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データに関するykssk1603のブックマーク (9)

  • Vivliostyleで市販書籍とそっくりに組んでみよう | gihyo.jp

    上達のコツはやはり反復練習!ということで、第4回では、InDesignで作られた書籍のPDF(なければプリントアウト)をもとに、紙面デザインをそっくりに再現する方法について解説します。何度か作成していくうちに、Vivliostyleの可能性やクセがつかめてくるはずです。 CSS組版を覚える早道は……? 筆者は2023年に『Web技術で「」が作れるCSS組版 Vivliostyle入門』を執筆しましたが、これを読んだだけで自在にを組めるようになるかといえば、残念ながらそう簡単なものではないというのが正直なところです。 では、どうやってCSS組版を勉強すればいいのでしょうか? ひるがえって、自分がたどった道のりを思い出してみると、CSS組版とVivliostyleを使い始めたのは、書籍の原稿整理の一環として、書籍デザイン通りの字数・行数をCSS組版で再現したのが始まりでした。何度もそれを繰

    Vivliostyleで市販書籍とそっくりに組んでみよう | gihyo.jp
  • Excelで学ぶ、やさしいデータ分析

    データ分析に興味はあるけれど、どこから手を付けていいか分からない……そんなあなたにぴったりなのが、この無料の電子書籍Excelで学ぶ、やさしいデータ分析』です。ここから、データ分析の第一歩を気軽に踏み出してみましょう! この電子書籍は、「Microsoft Excel」「Googleスプレッドシート」など日常的に触れる表計算ソフトウェアを使って、自分の手で体験しながら段階的に学べるように設計されています。概念や手順は誰でも理解できるように丁寧に易しく説明されており、数学やプログラミングの前提知識も必要ありません。 書は、データ分析を初歩から学びたい方々に向けた「包括的な教科書」として、データの取り扱い方から基的な分析方法まで、幅広いテーマを網羅しています。具体的には、以下の全16回で構成されています。 データ分析の基礎: 第1回 データ分析を学ぶべき理由と連載概要 第2回 前提基礎:

    Excelで学ぶ、やさしいデータ分析
  • 《特別開講》社会人のためのデータサイエンス入門

    2020年9月29日開講予定の「社会人のためのデータサイエンス演習」にさきがけて、「社会人のためのデータサイエンス入門」を特別開講いたします。 入門編と演習(実践編)を受講することで、データ分析の基的な知識から、ビジネスの現場で使われる実践的なデータ分析(統計分析)の手法までを身につけることができます。 「社会人のためのデータサイエンス演習」はこちらのページをご参照ください。 講座内容 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち"データサイエンス"力の高い人材が求められている。このようなことを踏まえ、コースでは"データサイエンス"力の向上を目指し、事例なども踏まえ、データ分析の基的な知識を学ぶ。 コースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用されているかについて、実際のデータを用いた分析事例を紹介する。第2週では、

    《特別開講》社会人のためのデータサイエンス入門
  • 【入門】Pythonによる人工衛星データ解析(Google Colab環境) - Qiita

    はじめに 〜衛星データとは〜 人工衛星データとは、人工衛星を利用した“リモートセンシング”によって取得されたデータを指します。 これまで人工衛星データは専門ツールや大容量データ処理基盤が必要なため、利用できる組織は大学機関や一部の専門機関が限られていましたが、昨今のオープンソース・ライブラリの普及やデータ処理基盤のクラウド利用により、一般組織でも気軽に人工衛星データを扱える外部環境が整ってきました。 衛星データを利用することで、これまで取得することができなかった様々な場所・時間・対象の状態をビッグデータで解析することが期待できます。 そこで記事では、どの様にデータを扱うのかを、衛星データ解析の専門ツールを利用せず(最も身近なツールの一つであるpythonを利用)、誰でも気軽に試すために無償で利用方法を紹介していきたいと思います。 また、今回はビジネスや社会実装に利用イメージが沸きやすい衛

    【入門】Pythonによる人工衛星データ解析(Google Colab環境) - Qiita
  • さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える

    さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日~5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した

    さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
  • データ分析の基本を無料で学べる 総務省が「社会人のためのデータサイエンス入門」を開講

    総務省は2020年5月19日、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」を開講すると発表した。データ分析の基的な知識を学べる入門編講座で、社会人や大学生が主な対象。Webサイトから同年7月7日まで受講登録が可能で、誰でも無料で利用できる。 データの見方から公的統計データの使い方まで 内容は、2019年10月に実施した講座と同じで、「統計データの活用」「統計学の基礎」「データの見方」「公的データの使い方とコースのまとめ」という4つのテーマから成る。例えば、統計データの活用では平均値の見方や、太陽光発電システムの普及率などを例に挙げた分析事例。データの見方では統計表の見方や時系列データの見方、といった具合だ。1つのテーマ当たり6~9回、1回当たり10分程度の動画にまとめられており、1テーマを1週間程度で学習できる構成だ。 関連記事 TensorFlowが学べる、無

    データ分析の基本を無料で学べる 総務省が「社会人のためのデータサイエンス入門」を開講
  • 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。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

    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!
  • 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、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

    Pythonで作って学ぶ統計モデリング | AIdrops
  • ビジネスで使えるPythonを使った統計的データ分析手法まとめ - Qiita

    概要 WEB系のサービスで色々な試作を実施した後に効果を検証するのは非常に重要だと思いますが、 そのやり方として基的な統計学が十分に使えると思っています。 今回は基的な統計学からビジネスで使える試作の効果検証、データ分析を目的にPython+JupyterLab(Docker)を使った統計的データ分析のやり方をまとめました。 また今回使ったnotebookは以下にもありますのでご参考ください。 https://github.com/hikarut/Data-Science/tree/master/notebooks/statisticsSample 環境 以下を参考にDockerでJupyterLabが使える状態を前提とします。 Dockerで起動したJupyterLabでvimキーバインドを使う

    ビジネスで使えるPythonを使った統計的データ分析手法まとめ - Qiita
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