データ解析のための統計モデリング入門 6.5章 後半
2. japan.R12.6 自己紹介 - @0kayu 岡 - 早稲田大学 M２ 機械系 - 研究 機能的脳画像解析 - 来年 アドテク系の会社で働きます - slide http://www.slideshare.net/ yurieoka37/65-37454378 3. 6章 GLMの応用範囲 後半 3 章 適用例 確率分布 リンク関数 ポイント 前半 生存確率の予測 二項分布 logit 6.5 生存確率の予測 二項分布 logit 交互作用項 6.6 人口密度の予測 ポアソン 対数リンク オフセット 6.7 連続値データ 正規分布 ̶̶ 連続値の 最尤推定 6.8 確率変数が ０以上の連続値 ガンマ分布 対数リンク GLMすごい 6.9 ま と め 4. 6章 GLMの応用範囲 後半 4 章 適用例 確率分布 リンク関数 ポイント 前半 生存確率の予測 二項分布 logit
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
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