2023年版データ分析の100冊 - Qiita
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に、Rの本は参考程度にしています（本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます！） こういうリストをあげる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、ほとんど読ん
『ソフトウェア設計のトレードオフと誤り』を読んで、”日付や時刻”を扱うことの難しさについて考えた - Magnolia Tech
ソフトウェア設計のトレードオフと誤り ―プログラミングの際により良い選択をするには 作者:Tomasz Lelek,Jon SkeetオライリージャパンAmazon ソフトウェア開発経験の最初の段階で「一つの機能には複数の選択肢が有って、メリット・デメリットがそれぞれ有り、それらはトレードオフの関係に有り、容易には決めることができない」という事実を教えてもらえる機会に遭遇できていれば、その人はとても幸運だと思う。 先輩や上司が一方的に、「一つの確かな方法」をただ伝える、みたいな場面（それが必ずしも一般的にはそうとは言えない方法であったとしても）も多いのではないでしょうか。 どんなに設計上の意思決定ができている人でも、その頭の中では「色々な選択肢の中で悩んで、ベストではないかもしれないけど、前の前の課題に対してよりベターな方法」を選んでいる。でもその思考の過程を見せてくれる人はとても少ない。
『WEB+DB PRESS』 休刊のお知らせ：WEB+DB PRESS
WEB+DB PRESSは，2023年8月発売のVol.136をもって隔月刊誌としては休刊させていただきます。物価上昇による製作費の高騰など諸般の事情により，今回の決定に至った次第です。 突然の休刊案内にてたいへん恐縮ではございますが，何卒ご理解を賜りますよう，お願い申し上げます。 22年以上の長きにわたり，絶大なご支援をいただきましたことを，厚く御礼申し上げます。 弊誌で扱っていた分野のコンテンツは，今後も弊社刊行のSoftware Designやgihyo.jp，書籍などで提供させていただきます。また，必要な場合には「特別号」の編集・刊行なども検討してまいります。 最後に，皆様の一層のご活躍を心より祈念しております。
分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO
基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏 Twitter：@taroleo / Github：@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.
アルゴリズムの世界地図 - Qiita
0. アルゴリズムとは？ まず、アルゴリズムとは何かを説明します。（0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました） さて、次の問題を考えてみましょう。 問題： 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の
『Pythonデータサイエンスハンドブック』は良書（NumPy, pandasほか） | note.nkmk.me
この本は良い。原著のKindle版を持っているのに買ってしまった。 注意点と良い点を紹介する。 目次・内容 注意点 / こんな人にはオススメできない 英語版はオンラインで無料公開されている Pythonの基礎には触れられていない 良い点 / こんな人にオススメしたい NumPyの説明が（比較的）詳しい 新しいバージョンのpandasに対応 Matplotlibの説明が詳しく、サンプルが豊富 機械学習のアルゴリズムへの理解が深まる 類書との比較 『科学技術計算のためのPython入門』 『Pythonによるデータ分析入門』 まとめ 目次・内容 正式な書名は『Pythonデータサイエンスハンドブック ――Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習』。 サブタイトルにある、Jupyter（IPython）、NumPy、pa
【書評】『Kaggleで勝つデータ分析の技術』（技術評論社） - u++の備忘録
