Kindleの蔵書情報を可視化したい Kindleの蔵書、以下の方法でcsvを取得して、今年買った書籍の数を可視化したりしていました。 以下分析した例です。 「今年も同じやり方でやろう！」と思ったら何故かできない…というわけで、上記記事も書いてあったもう一つのやり方、KindleアプリのXMLをパースする方法を試してみました。 前準備（XMLファイルを取得する） Kindleアプリをインストールして、一度起動し、Amazonアカウントでログインして終了します。 するとKindleSyncMetadataCache.xmlという名前のXMLファイルが生成されます。 場所は、Windowsは以下 C:\Users\user_name\AppData\Local\Amazon\Kindle\Cache\KindleSyncMetadataCache.xml Google Colaboratory

「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。 そんな方々に向けて、Kaggleで公開されているデータ分析の手順を追いかけながら、そこで必要とされている知識を解説したいと思います。全体像を把握することで、より理解が進むはずです。 1. データを分析するために必要な統計的知識 機械学習の目的は未知の事柄を推定することです。そのために既にあるデータから何らかの法則性を見つけ出す為に様々な手法が考えられてきました。 統計学はご存知でしょうか？　機械学習はデータを扱うという点で統計学と深い関係があります。平均値や標準偏差などは聞いたことがあると思います。統計学はそれらの情報をこねくり回すことによって、限られたデータから本当の全体像を推定します。例えば、選挙の結果を開示前に知りたいときに、投票者全員に聞ければ良いですが、そうもいきません。そこで、統計学は様々な方法を使

【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、Rの本は参考程度にしています（本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます！） こういうリストをあげる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、ほとんど読ん

(Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出

みなさん、こんにちは。 参加者160人を超えるデータサイエンティスト特化のオンラインコミュニティ「データラーニングギルド」の代表をしております、村上（通称みどりの人）です。 その中で、「おススメの書籍って何ですか？」という質問を受けることが多いので、ありがちではありますが、「データサイエンティストとしてこの辺を勉強しておけば良いのではないか？」という書籍を一覧にしたものを作成しました。 自分が読んで良かった本に不足している領域の書籍を加えて作成した内容となっています。自分がどちらかというと受託のコンサルに寄ったスキルセットになっているので、コンサル寄りのデータサイエンティストになるためのロードマップと思って頂ければと思います。 多分普通にやると3年くらい、早い人でも1年くらいはかかると思いますが、ここに書いてある内容を理解して貰えれば実務的には十分だよなぁという温度感で作成しています。 レ

はじめに こんにちは。Yuki | Kagglerです！ 先日、Shopeeコンペの順位が確定して銀メダルをいただき、晴れてCompetition Expertになることができました。区切りがいいのでここまで取り組んできたことをまとめてみました。 ※ 6/28追記：Amazonのリンクが切れていたので貼り直しました！ プログラミング&機械学習を始めて一年、ようやく Kaggle Expertになることができました！！ 行列も正規分布も知らず、ターミナルなんて触ったこともない状態からのスタートでしたが、ようやくここまで来ました。 ここまで来れたのは偏にこれまで関わってきた皆様のお陰です。これからも頑張ります！！ pic.twitter.com/kMkaFhqhU9 — ユウキ | Kaggler (@Yuki_Kaggler) May 12, 2021 この記事の対象者 Kaggleをやって