻で、社会人になってからも入社後最初の数年はアプリエンジニアとして仕事をしていました。そのため、当時インフラサイドの知見はほとんどありませんでした。そのような状況に危機感があり、当時の上司に
Photo by Strelka Institute for Media, Architecture and Design 秋山です。 最近、機械学習の勉強をしている人や、機械学習に関連した研究開発の求人を探す人がすごく増えてきましたね。弊社のエンジニアにも機械学習を勉強中の人達が何人かいます。 ただ、「機械学習を勉強したいけど、難しすぎて何から手を付けたらいいのかよくわからない」という人も多いです。それなりに開発経験のあるエンジニアでもそうなので、経験の浅い人だと、なおさらかと思います。 機械学習と一言で言っても、実践するのに必要な知識の分野は多岐に渡ります。 そこで今回は、未経験者が機械学習エンジニアとして転職するにはどういった知識や勉強が必要なのかを書いていきます。 ■最低限必要な知識 ◆プログラミングスキルとライブラリを使える知識 Pythonには、Tensorflowやsciki
【プログラミング】初心者がPythonでウェブスクレイピングをするためのURL資料まとめ JavaScriptにPHPに覚えることが山ほどあるにもかかわらず、Pythonにも興味が湧いてきた…。どうやら、ウェブの情報をスクレイピング(自動収集)できる。これだけでもかなり魅力的だ。さらにAI化することもできるらしい…。 ということで2018年からPython生活もスタートするためにも資料URLを集めてみたよ…。 ❏Python(パイソン)は、汎用のプログラミング言語である。コードがシンプルで扱いやすく設計されており、C言語などに比べて、さまざまなプログラムを分かりやすく、少ないコード行数で書けるといった特徴がある ❏Pythonは、オランダ人のグイド・ヴァンロッサムが開発した。名前の由来は、イギリスのテレビ局 BBC が製作したコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』である。Pythonとい
JJUG CCC 2017 Fallでの発表資料です。
こんにちは。アプリエンジニアの五味です。 2017年4月にリクルートホールディングスの新卒Web採用枠で入社した新卒社員のうち、21名がリクルートテクノロジーズに配属となりました。(いらっしゃい!) リクルートテクノロジーズでは「ブートキャンプ」と呼ばれる新卒社員向けの技術研修を3か月間実施しています。 もともと高い能力を持つ彼・彼女らですが、「これからのリクルートをリードしていく存在」になって欲しいという期待を込め、プロとしての重要な立ち上がり期を支援しています。 今年からは社外講師の既存プログラムに加え、より実践的な内容を求める経験者をターゲットに、総勢12名の現場エンジニアが担当する特別講座を開催しました。 各分野のスペシャリストがこれまで現場で培ってきた「本当に必要な生きた知識・技術」のインプットは、彼・彼女らの成長を加速させ、これからのエンジニア人生の礎になってくれるものと僕らは
「Windows から Mac に乗り換えたけどよく分からない」「いまいち使いこなせない」という声を最近よく聞くので、これから数回にわたって「Macの基礎の基礎」という連載をすることにしました。 アプリケーション別に記事を書く予定で、第1回目となる今回は「Finder」編です。 記事の内容は基礎編ですが、最後に Mac ユーザーの間でも意外と知られていない機能や新機能について書いています。 なお、この記事は主に Mac OS X 10.7(Lion)以降向けに書いていますが、私は OS X 10.9(Mavericks)を使用していますので、設定画面や機能など多少異なる場合があります。 画面キャプチャー(画像)は、すべて OS X 10.9(Mavericks)のものです。 はじめに: Windowsユーザーの方へ この記事は、基本的に「Mac に乗り換えたけどいまいち使いこなせない」方向
mixiは新人研修用のトレーニングをgithubに公開しています。 公開していることは知っていたけれど、いざみてみると… とってもわかりやすく実践的!!! 普通に参考書で勉強するよりも企業が公開しているものだから、より実践的という感じもします。 自分はこのAndroidTrainingをやっているのですが、最後に課題もあり、到達度や理解度もすごく把握できていい感じです。 READMEもかなり充実しており、一通りを学べるように工夫されています。 mixiに入社した方がこれを一通りやったと思うと、大変な印象ですが…だからこそやったときに達成感がありそうです。 開発環境の構築から書かれているので、ほとんどつまづくことはありません。 かなり詳しくわかりやすく書かれている印象を受けました。 ちょっと初めて学習するには、難しい箇所もありますが適宜ぐぐって補えばよいでしょう。 ・AndroidTrain
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