データサイエンス領域の役立つブログをまとめる（海外 & 日本） - Qiita
データサイエンス関連の海外の著名なブログたちを蒐集していきます。（随時更新） 他にオススメとかコメントあれば是非下さい five thirty eight http://fivethirtyeight.com/ シグナル&ノイズや選挙予想で著名、ネイト・シルバーさんのブログ。社会的な出来事、特に政治やスポーツなどを統計やグラフを使って解説するブログ。 ちなみにmatplotlibのスタイルには「FiveThirtyEight」というオプションが有るほどで、グラフの色使いなどで注目されている模様。 no free hunch http://blog.kaggle.com/category/arena/ Kaggleの公式ブログ 話題は幅広く、手法の話から業界の人材動向の話、Kaggleの宣伝的な話題なども。 個人的にはこのScikitlearnのチュートリアルシリーズがなかなかよさ気と思って
Pythonでデータ分析するのに必要なツールのまとめ - Qiita
この記事について Pythonでデータ分析を行う際に役立つセットアップを紹介します。 データ分析に興味がある方はこちらも合わせてどうぞ データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加） - Qiita 実行環境 Jupyter(旧iPython Notebook) http://jupyter.org/ インタラクティブ（対話的）なコード実行のための環境 データ分析に非常に適していて、慣れると他のIDEなどでは分析ができなくなる。 任意に分けたコードブロックごとに実行し、結果を都度表示出来るほか、 ・グラフのインライン表示 ・数式の記述（Latex） ・マークダウン方式の文章記載 などの機能を備えており、模索しながらの分析作業や、結果の共有・保管などに非常に適する。 iPythonで文章と図表を描くことで論文のような形式で書くことも出来るた
そろそろデータサイエンティストの定義とスキルセットについて本気で考えてみる - Qiita
データサイエンティストってなんだろう 掲題の通り、昨今色々と言われてるデータサイエンティストなる職業について考えてみる。 業界にいてもこの職種はとかく定義が曖昧で、統一的な見解がない。 まあ正直、『データサイエンティストなんて名乗りたい奴が名乗ればいーんじゃねーのぉ』という話ではあるのだが、せっかくなのでこの期に個人的な考えを書いておこうと思う。 なお、普段からデータサイエンティストについて考えている諸氏にとっては目新しいことは特に書いてないかもしれない どちらかと言えば、「データサイエンティストってどうやったらなれるんじゃい」、もしくは「流行りのデータサイエンティスト様を雇いたいけどどんな人採ればよいかのぅ」 って方々に見て欲しい記事なのでそのあたりはご了承願いたい 世間一般の見解を見てみる とりあえず世の中に既にある有名な幾つかの定義の俗説を見てみることにする。 "Data Scien
pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 ◆ Overview of Python Visualization Tools http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 上記の記事ではMatplotlibとSeabornについて下記のように書かれています。 matplotlibについて Matplotlib is the grandfather of python visualization packages. It is extremely powerful b
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