未経験者はどうすればデータサイエンティストになれるか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年8月） こちらの記事へのアクセスが未だに多いようですが、書かれてから既に4年が経過しており業界事情もだいぶ様変わりしております。このブログの「データサイエンティスト」カテゴリの他の新しい記事も是非ご覧ください。 以前の記事の続き再び。前回に引き続きまさにお題の通りで「未経験者はどうすればデータサイエンティストになれるか」ということなんですが、 そんな方法論あったら誰も苦労しねーよ。 ってのはウソ。笑 とは言え、僕自身「自分はデータサイエンティスト」と嘯くぐらいのことはできますが*1、かと言って本当にデータサイエンティストって言えるの？と真顔で迫られたら色々もにょることもあるわけで*2。ある意味僕も未経験者からデータサイエンティストと称される職種に転じた人間なので。 もっとも、僕は一方でアカデミック業界にいた頃はデータマイニングを駆使するquantitative resear
数式を使わないデータマイニング入門 隠れた法則を発見する - sta la sta
数式を使わないデータマイニング入門 隠れた法則を発見する (光文社新書) 作者: 岡嶋裕史出版社/メーカー: 光文社発売日: 2006/05/17メディア: 新書購入: 27人 クリック: 123回この商品を含むブログ (87件) を見る本書は、『データマイニング』という言葉は知っていてもきちんと学んだことがない方(私も！)にとっての入門書だ。如何せん『数式を使わない』と決めて書かれているので至極分かりやすい。 まずデータマイニングと統計分析の違いについて。 両者はどこか似ている風ではあるのだが、 データマイニングが従来の統計分析と一線を画して語られるのは、取り扱う情報が、質と量の両面において異なるからです。 統計分析が確立された頃と比較して、現在では情報が至る所に溢れているために、従来は分析の対象にしなかった(できなかった)情報をも対象とすることができるようになった。そのため、質・量の両
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