東大が無償でPDF公開している,統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて,各事例への統計学の応用手法,3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは,この3… https://t.co/w2cSVIxmUI
※最新版(2021年バージョン)がこちらにありますので合わせてご覧ください! 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです!*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年(2019年)もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方(中級者)へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年(2020年)に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa(@shinyorke) 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年
目次 はじめに 1.経験学習理論 2.経験から学ぶプロセスを考える 2-1.「具体的経験」を考える 2-2.「省察」を考える 2-3.「概念化」を考える 2-4.「試行」を考える 3.経験学習を通じた人材開発 3-1.人事ローテーションによる経験学習の提供 3-2.研修プログラムによる経験学習の提供 3-3.OJTを通じた経験学習の提供 4.おわりに はじめに 社会人の能力開発の70%以上は、現場での経験によるものだといわれています(注1)。つまり、伝統的な研修、すなわち教室でなされる知識伝達型の研修が能力開発に寄与しうる部分は僅かに過ぎず、大半が業務経験によってもたらされるのです。 この背景には、教室でなされる研修の限界が関係していると考えられます。研修では大勢で多様な受講者を対象にするため、どうしても汎用的な理論や知識を伝えることが多くなってしまいます。一方で、そこで学んだことを活用す
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