データエンジニア道の俺のバイブル
先人の知恵に学ぶ データエンジニア道で、本当に良かった！読み物を、不定期に追記していく。 A Beginner’s Guide to Data Engineering — Part I データエンジニアをこれから始める人に、必ず薦める記事。データエンジニアの基本を学べるかつ、どういう世界に広がっていくのかまで、一気に学べるのでとても良い。 Functional Data Engineering — a modern paradigm for batch data processing 関数型パラダイムを使ったデータパイプラインの構築方法。これを初めて読んだ時の衝撃は今でも忘れないし、フルスクラッチからdbtを使ったデータパイプラインになっても健在な設計手法。 Engineers Shouldn’t Write ETL: A Guide to Building a High Function
PyCaretからAutoVizを使用して探索的データ分析（EDA）を簡単に行ってみる - DATAFLUCT Tech Blog
こんにちは！nakamura（@naka957）です。本記事では、PyCaretで簡単に探索的データ分析を行う方法をご紹介します。 探索的データ分析（Explanatory Data Analysis: EDA）とは、データセットを様々な視点から分析し、データを考察することを目的に行うことです。EDAで得られた知見や仮説を活用し、その後のデータ分析や機械学習モデルの構築を有効に行うことができます。 データを考察するための最も有効な手法は、可視化することです。そのため、データを可視化するスキルはEDAにおいて非常に重要になります。本記事ではEDAを目的とした可視化する方法をご紹介します。 では、早速始めていきます。 PyCaretとは AutoVizとは ライブラリのインストール 実行の前準備 EDAの実行 散布図 棒グラフ 密度分布 Violinプロット ヒートマップ（相関係数） Auto
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
データ分析のはじめの一歩を無料で学べる 総務省監修の高校教材『データサイエンス・データ解析入門』がpdfで公開 | Ledge.ai
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Tableau Data Kids
Tableau を使う理由 Toggle sub-navigation Tableau とは データカルチャーの構築 Tableau Economy コミュニティ Salesforce Advantage Tableau のお客様 Tableau について Toggle sub-navigation ミッション 研究 受賞と称賛 Tableau Foundation Tableau における平等 製品 Toggle sub-navigation プランと価格 Toggle sub-navigation Pricing Calculator Tableau プラットフォーム Tableau Pulse Tableau AI Tableau Desktop Tableau Server Tableau Cloud Tableau Prep CRM Analytics Tableau Publi
東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip
Microsoft 資格 AI-900 / DP-100 勉強法 - Qiita
Introduction まったくもって自分の専門ではないのですが、「スキルは正義」ということで ML/AI の勉強を始めてみました。 仕事の合間を縫って 1 週間ほど勉強した成果を確認するために、とりあえず Microsoft が提供する AI-900 および DP-100 に挑戦しひとまず合格することができたので、私がリアルに行った必要最小限と思われる勉強法を紹介します。 ちなみに、Microsoft は ML/AI およびデータサイエンティスト系エンジニア向けに、以下の 3 つの試験を公開しています(2020.10.20時点） AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals AI-100: Designing and Implementing an Azure AI Solution DP-100: Designing and Implementing
Azure資格 DP-100 勉強法と試験対策 - sammi@DataScience
はじめに 前述したAZ-900の話もあって、 sammi-baba.hatenablog.com 勢いでData ScienceまわりのDP-100 (Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure)も受験してみました。 そして、2週間頑張った自分のおかげで、無事に合格できました~ というわけで、DP-100向けの勉強法と経験談を記事にまとめていきたいと思います。もしご参考になって頂ければ幸いです！ 試験範囲 ・Azure Machine Learningワークスペースのセットアップ (30 ~ 35%) ・実験の実行とモデルのトレーニング (25 ~ 30%) ・モデルの最適化と管理 (20 ~ 25%) ・モデルのデプロイと使用 (20 ~ 25%) 勉強法 ①まずはDP-100ランニングパスに沿っ
『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai
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数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
News 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムでは,会員校を公募しています. 詳細ページ 連携校として国立大学もご参加いただけるようになりました。 2023.9.8 名古屋大学 数理・データ科学教育研究センター長 武田 一哉 教授 のインタビュー記事を掲載しました． 2023.6.3 コンソーシアムの ニュースレターvol. 18 を掲載しました． 2023.5.9 東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター長 早川 美徳 教授 のインタビュー記事を掲載しました． 2023.1.31 コンソーシアムの ニュースレターvol. 17 を掲載しました． 2023.1.25 特定分野会議（理工系）ページを開設しました。成果物として、応用基礎レベルモデルシラバス（理工系）等を掲載しています。 2022.12.16 神戸大学 数理・データサイエンスセンター長 小澤 誠一 教授 の
総務省が無料データサイエンス講座を開講、松尾豊氏ら講師に | Ledge.ai
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習（外部サイト）」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析（統計分析）の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
パーティクル・フィルタをやさしく解説 - Allisone
パーティクル・フィルタの原理 ざっくり言うと、パーティクル・フィルタは適者生存の原理に基づく動的最大値探索法です。 パーティクル (particle) とは小さな粒つぶのことですので、日本では「粒子フィルタ」ともいいますが、ここでは解りやすくパーティクルを「生き物」と考えて、その動作原理をやさしく解説致します。 確率や統計の知識がなくても解るように書きましたので、関数とベクトルを御存知であれば、たぶん「ははあ、パーティクル・フィルタというのは、こういうものか」と、ご納得いただけると思います。 エサの数と子供の数 自然界にはエサの多い所と少ない所があり、天敵がいなければ、生き物の分布は大体エサの分布に一致すると考えてよいでしょう。 エサの多い所にいるものほど沢山の「子孫」を作り、エサの少ない所にいるものは子孫を残すこともできぬまま消えてゆきます。 子供は親の近くで生活しますが、親よりもっとエ
データサイエンス100本ノックを、Google ColabとAzure Notebooksで気軽に行いたい！ - Qiita
データサイエンス100本ノックを、Google ColabとAzure Notebooksで気軽に行いたい！PythonAzureデータサイエンス100本ノックGoogleColaboratory はじめに 2020年6月15日に、データサイエンティスト協会より発表されました「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」の素晴らしさに感動した私は早速ドリルを解き、めくるめくデータサイエンスの大冒険をエンジョイしていた。 しかし、ふと気づくとOriginalのデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）はDocker形式で提供されており、実践的な演習が可能である一方でお手軽感はかった。同じ思いの人も数多く存在すると考え、より気軽に100本ノックするためにGoogle ColabとAzure Notebookで実行可能な演習スクリプトと解答編スクリプトを作成した。なお、作成者
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
2019年版：データサイエンティスト・機械学習エンジニアのスキル要件、そして期待されるバックグラウンドについて - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は、以前の同様のスキル要件記事のアップデートです。 正直言って内容的には大差ないと思いますが、今回は2つ新たな軸を加えることにしました。一つは「ジュニアレベル（駆け出し）」と「シニアレベル（熟練職人）」とで分けるということ、もう一つは「データ分析以外の業界知識（ドメイン知識）」にも重きを置く、ということです。 というのも、空前の人工知能ブームが予想よりも長く続いていることで、人材マーケットを観察する限りではデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとも求人数が高止まりしているように見えるのですが、その結果としてこのブログの過去のスキル要件記事で挙げたような「完成されたデータ分析人材（熟練職人）」に限らず「駆け出し」でも良いからデータ分析人材が欲しいという企業が増えているように感じられるからです。 その一方で、かつては主にwebマーケティング業界
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