Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
データサイエンティストになりたい学生の為の就職先の選び方 - shakezoの日記
ここ半年でIT業界ではビッグデータというバズワードが一気に広がり、データ分析者の需要が急増しています。データサイエンティストは今後10年で最も魅力的な職業になるとも言われており、データ分析に携わる仕事に就きたいと考えている学生も以前よりは増えてきているのではないかと思います。 ビッグデータ、データサイエンティスト、データマイニング、機械学習などのキーワードが散りばめられた記事も連日のように投稿されていますが、新卒の学生がデータ分析の仕事に就くための方法について触れられているものはあまりないようです。IT業界で働いている人たちの間でも、正しい認知が進んでいない状況ですので、データ分析業界の構造を学生さんが理解することは難しいのではないかと思います。 私自身はデータ分析に携わって5年程度で、まだまだ初心者の域を脱していないぺーぺーですが、データマイナーになるためにどんなキャリアを積めばよいかに
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