個人的なアプリケーション設計のバイブル3選 - Runner in the High
自分が本格的に設計を意識するようになったのは、2015年の夏に現職であるFringe81株式会社で開催されていたサマーインターンに参加してからだ。 インターンではDDDとクリーン・アーキテクチャ*1を一から勉強してAPIサーバーに実装する、というカリキュラムであったが、いま思うと2週間という比較的長いインターンで僕が学べたことと言えば本当に微々たるものだった。つまるところ、それくらいには設計というものは奥が深い。常になんらか特定のデザイン・パターンなりアーキテクチャ・パターンを適用することでアプリケーション開発がうまくいくということはなく、それらの様々な知識から少しづつ応用されたものが最終的なアプリケーションの設計に対して真の洞察を与えてくれるものというのが、僕自身のいまの認識である。 設計はまさに Connecting the dots そのものだ。多くを知れば知るほど、アプリケーション
Python初学者のためのPandas100本ノック - Qiita
Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 2023/2/12： 大規模データを高速に処理可能なデータ処理ライブラリ Polars の 100 本ノックを作成しました。こちらも興味があればご覧下さい。 Polars 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/1386d14a136f585e504e はじめに この度、PythonライブラリであるPandasを効率的に学ぶためのコンテンツとして
深刻なアニメの原画マン不足「100人に声をかけて1人確保がやっと」 (1/3)
頻発したアニメ放送配信の延期、デジタル化と制作進行、アニメ業界で求められる人材……TRIGGER取締役・舛本和也さんにうかがった ■アニメ業界の働き方改革は「ファイル共有」から始まった!? 前編に引き続き、アニメスタジオ「TRIGGER」の取締役・舛本和也さんをお迎えして2023年2月に生配信したインタビューを再構成してお届けします。 ◆ まつもと では、2つ目のコーナーにいきたいと思います。昨今、アニメの制作工程は変化していますし、これからも変化が必要であるという状況にあります。 舛本さんはアニメの制作進行を目指す人向けの本を星海社さんから出版されていますし、同じテーマで同人誌も精力的に発表しています。 制作進行と言われて我々がイメージするのは、アニメ『SHIROBAKO』で描かれたようなスタイルですが、それが変わってきている、あるいは変わらなきゃいけない、というようなお話もこのコーナー
2023年版データ分析の100冊 - Qiita
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊書きましたよ。 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に
総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai
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データサイエンティスト生活でお世話になった本｜武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
みなさんこんにちは。くにです。 データ分析の世界に足を踏み入れてから9年が過ぎました。 分析実務未経験でキャリアチェンジできたのは幸運としか言えませんが、ある意味無知だったからこそ無謀な挑戦ができたのかもしれません。この挑戦の泥臭い記録は、この記事に書きました。 ポジションは変われど、データを扱う仕事をまだ続けています。 私は実務で手を動かしつつ、不格好に失敗しながら学んできました。わからないことにぶつかるたびに本を買い、その本でわからないことがあればまた本屋に行き、自分が少しでも理解できそうな本を探して買いました。そして、気になる参考文献があれば、それも買って読んでみる…。 こんな生活を続けているうちに、部屋が本だらけになってしまいました。 正直に言って読み切ったという実感のある本はありません。しかし、実務で何かしらお世話になった本は数多くあり、そういう本は手放さずに手元に置いています。
実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級8冊＋テーマ別11冊（2020年2月版） - 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) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま
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