【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics株式会社ブレインパッドの2023年新卒研修資料です。基礎統計学について扱っています。
【初学者向け】Python社内DX7選 - Qiita
Pythonを使うことで身の回りの面倒な業務を効率化することができます。 本記事では、Pythonで社内DX（業務効率化）できることを7つの分野に分けてご紹介したいと思います。 Excel処理 Pythonのライブラリopenpyxlを使うとExcelファイルを操作することができます。 以下はopenpyxlで処理できる基本操作の一部です。 ファイル操作（新規作成、保存） シート操作（集計、移動、削除） 行と列の操作（グループ化、挿入、削除） セルの操作（取得、代入） 具体的には、複数のシートから集計シートを作成したり、ExcelやAccessのデータベースに接続してデータを加工し、グラフを作成することが可能です。 ※Accessのデータベースに接続する場合は、別途pyodbcモジュールを使う必要があります。 追記 2023年8月、ExcelにPythonが追加されました。 概要を知りたい
統計学の講義資料(2022年度) | Logics of Blue
帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1．本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①：講義の受講者が復習に利用する 想定②：未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ 行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、..
後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。 なんでも、統計やるならRという言語がいいらしい。 最近じゃPythonというのも人気らしい。 とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。 Pythonはanaconda プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。 深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。 「Excelでわかるディープラーニング超入門」 https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3
学びのススメ vol.3：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
学び続けている実践者の方からお話を伺いました。 ご自身の組織や個人としての学びのご参考になれば幸いです。 岩手県釜石市出身。株式会社翔泳社 取締役。日本最大級のITエンジニアイベント「Developers Summit （通称：デブサミ）」を、2003年の第一回より10年以上コーディネートし、異種の技術領域に携わるエンジニアが一堂に会することのできる、中立かつオープンで多様なイベントの開催を支えたことにより、楽天テクノロジーアワード2012 ルビー賞を、自宅の倉庫に置いた箱庭ライブラリの運営に対し、本を通じた人と人とのつながりを生み出し、地域にも貢献する活動として、大阪府立大からマイクロ・ライブラリーアワード2018を受賞。コンピュータ出版販売研究機構会長を2016年4月～2020年9月まで務め、コンピュータ書の棚分類コードの整備やこどもプログラミング書籍の棚作り、小学校への推進を行った。
文章力を上げる方法 - 山下泰平の趣味の方法
文章力を上げるための一番効率が良い行動は、大学入試で求められる程度の小論文を書くためのトレーニングを受けることだと思う。小論文対策は需要があるので、それなりのコストをかけて作られている。良いものがあるんだからそれを使えばいいわけで、意味の分からない方法で文章力上げようとする必要はない。 はっきりいって、大学入試で求められる程度の小論文を書ける以上の文章力を求められることは、普通に生きてたらほとんどない。かなり社会的な地位がある人でも、ずっとそのくらいの技術でやってることすらある。 大学入試対策の小論文通信講座的なものはわりとあるので、それを受講したらいい。どの通信講座が良いのかはよく分からない。長く続いているサービスで普遍的な内容なら、どれでも一定以上の水準は満たしているはずなので、好みで選んだらいい。どっちかっていうと理系のやつのが良いかもしれないけど、内容を知らないからはっきりしたこと
線形代数とは？初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST
「線形代数を簡単に理解できるようになりたい…」。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜひご覧になってみてください（音は出ませんので安心してご覧ください）。 いかがでしょうか。これから線形代数の基礎概念のすべてを、このようなアニメーションとともに解説していきます。 線形代数の参考書の多くは、難しい数式がたくさん出てきて、見るだけで挫折してしまいそうになります。しかし線形代数は本来とてもシンプルです。だからこそ、これだけ多くの分野で活用されています。そして、このシンプルな線形代数の概念の数々は、アニメーションで視覚的に確認することで、驚くほどすんなりと理解することができます。 実際のと
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
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
