《特別開講》社会人のためのデータサイエンス入門
2021年1月12日開講予定の「誰でも使える統計オープンデータ」にさきがけて、「社会人のためのデータサイエンス入門」を特別開講いたします。 本講座では入門編として、統計学の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べます。統計学の基礎を学ぶことにより、活用編である「誰でも使える統計オープンデータ」もより効果的に受講することができますので、この機会にぜひ2講座併せてご受講ください。 「誰でも使える統計オープンデータ」はこちらのページをご参照ください。 講座内容 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち"データサイエンス"力の高い人材が求められている。このようなことを踏まえ、本コースでは"データサイエンス"力の向上を目指し、事例なども踏まえ、データ分析の基本的な知識を学ぶ。 コースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用
Kindleの蔵書リストをGoogle Colaboratoryでデータ分析してみた - karaage. [からあげ]
XMLをパースする方法に関して追記しました 何故か以前の方法でうまくいかなくなってしまったので、別の方法に切り替えました。うまくいかない人は、以下記事参考にしてみてください。 Kindleの蔵書リストを手に入れたのでデータ分析してみたくなった Kindleの蔵書リストの入手の仕方という面白い記事をみつけました。 早速Kindleのリストをcsvで入手できました。ただ、入手しただけでは面白くもないので、これを題材にデータ分析してみることにしました。分析はGoogle Colaboratoryで行いました。Google Colabに関して詳しく知りたい方は以下の記事参照ください。 Kindleの蔵書リストをデータ分析した結果 蔵書数 613でした。思ったより少なかったです（1000は超えていると思ってました）。感覚は当てにならないですね。 蔵書リストの入手の仕方の記事書いている人、1万冊超えて
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そろそろSQLのウィンドウ関数を理解したい - 連載1/3話 - Qiita
はじめに データ分析とデータ品質改善に従事してきた筆者が、SQLを用いた分析の基本である「ウィンドウ関数」の使い方とデータ品質の調査改善を行う手法をまとめてみようと思います。 こちらの記事は、SQLの知識向上と振り返りを主題としているので、ABC分析、バスケット分析、RFM分析などの「データ分析の手法」について説明している記事ではありません。(反響やコメントによって別投稿するかもしれません) 背景 SQLはエンジニアの大多数が利用しており、多くの方はWebサービス開発などでデータの登録画面や検索画面を作る際にSQLを利用したり、またはシステムの運用保守で障害の原因調査のためにSQLを利用して原因を特定すると思います。そのため、テーブル結合・サブクエリ・集計関数といったSQL構文は理解されている人が多いと思いますが、分析関数を理解して使っている人となると、ぐっと減ると思います。 私は以前、社
A/Bテストのベストプラクティスと落とし穴 ~KDD2019 レポート~ - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに 研究開発チームの関です。古川未鈴さんの結婚、ニジマス大門果琳さんの卒業、uijinの解散とアイドル業界も激動の秋を迎えていますね。 2019年8月4日から5日間、アメリカはアラスカ州アンカレッジで開催されたデータマイニング領域のトップカンファレンスであるKDD2019にGunosyから北田と関が参加・発表してきました。 これまでに2つのレポートを公開しています。 data.gunosy.io data.gunosy.io 本レポートではTutorialとして開催された「Challenges, Best Practices and Pitfalls in Evaluating Results of Online Controlled Experiments」の内容をレポートします。 内容は現在のA/Bテストのガイドラインと言ってもいい内容で、非常に参考になるポイントが多かったです。
pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
「27°C×2＝54°C」が何の意味もない理由とは――「測定」と「データ」の基礎知識 (1/2)：「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門（2） - ＠IT
「27°C×2＝54°C」が何の意味もない理由とは――「測定」と「データ」の基礎知識：「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門（2）（1/2 ページ） AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。今回から具体的に数学を学ぶと予告しましたが、まずは「測定」と「データ」の基礎知識について押さえておきましょう。 私たちは“測定”を毎日行っている AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す本連載『「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門』。初回は、「AIエンジニア」になるために数学を学び直す意義や心構え、連載で学ぶ範囲についてお話ししました。今回から具体的に数学を学ぶと予告しましたが、まずは「測定」について理解する必要があります。 そもそも統計や機械学習（AI）を用いて問題を分析する
線形回帰とは何か - Qiita
昨日はデータの種類と線形回帰に触れるところを説明しました。ちょっと出てきた線形回帰というのは回帰分析の一種です。回帰分析と言いますと何やら難しそうな印象がありますが、厳密な数学的な定義は差し置いて、わかりやすく言うとこうなります。 回帰分析とは たくさんの変数を持つ集まり (= ベクトル) についてある関数にノイズが加わったような状態が事例として観測されました。このときその関数を予測しましょうというのが回帰分析です。 単一の変数 x だけでなく、ふたつの変数 x,y あるいはみっつの変数 x,y,z などを観測して n 個 (n 組) のデータを得る場合、そのデータを 多次元のデータ (multi-dimensional data) と言います。 ここでは 2 次元のデータに絞って考えてみます。 2 次元ですから x と y です。 x と y に区別をもうけず対等に見るのを 相関 (co
【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる！笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足
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