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学生時代からデータ解析にはRをメインで使ってきました。Pythonについてはデータ構造やクラス/インスタンスなど最低限知っておくべきPythonの知識は学んだものの，細かい文法・テクニックなどについて詳しくなく，困ったときにはRのノリ + ググった付け焼き刃で乗り越えてきました。最近仕事でPythonを使う機会が段々多くなり体系的に学ぶ必要があると感じ，『Python 実践入門』と『Python言語によるプログラミングイントロダクション』*1など読み進めています。 Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める (WEB+DB PRESS plusシリーズ) 作者:陶山 嶺発売日: 2020/01/24メディア: 単行本（ソフトカバー） Python言語によるプログラミングイントロダクション：世界標準MIT教科書 作者:John V. Guttag発売日: 2016/05
先日の記事で紹介した通り，東大のディープラーニング講座DL4USを受講し，最終課題として「衛星画像とCNNを用いたスラムの特定」というテーマで解析を行いました。 この解析を行うにあたって，衛星画像の取得やQGISやPythonを用いた前処理が必要でした。今回の記事では，それについて私がどのような勉強をしたか順を追って紹介します。 学習のステップ データ解析に関する私の事前知識ですが，普段の業務でテーブルデータは扱うものの，生の衛星画像を扱った経験はなく，観測衛星や地理データに関する知識もほとんどありませんでした。 そんな状態から以下のステップで学んで行きました。 観測衛星/衛星画像データに関する知識の学習 地理データ(ラスター/ベクター) に関する知識の学習 QGISを用いた地理データの可視化/加工 Pythonを用いた地理データの加工 観測衛星/衛星画像データの知識 まず基礎知識として衛
久しぶりのブログです。皆さんにクリスマスプレゼントです。 私が慶應でエコノメの修士課程にいた頃に，自分の修士論文のために書き溜めた資料『俺の計量経済学』を公開します。 計量経済学の各手法の背景にある数学的な理論を，ゴリゴリ一人で証明したものの纏めとなっています。 『俺の計量経済学』はこちらをクリック 誤字脱字，証明の間違いなどがあればコメントやツイッターで教えて下さい。
ブログを始めたものの自己紹介を一度もしていなかったので，新卒で世銀で働くまでの経緯などを今回はお話したいと思います。 今どこで何をやっているの？ 現在，アメリカのワシントンDCにある世界銀行の本部のPoverty and Equity Global Practice(貧困解析部)に所属し，Short-term Consultantとして雇用され，研究のアシスタントやデータ解析をしています。2018年3月に修士課程を修了してから，世銀と契約，東京でリモートワークを始め，2018年8月から渡米し，現在(2019年5月)に至っています。 普段は一日中オフィスでRとPython (たまにSTATA)をゴリゴリ書いて，家計調査や国勢調査のデータ加工や機械学習などしています。 世界銀行本部 @ワシントンD.C. 学生時代は何の勉強してたの？何の修士号持ってるの？ 慶應義塾大学の学部時代 (商学部) に
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