これだけは押さえておくべき！機械学習を学べるおすすめスライド5選
近年話題を集める機械学習。関心はあるけれど着手しづらかったり、具体的に活かすにはどうしたらいいかわからないなんてことはありませんか？ 今回は、機械学習の最新情報や機械学習を活かしてリコメンドシステムを組んだ事例や、分析に活かした事例などを紹介した機械学習についての学べるスライドを厳選して4個まとめました。 もう少し機械学習について知識を深めたい人は是非御覧ください。 パワーポイント等で作成したプレゼン資料を共有できるサイト「スライドシェア」。機械学習の知識を深めたいエンジニアのために、サイトから厳選したプレゼン資料を紹介します。データ分析やディープラーニングに焦点を当てているので、興味がある方はチェックしてみてください。 ①機械学習によるデータ分析まわりのお話 機械学習によるデータ分析まわりのお話 from Ryota Kamoshida 『機械学習によるデータ分析まわりのお話』では主に、
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「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4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
1ヶ月で統計学入門したので「良かった本」と「学んだこと」のまとめ - ぴよぴよ.py
前回の「ゲームプログラマからデータサイエンティストに転職しました」 の記事でもお話したとおり、5月からデータ解析する人になりました。 とはいえ、データ解析に関しては未経験。 少しでも不安を減らすために、4月の有給消化期間は統計学のお勉強しました。 今回はおすすめしてもらった中で読んで良かった本の紹介、そして読んだ本の簡単なまとめを書いて行きたいと思います。 ※前提: 4月時点の自分の知識に関して 自分は大学は情報科学を専攻していたが、難しい数式は苦手 統計学は1コマ分受講していたが、単語を覚えている程度でかなりあやうい まず一番最初に読みたい本 「完全独習 統計学入門」 「簡単に統計学の全体像がつかめる入門書はないか」とTwitterで相談したら、こちらの本を数名の方が薦めて下さった。 完全独習 統計学入門 作者: 小島寛之出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2006/09/28メ
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