ただの微分幾何学徒だった僕がデータサイエンスを何故/どのように勉強したのか - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受
Crimson Hexagon
今後、「Brandwatch」と「Crimson Hexagon」は、互いのソリューションを「Brandwatch」ブランドに統合し、より強力なソーシャルメディア・アナリティクスプラットフォームとして生まれ変わりました。Brandwatchに関する情報は下記よりご確認ください。
【2023年5月改訂版】実践 Python データサイエンス
このコースは、Pythonを使ってデータを解析し可視化するために必要なスキルを網羅しています。Pythonと科学計算のためのライブラリの使い方が完璧に理解できるようになっています。 このコースを習得すれば、次のような事ができるようになります。 - Pythonプログラミングへの知識が深まります。 - NumPyを使って、アレイを使った数値計算ができるようになります。 - pandasを使った効果的なデータ解析ができるようになります。 - Matplotlibとseabornを使って、出版にも使えるほど綺麗なデータの可視化が可能になります。 - Pythonを使って実際にデータを解析する方法論が身につきます。 - 機械学習への理解が相当高まります。 2023年5月にコースの大幅改訂を行いました。ほとんどすべての動画と資料が更新されています。 17時間以上、100本を超えるビデオと、すぐに使え
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
社会人のためのデータサイエンス入門／総務省統計局データサイエンス・オンライン講座
本講座と併せて学習していただくことで、よりデータサイエンスへの理解が深まりますので、ぜひご受講ください。 こちらのページをご参照ください。 第１週：統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 第２週：データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間
このコンピューター書がすごい2014年。ベスト10発表！
横田です。毎年、開催されている「このコンピューター書がスゴい」、今まで行きたくても予定があわず、いけませんでしたが、今年は予定があったので参加してきました。 このイベントはその年に売れて「コンピューター本」を紹介していくもの。司会は、高橋メソッドでお馴染みの高橋 さん。まずは、その年に売れたコンピューター本を紹介し、次に各月で売れた本と関連本を高橋さんが紹介していくというもの。 私は初めて参加したのですが、毎年やっているだけあって「はじめて」という人は少なく、2回以上の来た人が半分ぐらいでした。 それでは、会場内で発表されたランキングからどうぞ（ランキングは、池袋ジュンク堂で売れた物だそうです。）
学習塾を運営するのに最適なのはどこ？ オープンデータを活用して実践的なスキルを身に付ける
学習塾を運営するのに最適なのはどこ？ オープンデータを活用して実践的なスキルを身に付ける：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（特別編）（1/3 ページ） 連載バックナンバー はじめに 第5回までの連載ではPythonを使った分析環境の準備や基本的な使い方、データクレンジングの方法を紹介してきました。説明で扱うデータはサンプルデータではなく実際のデータを使い、実践的なスキルを身に付けていただけるように紹介してきましたが、やはり実践の場で使おうと思うと、連載の中で紹介した内容だけでは解決するのが難しい問題に直面してしまいます。 今回は特別編ということで、より実践的なデータ処理を身に付けていただくために、最近話題の「オープンデータ」を題材に、より実践的なスキルを身につけていただけるようなテクニックを紹介したいと思います。 オープンデータの活用 最近の例では、武雄市・千葉市・奈良
「ビールと紙おむつ」のような相関関係を探る分析手法にはどんなものがある？――データ分析方法についての検討
「ビールと紙おむつ」のような相関関係を探る分析手法にはどんなものがある？――データ分析方法についての検討：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（5）（1/5 ページ） 連載バックナンバー 前回は「データを分析できる状態にする」をテーマに、ビジネスデータの分析で欠かすことのできない時系列データを中心に「データの取り扱い方」紹介しました。今回は、目的に応じた分析手法を選択するためにどのような分析手法があるかを簡単にご紹介し、実際に分析をする方法を実例を使いながら説明したいと思います。 ビジネスの課題に応じた手法を選択する 第1回でも説明した通り、与えられたビジネス課題を解くための分析手法を検討するのはデータ分析の最初のフェイズですが、解決するビジネス課題もさまざまであり解決するための手法も千差万別です。さらに1つの手法をとってみてもそれだけを説明する書籍があったり学術論文になっ
ログを分析するには？ XMLデータを分析するには？ pandasでデータを分析できる状態にする
ログを分析するには？ XMLデータを分析するには？ pandasでデータを分析できる状態にする：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（4）（1/3 ページ） データと情報は似て非なるもの。意味のある情報を取り出すために、データを「使える」状態にするには意外と地道な手続きが必要です。手短に実行するために必要なスキルを紹介していきます。 連載バックナンバー はじめに 前回はデータを取り込んだり書き出したりする方法を紹介しましたが、実際の分析対象となるデータのほとんどは、そのまま分析できる状態にはありません。Webログなどはカンマ区切り形式ではなくスペースやカッコで区切られていますので、データを分割する必要があります。また、時系列に関する項目もフォーマットがまちまちなので統一する必要がありますので時系列データのクレンジングについても解説します。では早速具体的な例を使って説明してい
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