限定の先行販売*1で紙版を入手した『Kaggleで勝つデータ分析の技術』（技術評論社）を読みました。なお電子版をご恵贈いただく予定です。 gihyo.jp 10月7日の発売を待たずして Amazon*2のベストセラー1位になるなど、注目を集めています。 既に著者の一人である threecourse さんは、執筆者視点で見どころを紹介しています*3。 本記事では一人の読者、そして Kaggler の視点で書評を記します。なお私は既に1年以上 Kaggle に取り組んでおり、一定程度の知識を有している視点からの書評になります*4。 本書の魅力 1. データ分析コンペのテーブルデータコンペに注力して書かれた「教科書」である 2. 技法のみならず筆者および関係者の実体験に基づいた集合知も言語化されている 3. コードが公開されている どんな人に本書はお勧めか Kaggleに取り組んだ経験があり、更
『ベイズ深層学習』が最高すぎた - 日常と進捗
今回は書評エントリー。 ちょうど今日の午前中に須山さんの『ベイズ深層学習』を読み終えた。 読了。 控えめに言って、スゴかった。 まじでボリュームたっぷりでものすごく読み応えのあった一冊だったと思う。 ベイズ機械学習に詳しくない人でも読めるし(簡単とは言ってない)ホントに全人類におすすめしたい。 pic.twitter.com/Lbfs6Rr9JM— コミさん (@komi_edtr_1230) January 15, 2020 ものすごく良かったのでここで全力で宣伝しようと思う。 概要 本書はベイズ統計と深層学習の組み合わせについて詳説した一冊で、頻度論に基づく線形回帰と確率分布の基礎の解説から始まり、そこから線形回帰やニューラルネットワークがベイズ的にどのように説明できるかについて展開、そこから深層学習のベイズ的な説明をしてガウス過程へとたどり着く構成となっている。 本書の魅力はなんとい
[ガウス過程と機械学習]ガウス過程回帰 - Qiita
MLPシリーズで最近話題の『ガウス過程と機械学習』を読みました。ガウス過程について勉強するのは初めてだったのですが、とても丁寧で分かりやく、最後まで読み通すことができました。 3.4節の図3.16を再現すべく、pythonで1次元ガウス過程回帰を実装しました。全コードはgitにあげました。 記号の使い方 小文字の太字は縦ベクトル、大文字の太字は行列は表します。行列$\boldsymbol{A}$の$i,j$成分を$\boldsymbol{A}_{i,j}$と書きます。 多次元ガウス分布 $D$次元ガウス分布を、平均パラメータベクトル$\boldsymbol{\mu}\in \mathbb{R}^D$, 共分散行列${\bf \Sigma}\in \mathbb{R}^{D \times D}$を用いて $$ {\mathcal N}({\bf x}|\boldsymbol{\mu},{\b
![[ガウス過程と機械学習]ガウス過程回帰 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5f547f5bd70a1f718fb406706b1d95833e270036/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZ0eHQ9JTVCJUUzJTgyJUFDJUUzJTgyJUE2JUUzJTgyJUI5JUU5JTgxJThFJUU3JUE4JThCJUUzJTgxJUE4JUU2JUE5JTlGJUU2JUEyJUIwJUU1JUFEJUE2JUU3JUJGJTkyJTVEJUUzJTgyJUFDJUUzJTgyJUE2JUUzJTgyJUI5JUU5JTgxJThFJUU3JUE4JThCJUU1JTlCJTlFJUU1JUI4JUIwJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz03ZDNkYjE5ZTUwM2UxYzUyNTU2ZTVhODM1MTdmZmM4ZQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwcGh5c2ljczMwMyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9YWMyOWE1M2IyMDM0ZjE0M2VlODQwZGY4ZjdmNzVmYTQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D64eb556691ac5966097f6cae76fc6cfb)
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版) - Qiita
追記 Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非この記事と合わせて使って頂けますと幸いです！ AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.jp/bootcamp はじめに 我々は、AI Academyというサービスを通じて、これまで1500名以上の方々に、プログラミング(Python)、統計的機械学習、深層学習(D
