【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ！｜Dai
このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2. データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (
今後ニーズがあるWebライターは「おもしろ系」より「しっとり系」！塩谷舞さんセミナーレポ
どうも、最近ブログや記事を「おもしろい、おもしろい」と言ってもらえて調子に乗っているヒトミです。 私は大阪人なのでつい、おもしろさを求めてしまうんですが、今インターネットには「おもしろ系」の記事があふれてますよね。 自分でおもしろ系の記事を書きつつも、実はこんな疑問もありました。 おもしろ系の記事って、読んだそのときは「わはは」って楽しめるけど、記憶に残るの？ テンション高い記事ばかりだと、読んでる人は疲れないのかな？ そんな日頃の疑問が、塩谷舞（しおたに・まい）さんのセミナー（in デジタルハリウッド大阪校）に行ったら解消されました！ おもしろ系じゃない記事で、数万PVのヒットを飛ばし続ける”しおたん”こと塩谷さん。 90分がっつりお話を聞いて感じたのは、「インターネットの世界をよくするために、第一線で戦っている人だ」ということ。 とても有益だったセミナーの内容を、今から紹介します！ ス
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