NotionのデータをGoogleデータポータルで可視化しよう - 前編 - Notionがあなたのチームを強くする(15)
Notionでタスク管理や顧客管理などを行っていると、数値実績をグラフで可視化したくなることもありますね。特に、売上や販売数などの目標を定めている指標、商談数やタスク消化状況などの個人評価に関わる指標については適時確認できるダッシュボードがあると便利です。→過去の回はこちらを参照。 Notionには標準機能としてグラフやダッシュボードを作る機能はありませんが、外部のツールと連携することで作成できるようになります。 手軽なツールとしてはNotionChartsや以前の記事でご紹介したNochartを利用すればNotion上のデータからグラフを作成することができます。しかしながら、複数のグラフを綺麗にまとめてダッシュボードを作ったり、表示フィルターを用意して高度な分析をしたりする場合には上記ツールでは不十分です。 今回は、無料で使える高度なBIツールのGoogleデータポータルを使ってNoti
機械学習デザインパターン
本書は、機械学習で繰り返し登場する課題を30のパターン（データ表現、問題表現、モデルの訓練、再現性、対応性、運用性、説明性、公平性などに関するもの）に分類し、それぞれについてベストプラクティスを提示・解説するデザインパターン集です。すぐ動かせるコード例とデータセットを豊富に含み、手を動かしながら機械学習を学びたい初心者の実践的な入門書としても、現場のデータサイエンティストやエンジニアのリファレンスとしても有用な内容となっています。著者のGoogle Cloudのデータ分析＆AI部門トップとしての豊富な経験に基づく実用本位の一冊です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書
データを扱う開発者なら統計学の知識は大きな強みに～Pythonを使って基礎から学ぶ
「データを扱う多くの人たちに統計学の知識や技術は有用」と話すのは、『Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書』の著者・馬場真哉さんです。注目集めるPythonを通して統計学を学ぶのは一見すると難しそうですが、その利点も多いとのこと。今回馬場さんに、本書の狙いについてうかがいました。 Pythonは統計学の基礎を学ぶための十分な機能を持っている ――今回、『Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書』を執筆された馬場さんにお話をうかがいます。まずはご自身のことを簡単に教えてください。 馬場：私は大学では水産学部で水産資源解析を専攻し、サンマの来遊量予測とその評価に関する研究をしていました。自分自身の研究以外でも同期の友人や先輩方からデータ分析を依頼されることが多く、そういった要望に応える形で統計学を頻繁に利用していました。いまでも研究者になった友人たちの分析を手伝うことがあります。 卒業後
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
データ分析の前処理を行えるPythonライブラリ「pandas」、最も基本的なデータ構造「シリーズ」を解説
機械学習やデータ分析には、収集したデータを使いやすい形に整える前処理が不可欠です。その際によく利用されるのがPythonのライブラリ「pandas」。今回は『現場で使える！pandasデータ前処理入門』（翔泳社）より、pandasの最も基本的なデータ構造であるシリーズの概要と操作方法について抜粋して紹介します。 本記事は『現場で使える！pandasデータ前処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ前処理手法』の「CHAPTER 2 pandasのデータ構造」より「2.1 シリーズ」を抜粋したものです。掲載にあたり一部を編集しています。 2.1.1 シリーズの概要 シリーズはインデックス付けされた複数のデータ型（int、str、float等）を持つことが可能な1次元配列のオブジェクトです。 インデックスとはデータに対して付与されるラベルです。データの参照や様々な処理で使われます。インデック
Zoom、北米のWeb会議の暗号キーを誤って中国データセンター経由にした問題について説明
Web会議サービス「Zoom」を運営する米Zoom Video Communicationsの創業者でCEOのエリック・ユアン氏は4月3日（現地時間）、一部の北米でのWeb会議が、本来接続するはずのない中国のデータセンターを経由した可能性があることを認め、この問題を修正したと語った。 この問題は、加トロント大学のグローバルセキュリティ研究所Citizen Labが3日に指摘したもの。ユアン氏のブログは、この指摘の数時間後に公開された。 Citizen Labは、Zoomが主張するエンドツーエンドの暗号化について調査する目的で米国カナダ間のWeb会議を実施したところ、その会議の暗号化キーが中国の北京にあるサーバを経由していたことが分かったとしている。 Zoomは米国に拠点を置く企業だが、中国にも拠点がある。もし中国政府がZoomの中国拠点に対し、ユーザー情報の開示を求めれば、Zoomはこれを
機械学習による株価予測 いろはの”ろ” - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #はじめに 前回記事「機械学習による株価予測 いろはの"い"」の公開後、筆者の機械学習モデルの獲得利益はめでたく1億を突破することができた。運用モデルの概要については筆者のブログにて紹介したが、折角の機会なので技術的な内容についてここに続編を執筆する。今回の記事では、株価を予測するための特徴量についてその考え方をまとめる。 #特徴量の種類 個別銘柄を説明するための代表的なデータとは、財務諸表とチャート（価格系列）である。一昔前は個人投資家がこれらのデータを揃えるのにかなりの苦労が必要だった（特に財務諸表が面倒であった）が、最近ではQii
Pythonで作って学ぶ統計モデリング | AIdrops
Pythonで作って学ぶ統計モデリング 近年、AIや機械学習、深層学習といった用語に代表されるように、多種多様のデータを高度なアルゴリズムと計算機の力で解析し、将来予測などの価値を生み出す技術に注目が集まっています。 これらの技術の土台となっているのが、本記事で解説する統計モデリング（statistical modeling） と呼ばれる考え方です。元々は手計算が可能なレベルの比較的シンプルな数学的仮定を置いてデータを解析する方法論として発展しましたが、近年の計算機の性能発達に伴い、従来では取り扱えなかったより複雑なモデルを利用した高度な解析を実施する事例が増えてきています。特に、現在実践で広く使われている機械学習のモデルや、複雑な非線形関数を組み合わせた深層学習モデルなども、その多くは突き詰めれば統計モデルの一種であることが言えます。したがって、統計モデリングはそれ自体がデータ解析に対し
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
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