「ファクトフルネス」は、2019年に日本人がまず真っ先に読むべき1冊だと言えると思います。｜徳力基彦（tokuriki）
書籍「ファクトフルネス」は、TEDトークで、データに関する伝説のプレゼンテーションを遺したハンスロスリング氏が書いた書籍です。 彼のプレゼンテーションは、TEDトークの数ある人気プレゼンの中でも、私のダントツのお気に入り。 この動画の4分ぐらいからの1分間なんか芸術ですよね。 私たちが昭和の頃から思い込んでいる発展途上国という概念が、もはや適切ではない言葉であることを思い知らせてくれる楽しいプレゼンですし。 こんなにデータを分かりやすく楽しく見せてくれるプレゼンを見たのはこの時が初めてでした。 たぶんこのプレゼンを初めて見たのは2007年だったと思いますが、今でもあの時の感動は手に取るように思い出せます。 そんなロスリング氏の書籍が出たということで、日本語版が出るのを楽しみに待ってたんですが。 光栄なことに中川さんから一足早く献本いただいたので、早速読ませていただきました。 結論から言うと
【保存版・初心者向け】僕が本気でオススメするPythonと機械学習の良書12選
※実際記事で紹介する書籍は12冊ですが、メンバーが借りてオフィスになかったため、上記画像内に3冊ないものがあります。 はじめに AI Academyを開発・運営しています、株式会社エーアイアカデミー代表の谷です。 6ヶ月ほど前に書いた下記記事は約1200のいいねと7万viewsを超える記事になりました。 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 お読み頂いた方々、またいいねして頂いた方々ありがとうございました！ あれから6ヶ月ほど経ちまして、さらにPythonや機械学習の書籍が増えて参りましたので、改めて初心者向けにPythonと機械学習の良書12選を紹介し、初学者が独学でも機械学習プログラミングの基礎スキルUPに貢献できたらと思います。 また、AIプログラミングを作りながら学べるプログラミング学習サービスAI Academyを無料でご利用頂けますので
読んで良かった基礎知識の入門書
とあるエンジニアの技術勉強法 (インターン学生向け) というスライドを先日 @iwashi86 が書かれていました。 インターン学生向けとありますが、新人プログラマ向けとしても素晴らしい資料だと思います。 ここでは「即、役立つわけではないが後から効いてくる」という「基礎知識」に絞って教材を紹介します。 目の前の仕事のために必要なことと並行して基礎知識を学ぶのは、長期的には良いと思います。 なお「基礎」==「簡単」というわけではなく、無理せず自分のペースで付き合うのがおすすめです。 自分で読んで、かつ、とても良いと思ったもののみを紹介するので、全分野をカバーしてはいません。 基礎にどのような分野があるかは新卒準備カレンダー2011や情報科学科カリキュラムが参考になります。 以下はどれも有名な本なので、ググれば感想なども見つかるでしょう。 気になった本、読もうと思う本については、ググるのも良い
文体を作ろう！ それなりに英語は読めるのに英作文が極端に苦手なあなたへ - Write off the grid.
０．はじめに このエントリは、なんとなくですが、 ①大学受験の延長で勉強を続けた結果それなりの英語力はあるのに、 ②読解力にくらべて作文力が極端に劣ると感じていて、 ③もう少し英作文ができるようになりたい人 といったあたりの、わりあい限られた読者にむけて書かれています。 限られているとはいえ、こういった症状と願望を持つ日本人は、かなり多いはずです。 わたしも完全にこのパターンだったのですが、留学準備の試験対策として、短期集中で勉強した結果、この状態から脱する方法が見えたように感じています。 いそいで注記しておけば、これは、わたしの現在の英作文力がものすごく高いという自負から書いているわけでは、まったくありません。 上記のような悩みを抱えている人が、まず最初に起こすべきブレイクスルーを、どうしたら起こせるのか。わたしが提案できると思うのは、その方法だけです。 その方法は、ひとことで言えば、
【書籍紹介】詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 - HELLO CYBERNETICS
