タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita
この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S
集中力はこうやって飼いならす。サイエンスライター・鈴木祐が“圧倒的な仕事量”をこなせるワケ
締め切り間近の仕事があるのに、SNSのタイムラインを見るのがやめられない。そんな「集中できない自分」にイラついてしまうビジネスパーソンも多いことでしょう。 こういう時、なんとなく 「追い詰められないと動けない“性格”だから…」 「“意志”が弱いから…」 と言い訳して、自分を納得させていませんか？ 一方で、自分をうまくコントロールしながら膨大な量の仕事をバリバリとこなす“集中の達人”もいます。今回お話をお伺いしたサイエンスライターの鈴木祐さんもその一人。1日平均15本の論文と3冊の本を読み、2～4万字の原稿を生み出し続けています。 鈴木さんの圧倒的な集中力を支えているのは、性格や意志ではなく、集中を持続させる“仕組み”。その仕組みを、科学的なエビデンスに基づくメソッドで作り上げれば、誰でも「ヤバい集中力」を手に入れられるのだといいます。 「本気を出せば何とかなる」と思いがちなあなたに、実践し
データサイエンスにオススメの本80冊！ - Qiita
文字数が超えるため、本の画像をて削除しました。興味がある方は、元記事をご覧ください。 2019年データサイエンスにオススメの本80冊！ ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ #Part I: データサイエンス概論 1.『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2.『戦略的データサイ
Rのデータサイエンス書籍相関図(R初学者用)をつくってみた。 - Qiita
お断り：下記は2018年時点で書いたものです。そのため、内容が古い可能性があります。 はじめに Rのデータサイエンス書籍相関図の超個人的版を作りました。R言語のおかげで、今はお仕事ができているようなものなので、1人でも多くのRユーザーが増えてRコミュニティがもっと活発になればと思い、作成しました。 私の技術や知識はこの著者の方々のおかげで成り立っているので、良書を作るために、自分の時間を削って執筆活動をされている方には頭があがりません。感謝しかありません。 そして、Rを使い始める方のお助けになればと思います。 【注意事項】 自分が読んだ書籍の中から「R」が中心の書籍を選びました。無論、良書は他にも多数あると思われます。 理論系、ベイズ統計、Python系は除いています。 言語処理、時系列、異常値検知、画像処理、音声処理はあまり知らないので除いています。 私はどれかの書籍の著者でもないので、
日本が 数学で 決定的に 優れているわけ ノーベル賞・フィールズ賞受賞で圧倒している歴史的背景
歴史というのは、国と国民に極めて大きな影響を及ぼす。古くは中国文化圏の影響を強く受けながらも、日本は中国や韓国とはかなり違った文化を形成してきた。面白いことに、その違いの典型例が数学にあるという。 海を1つ隔てただけで、実利的な算術の世界にとどまった社会と、純粋数学の世界へと発展していった社会に大きく分かれた。世界の中で日本人ほど数学が好きな国民はほとんどない。これは私たちが誇っていい事実であり、その背景には歴史がある。 なぜ日本人は数学が好きになっていったのか。また長い年月の間に私たちの中に埋め込まれていった数学DNAをさらに強化して日本をさらに強い国にするにはどうすればいいのか。今回は数学を題材にした異色対談を実現した。 サイエンスナビゲーターの桜井進さんと花まる学習会を運営する高濱正伸さんの2人である。ちょうど数学に関する本を出版されたのを機会に、日本人と数学について話し合ってもらっ
洗濯代行サービス｢Washio｣の倒産にみる、オンデマンドサービスの限界
洗濯代行サービス｢Washio｣の倒産にみる、オンデマンドサービスの限界2017.01.17 22:0013,756 福田ミホ いつでも何でもすぐやってくれて、しかも安く…なんて無理ゲー。 この数年シリコンバレーでは、｢○○業界のUber｣みたいな，いわゆる｢オンデマンドサービス｣が雨後の竹の子のように登場しました。たとえばいろんな雑用を代行してくれるTaskRabbit、スーパーへの買い物を代行してくれるInstacart、駐車代行サービスのLuxe、美容師さんが家に来てくれるbeGlammed、などなどです。この手のサービスをまとめて管理してくれる執事サービスなんてのもあり、使いこなせば我々は日々発生する家事や雑用から解放されたセレブな生活ができて、しかも専属のお手伝いさんや運転手を雇うより圧倒的に安い、みたいなことになるのかも？と期待されました。 でもここ1年ほどのオンデマンドサービ
pythonでのデータサイエンスのお供、pandasでの要素指定の仕方 - 徒然開発記
背景 たまにはちゃんとコードを書く系の内容も。pandasでdataframeの指定をするところでいろいろと混乱してしまって無駄に時間がかかった。整理するがてらにまとめたいと思う。pandasビギナーがまとめたものなので、間違ってたりもっといいまとめがあるならばアドバイスくれればと思います。 それぞれのversionは以下のとおり。 pandas (0.18.1) numpy (1.11.0) Python 2.7.10 ３つの要素指定の方法 pandasのDataFrameでの要素の指定の仕方は３つ。 df[ a ] df.loc[ a, b ] df.iloc[a, b] 前提とするDataFrameは10minites to pandasを参考に以下のコードで作成した。 dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df = pd.Data
データサイエンスに入門してposデータを解析するためのR走り書き - Qiita
はじめに バイトでposデータの解析をしなきゃいけなくなり、何も知らなかったので色々あさって、Rで使ったものをメモしたものです。 データサイエンス入門を読んでバイトで使ったものです。 - csvファイル読み込み
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