データサイエンティストが副業で成果を出すためのチェックリスト | Offers Magazine
データサイエンティストの基本的な副業の流れ データサイエンティストのsatomacoto（@satomacoto）です。普段は、解析に必要なIoTデバイスやWebアプリのソフトウェア開発から機械学習モデルの開発・デプロイまで携わるソフトウェアエンジニア/データサイエンティストとして働いています。本稿では、データサイエンティストとして短期間で成果を出すために気をつけていることについて執筆します。 1.契約前・オンボーディング 一口にデータサイエンスの案件といっても、その言葉が表す職務は、「モデル開発」「特徴量エンジニアリング」といったデータサイエンスそのものに関わるところから「アーキテクチャ」「データ整備」といったソフトウェア・インフラに関わるものまで広範囲に及びます。 契約前・オンボーディングでは、クライアントがどこまでの範囲をどの程度の期間で実現したいか、そして限られた自分の時間でどこま
タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita
この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S
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