統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス
10分で理解するBusiness Analytics、その全体像
Business Analyticsってよく聞くけれどどんな知識が必要なもの？ 数学のプロじゃないと踏み込めないの？ ビッグデータブームとどう関係するの？ というあたりをゼロから整理。業務のスキマ時間でチェックしてみよう。 昨今、Business Analyticsというキーワードが注目を浴びています。基幹系システムの導入から時間が経過し、企業にデータが蓄積され、それらを活用する技術が進歩してきたことから、企業はIT技術を活用し、データを解析することによって、これを自らの競争優位の源泉にしようとしています。 一昨年ほど前から「ビッグデータ」「データサイエンティスト」などといったバズワードがよく聞かれるようになりました。こうした言葉を耳にして、今後これらの分野でのキャリア展開を念頭に関心を持っている方も少なくないでしょう。ただし、興味はあれどもこれらの技術に対する経験がなく、何をしてよいか分
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