データサイエンティストに王道無し - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
TL;DR（思ったよりもかなりの長文になってしまったので*1、時間がないという方は1番目と2番目のセクションの冒頭だけお読みください） しんゆうさんの舌鋒鋭いブログ＆note記事にはいつも楽しませていただいているのですが、この記事は一点僕のデータ分析業界の認識に新たな視点を与える話題があって特に目を引きました。それが以下の箇所です。 資格があるわけでもないので名乗るのは自由だし、未経験だろうが文系だろうがそれはどうでもいいのだけど、傍から見ていると「サイエンティスト」と名乗っているわりには「サイエンス」な話をしていないなぁとは思っている。（中略） 現在起きている第３次データサイエンティストブームは「データサイエンティストと名乗りたい人」が盛り上げているように見える。 （太字筆者） この問題は、このブログの前々回の記事でも取り上げています。 ただ、僕はこういう「データサイエンティストになりた
書籍「ファイナンス機械学習」を完全に理解するために役立つ参考資料
少なくとも、この分野に経験の無い人がこの本だけを読んでもほとんど理解できないでしょう。 ファイナンス機械学習に対応したPythonライブラリとJupyter notebookが存在するでもあきらめることなかれ！ このファイナンス機械学習を元にして実際にコードに起こされたJupyter notebookとPythonライブラリが存在します。 http://www.quantsportal.com/ Jacques Joubertさんが開設しているWebサイトですが、彼の修士課程のプロジェクトが「ファイナンス機械学習」に基づいたPythonライブラリ(mlfinlab)の作成とファイナンス機械学習をJupyter Notebookで解説した物、その解説pdfという物です。 ファイナンス機械学習で説明されている概念について実際にコード化されています。 それらのコードを読んでいくと、ファイナンス機
AWS システム構築 非機能要件ヒアリングシートを公開してみた | DevelopersIO
こんにちは。 ご機嫌いかがでしょうか。 "No human labor is no human error" が大好きなネクストモード株式会社の吉井 亮です。 日本国内においても多くのシステムがクラウド上で稼働していることと思います。 俊敏性、拡張性、従量課金、IaS、セキュリティなどクラウドのメリットを享受しやすい所謂 SoE で多くの実績があるように感じます。 ここ1~2年は、社内基幹システム・情報システム、SoR 系のシステムのクラウド移行が本格化してきたというのが肌感覚であります。 クラウドでのシステムインフラ構築は従来のようにゼロから非機能要件定義を行っていくものではなく、ベストプラクティスをまず実装して少しずつ微調整を行っていくものと考えています。とはいえ、システムごとの要件は予め明らかにしておくことがインフラ構築においても重要になります。 クラウド上では出来ること出来ないこと
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