【学習計画】十週間で知識ゼロからのデータ分析入門 - Qiita
この学習計画について更新しています。 データ分析に欠かせない五つの考え方【データ分析手法をたくさん知っても活用できない根本理由】 誰でもすぐわかるデータベース基礎の基礎~ 初心者が押さえておくべきSQLガイド データ分析をやっても無駄？実例から見る本当のデータ分析～【連載-1】 データ分析をやっても無駄？実例から見る本当のデータ分析～【連載-2】 ダッシュボードを作ってみたらそんなに難しくない 業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-1】 業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-2】 データ分析に最低限押さえるべき10つのビジネスフレームワーク 「文学系の人はデータ分析に向いていますか」 「プログラミング経験がありませんが、データアナリストになれますか」 「データ分析を勉強するなら、RとPythonを勉強しなければならないですか」 などはよく聞かれる話で
知らないと損をする「データ分析·サイエンス」サイト37選（ブログ＆オンラインコース） - Qiita
データサイエンスに関する仕事を始めたばかりか、データ分析やビジネスアナリティクスの学位を取るための準備をしているのかにかかわらず、ちょこちょこ専門書籍で学ぶ以外、常に関連サイトかブログから最新の情報と知識を得る必要があります。ネットで人気のあるしかも質のいいブログやオンラインコース37選をまとめました。前の翻訳した記事「データサイエンスを独学した一年のまとめ」中のいくつかのサイトと合わせて、参考にしてください。 1.Dataquest： https://www.dataquest.io/home データサイエンティスト、データアナリスト、またはデータエンジニアに興味を持つ方は、対話型のコーディングの課題から学習し、現実世界の問題およびデータサイエンスのプロジェクトで成長することができます。 2.Udemy： https://www.udemy.com 世界最大級のオンライン学習プラットフォ
【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 - 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、機械学習関連の本本機械学習数学データ分析データサイエンス Update版2023年版データ分析の100冊を書きましたよ！ 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介という記事を新たに書きました。 データ分析の各フェーズ（データ分析プロジェクト全体-ビジネス状況の理解-データの理解-データの準備-モデルの作成-評価-展開）毎に参考書籍を紹介しています。 本記事の対象と想定 Qiitaはプログラマやコンピューター系技術者のための記事と思っ
データ分析者のバリューの出し方を考える 2021年版｜だみ〜
はじめに本稿は、自身がデータ分析者だと思っている人に対して、以下のことを自分の経験・学習した範囲から提案するものです。 ・こういうプロセスでデータ分析・データサイエンスを活用するのがいいよね ・このプロセスではこういうことに気をつけたり、こういうことができるといいよね 世の人が、これを以下のように役立ててくださり、世の中に資することを期待します。 ・これのどこまでが君のスコープなんだい？ということを、この文章を元に期待値調整（私は期待値を文脈に合わせて二つの意味で使うタイプの人です）できるようになる ・なるほど今俺は、こういうところで困っているのか？ということに気づける また、こちらで書いたことが共通認識になればなるほど、自分の得意な働き方が世の中のデフォルトになるので、自分にとっても得だなという側面があります。 なので別に世のため人のためだけではないです。（古典的ツンデレ）（俺こういう感
3社の事例から学ぶ！現場で使われるダッシュボードの作り方 #前向きデータ整備人 / 20191127
データアーキテクト（データ整備人）を”前向きに”考える会 の登壇資料です。 https://analytics-and-intelligence.connpass.com/event/153899/
私の考えた最強のログ＆モニタリング設計 - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
この記事はRecruit Engineers Advent Calendar 2018 - 8日目の記事です。 注意点 タイトルは煽りです。「新規事業におけるデータエンジニアリングの勘所」の方が正しいかもです。 クオリティというか記事の信頼度は、投稿時間がギリギリになってしまったことから察してもらえるとありがたいです。 本エントリーの内容は個人的な見解であり、所属する組織を代表するものではありません。データの取り扱いは非常にセンシティブなトピックでもあるため気軽に発信すべきではないということは重々承知しております。もし誤りや考慮不足だと感じる点があれば、それは全て私個人の力不足によるものですので、どうぞ私個人当てにご指摘のコメントをいただけると幸いです。 もくじ 注意点 もくじ 背景 前提 体制 システム 開発スコープ 機械学習WebAPIは分離 データ基盤設計 全体の設計ポリシー データ
あまりにも多くのスタートアップがデータ分析するときに犯す４つの失敗パターン - Qiita
ホテルを直前に予約する時に人気のあるHotel Tonightというサービスを提供しているスタートアップがこちらシリコンバレーにあります。そこでデータ分析のチームを率いているAmanda Richardsonが、スタートアップがデータを使うときによく犯す間違いをこちらの"The Four Cringe-Worthy Mistakes Too Many Startups Make with Data"という記事の中で4つにまとめていますが、今日はそちらを紹介したいと思います。これらはもちろんスタートアップに限らず、どのようなサイズの会社でも、とくに新しいデータ分析のプロジェクトを始める時によく見られる失敗パターンだと思いますが、こちらの記事では間違いだけでなく、逆にこうすればいいという提案も最後にわかりやすくまとめられているので、是非参考にしてみて下さい。 それでは、以下抜粋です。 間違い１
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