最近発売されたディープラーニングの本。 基礎的な内容から始まり、主にリカレントネットワークを、TensorFlowとKerasによる実装を通して理解していきます。 結論 今回紹介する本 誰におすすめか TensorFlowあるいはKerasを使っていきたいユーザー リカレントネットワークを使いたいユーザー 誰におすすめでないか Chainerを使っていきたいユーザー 既にTensorFlowあるいはKerasを使いこなしている方 本の構成 １章：数学の準備（1〜22ページ） 2章：Pythonの準備（23〜68ページ） 3章：ニューラルネットワーク（69〜140ページ） 4章：ディープニューラルネットワーク（141〜207ページ） 5章：リカレントニューラルネットワーク（209〜249ページ） 6章：リカレントニューラルネットワークの応用（251〜293ページ） 付録（295〜310ページ
「日本人の英語」は難しすぎる - Letter from Kyoto
「日本人の英語」を読んだ。難しい。何が難しいかって、日本人が英語を習得することが難しい。著者のマーク・ピーターセンはアメリカで英米文学、日本文学を専攻し、現在は明治大学で教授をしている。バリバリ日本語を話し、この著書も自ら日本語で書いたものだ。そんな日本語が堪能なアメリカ人から見た、日本人が間違えやすい英語、理解しにくい構造がまとめられている。まさに日本人のための英語学習指南書。特に冒頭の章はインパクトが大きい。 Last night, I ate a chicken in the backyard. 昨夜、裏庭で鶏を一羽つかまえてそのまま食べてしまった。 これをみたときの気持ちは非常に複雑で, なかなか日本語では説明できないが, （中略）夜がふけて暗くなってきた裏庭で, 友だちが血と羽だらけの口元に微笑を浮かべながら, 膨らんだ腹を満足そうに撫でている――このように生き生きとした情景が浮
Big Sky :: Matz の「言語のしくみ」を読んだ。
Twitter で「言語のしくみ」読みたいなって呟いたら Matz 本人から「献本しましょうか」とメンション頂いて即答でお願いしました。ありがとうございます。 ひさびさ紙の本を通勤電車の中で立ちながら読んだので手がだるくなりました。なんだか懐かしい感じがしました。 さてこの本ですが、一言で言うとこんな本です。 Ruby のパパこと Matz が雑誌の連載に追われながら試行錯誤して作ったプログラミング言語「Streem」を解説する本 聞こえが悪かったらすみません。言いたいのはこの「試行錯誤」がとても良いエッセンスになっている点なのです。実際にはその連載記事をまとめた物に対して、この当時はこの様に考えていたが後になってみると実は良く無かったといった振り返り「タイムマシンコラム」で構成されています。 この連載が1つの本に纏められた事でプログラミング言語設計者の葛藤が非常に良く表されているな、そう
アリスとボブはパスワードつきzipをメールに添付したりしない - 暗号技術入門を読んだ - - だいくしー(@daiksy)のはてなブログ
パスワードつきzipの添付メールと鍵配送問題 ボブのもとに届けられたアリスからのメール。このメールにはzipファイルが添付されていて解凍にパスワードが必要だ。このパスワードは、添付ファイルの後、アリスから別のメールに記載されて送られてくる。この手順により、最初のメールをイブが盗聴したとしても、イブはパスワードを知らないので添付ファイルを解凍することはできない。 一見すると安全に情報をやりとりしているようにみえるこの形式は、実はまったく安全ではない。ファイルが添付されている最初のメールが盗聴できるのであれば、当然イブは次に送られるパスワードが記載されたメールも盗聴できるからだ。 zipに施されるパスワードの強度はとりあえず気にしないこととして、この情報のやりとりは暗号におけるとても重要な問題をないがしろにしている。それは鍵配送問題と呼ばれる。 暗号の中には、かなり早い段階で「絶対に解読不可能
Linux初心者から抜け出すための最適本「シェルプログラミング実用テクニック」
しばらく、LinuxやらMacのターミナル触ってると、こんなことを感じる人も多いのでは。 「cdやらrmやら、基本的な事はできるようになったなぁ。でも、あと、なにができるんやろ？」 この本読めばわかりますよ。ホイサッサ。そして、Linux世界感が広がります。 本書を手にとったきっかけ Linux、今までも、なんとなくは触る機会があった。仕事ではAmazon Linuxを2年ほど使っていたし、このブログもさくらのVPS上のCent OSで動いているし、まぁ最低限の使い方は知っていたわけなんですよね。 Macも元はBSD UNIXベースなだけあって、何気にUnix、Linux環境はそこらへんに存在している。 ただ、最近入った現場が、あろうことか、「ネットに繋げない」という、もう自分にとっては窒息して死んでしまいそうな環境だったんですよ。 日々の仕事においても、コマンドの使い方を調べるのにも一苦
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本当は恐ろしい分散システムの話 | ドクセル
