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TGS2024
fixxman.hatenablog.com
Udacityの機械学習コースの「Intro to Machine Learning」を修了した。内容自体は割と簡単で、機械学習を勉強すると避けては通れない数式は一切出てこなくて、機械学習モデルの概念を実際にScikit-Learnのライブラリを使ってコード書きながら学んでいく形式だった。機械学習とはなんぞや、というプログラマにとっては良い講義だと思う。ただ、数式出てこない時点で各モデルを深く学ぼうというスタイルから外れるので、こいつで機械学習で何が出来るのか、であったり、機械学習のプロセスをイメージ出来るようになったあとで、細かいところを他のコースやコンテンツで学んでいくやり方になると思う。なので、個人的には若干物足りない講義ではあったが、断片的に学習していた機械学習の知識を整理することが出来たので良かった。 www.udacity.com しかし最後の方の講師のムービーで、「シリコンバ
PyCon JP 2016の面白かったTalkをまとめる。今年も最高だった。やっぱりこうやって社外のコミュニティに参加して、新鮮な情報や知識を入れることは大事なことだ。モチベーションも自然と高まるので、より技術力向上に精が出るだろう。ではでは、Talkのまとめ。 週末サイエンティストのすすめ PyConJP2016: 週末サイエンティストのススメ from Yuta Kashino www.slideshare.net 研究リテラシーをもって、週末に研究する。オープンデータはWebに転がっているので誰でも週末に研究ができる。こういうことをやらないとデータ解析とかのスキル上がらないなぁと思う今日この頃。kaggleとか始めるのもよいと思っていたが、こういうのを始めて、blogに研究を公開するのもありか。 Pythonで作るWebクローラ入門 speakerdeck.com 違うTalkを聴き
データ分析プロセスの中の欠損値対応についてまとめる。 分析をするデータには大抵欠損値が存在しており、多くの統計解析や機械学習の手法では欠損値が存在していないことを前提としているため、欠損値を取り除いてあげるか、補完してあげるかのアプローチを取らなければならない。 欠損値が発生するメカニズム 欠損値は以下3つに分類される。 MCAR (Missing Completely At Random) MAR (Missing At Random) MNAR (Missing Not At Random) 上記3つのメカニズムについて、JobPerformanceとIQの二つの変数のdataframeを作成して説明する。この変数で表していることは、人間のIQは仕事のパフォーマンスにどう関係しているか、というものである。 > employee.IQ.JP <- data.frame(IQ = c(78
最近徐々にだけれども、ユーザー企業のIT内製化が進んできているように思える。 たとえば直近だと日経新聞が内製化したよーという話があり、新聞業界での内製化の話はなかなか盛り上がっていたと思う。個人的にはとても羨ましい開発環境だったりするので、転職チャンス!なんて言って周りのエンジニアらと騒いでいた。あとファーストリテイリングがフルスタックエンジニアの募集をしていて注目を集めてたかな。僕はユーザーの内製回帰が理想的な世界だと思っているので、これはどんどん進んでほしいと思う一方で、SIerの人間としては危機感というものを持たざるを得ない状態だとも思っている。 speakerdeck.com これまでのユーザ企業はITにリソースを割かずに本業に集中してリソースを割くという所謂「選択と集中」を行ってきた。しかし、最近は''作れる''エンジニアを雇って自分たちでもソフトウェアを作ろうという流れがある。
今朝、上司からメールが来ていてそこには僕に対するコメントがあった。 そのコメントというのは、「プログラミングといった技術も大事だけれど、弊社の立場として業務知識をもっと養う方向に向かっていってほしい」といったものだった。つい最近まで育成期間としての面談を三ヶ月に一回程度に行っていたのだけれど、その際に僕は「上流といえども技術力のないSEにはなりたくないから勝手に(現場で技術磨けないので)技術磨いています」といった不満話をよくしていた。違うエントリにも書いたけれど、入社してから今まで現場で技術を磨く機会には決して恵まれていないため、さっさと家に帰ってコードを書いて技術書を読んでせっせと自分で技術を磨くような生活を送ることで、職場では満たされない技術的な欲求を必死で埋めていた。 その背景には自分がなりたい人間像や将来成し遂げたいこと、純粋な好奇心といったポジティブな理由が多くを占めるが、一方で
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