Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～ - Qiita
Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～PythonKaggle 事業会社でデータサイエンティストをしているu++です。普段ははてなブログ1で、Kaggleや自然言語処理などデータ分析に関する記事を定期的に書いています。 Kaggleでは2019年に「PetFinder.my Adoption Prediction」2というコンペで優勝（チーム）し、「Santander Value Prediction Challenge」3というコンペで銀メダルを獲得（個人）しました。「Kaggle Master」と呼ばれる称号4を得ており、Kaggle内ランクは、約16万人中最高229位です5。 本記事では「Kaggleに登録したら次にやること」と題して、Kaggleに入門したい方に向けて次のようなコンテンツを掲載します。
【13個掲載】 機械学習に使える日本語のデータセットまとめ - Qiita
※本記事は、Lionbridge AI発の連載記事を再編集したものです。他の機械学習に使えるオープン・データセットまとめ記事は、こちらからご覧ください。 本記事は、日本語のデータセットを紹介いたします。日本語の公開データセットを無料ダウンロードできるポータルサイトや、自然言語処理に使える日本語のテキストデータセットを含みます。 機械学習に使える日本語のデータセットポータル DATA GO JP: 日本政府のデータカタログサイト。日本政府は、公共データを広く公開することにより、国民生活の向上、企業活動の活性化等を通じ、我が国の社会経済の発展に寄与する観点から、機械判読に適したデータ形式を、営利目的も含めた二次利用が可能な利用ルールで公開する「オープンデータ」の取組を推進しています。このウェブサイトは、二次利用が可能な公共データの案内・横断的検索を目的としたオープンデータの「データカタログサイ
データサイエンティストの定義は？必要スキルは？現役データエンジニア／アナリストと考えた結論 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
データサイエンティストの定義は？必要スキルは？現役データエンジニア／アナリストと考えた結論 需要が高まるデータサイエンティストというロールですが、業務の定義や、必要スキルは一体どのようなものでしょうか。3名のデータエンジニア／アナリストに実践から得た答えを聞きました。 データエンジニアとデータアナリストの違い 分析と実装。データサイエンティストに求められる要件 数学の素養が重要。技術は仕事で身につけられる！ データエンジニア／アナリストが考える必要なスキルセット データアナリスト・データエンジニアにとっての「事業貢献」 「データサイエンティスト」という肩書を耳にすることが増えています。 データの蓄積はとどまるところを知らず、さらにビジネスにおけるデータの重要度が増し続ける現在、同職が同じく重要になっていることは想像に難くないでしょう。 反面、データサイエンティストが現場で何をしているかは、
データ分析の不思議、シンプソンのパラドックスを統計的因果推論から考える - Unboundedly
今回は統計学で有名な「シンプソンのパラドックス」という問題について紹介したいと思います。簡単にいえば、同じデータでも分析の仕方によって全く矛盾したように見える結果が得られるというお話です。データだけ見ると、信じがたいような直感に反する現象がおきるので頭の体操としてとても面白いです。 あまりに有名なパラドックスであるため日本語でも解説がいくつか出ていますが、人によって言っていることが違っていたり、不完全であったりします。多くはシンプソンによるオリジナルの論文を読んでないことから起因するのだと思います。 例えばシンプソンのパラドックスを交絡の問題だと捉える人は多いですが、個人的に不完全だと思います（間違いではない）。このように誤解が広まった歴史的背景も含めて、詳しく書いていきたいと思います。ちなみにアニメのシンプソンズはこの問題と全く無関係です。 そもそもシンプソンのパラドックスとは？ シンプ
統計的因果推論のためのPythonライブラリDoWhyについて解説：なにができて、なにに注意すべきか - Unboundedly
機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy documentation これまで因果推論があまり浸透してこなかった*1データサイエンス界に新しい風が吹くのではと期待が高まります。 一方でこのパッケージが何を可能にし、逆に何ができないのかを理解しなければ、雑なデータ分析が増えて逆に有害なのではと思い、今回ブログを書くことにしました。 先に言っておくと、私自身はPythonをメインに使っているわけではありません（使ったことはあるので一応コードを読んで何が起こっているかくらいはわかります）。したがって本記事の目的は、DoWhyライブ
機械学習プロジェクトが失敗する9つの理由 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 勉強が進まないので、今回は与太記事でも書いてお茶を濁すことにします（笑）。ネタはこちらです。 Why your machine learning project will fail – THE DATA SCIENCE NINJA 9 Reasons why your machine learning project will fail 読んで字の如し、「あなたの機械学習プロジェクトが失敗する9つの理由」というグサグサ刺してくる論評記事です。あまりにもオリジナルの記事が素晴らしかったということか、KDnuggetsに誘われてrepostされた模様です*1。 最近は機械学習の学術・技術的研究開発も極めに極まったところで一息つく感じになってきている印象で、どちらかというとインダストリーサイドではML Opsという考え方が提唱されるようになってきています。そ
内閣支持率 ４か月ぶり「支持する」が上回る ＮＨＫ世論調査 | NHKニュース
ＮＨＫの世論調査によりますと、安倍内閣を「支持する」と答えた人は、先月の調査より６ポイント上がって44％だったのに対し、「支持しない」と答えた人は５ポイント下がって39％で、４か月ぶりに「支持する」が「支持しない」を上回りました。
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人（@studies）と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ
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内閣支持率、10ポイント増の52% 不支持率と逆転 - 日本経済新聞