実践 時系列解析
時系列データが使われる範囲は広く、医療データ、金融分析、経済予測、天気予報など、さまざまな分野で使われています。本書は時系列データを通してデータ解析手法を学んでゆくアプローチで、データのクリーニング、プロットの方法、入出力など基本的なトピックについてひととおりカバーしてから、さまざまな分野の事例を数多く取り上げ、統計的手法と機械学習手法の両方を時系列データに適用し、また人気のオープンソースツールも積極的に取り入れた手法を紹介します。プログラムにはRとPythonの両方を利用。データセットやコードはGitHubからダウンロード可能です。 はじめに 1章 時系列の概論と簡単な歴史 1.1 時系列の多様な用途の歴史 1.1.1 時系列問題としての医学 1.1.2 気象予測 1.1.3 経済成長の予測 1.1.4 天文学 1.2 時系列解析の人気に火がつく 1.3 統計的時系列解析の起源 1.4
今年読んだ技術書籍（2019年）
今年読んだ技術書籍やレポートなどをざっくりまとめてる．Infrastructure Engineer・Platfomerとして日々の業務に直結するものから1年くらいかけてやっていきたいと思っていることなどを中心に． Kubernetes 業務ではメインにKubernetesを使っているのでKubernetesに関わる書籍は発売されれば大体目を通すようにしている． 今年発売されたので良かったのはProgramming Kubernetes．この本はCRDやOperatorによってKubernetes nativeなアプリケーションを構築することにフォーカスしている．昨年のJapanContainerDaysでのMicroservices Platform on Kubernetes at Mercariでも話したようにKubernetesを使う大きな理由の1つはその拡張性にある．Kubebu
Clean Architectureは全てのプログラマにお奨めしたい良著｜erukiti
Clean Architecture 達人に学ぶソフトウェアの構造と設計を読んだので、まとめてみます。コメントやツッコミなどのフィードバックがあればうれしいです。 続編としてクリーンアーキテクチャ本を読むためのポイントという記事を書きました。併せてご覧ください。 なぜ良著？著者のロバート・Ｃ・マーチン（著書読んだことあるかも？）は、50年前から現代に至るまで、様々なアーキテクチャを見て、第一線級として開発し続けてきた経験を元に、どのアーキテクチャでもクリーンにしようとするなら、基本部分は変わらないと言ってて、それらが美味くまとまった本だからです。 いってみればコンピュータ工学について抑えるべきポイントを解説した本であり、The Clean Architectureそのものについてはほとんど割かれていません。それくらい、基本として知るべき事が書かれた本なのです。 最近のアーキテクチャを追いか
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