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総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai
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【Mac】Kindle本も永久保存！自動スクショでPDF化する方法｜脱凡リーマンブログ
悩んでる人 Kindle本をMacユーザーでも、自動スクショしてPDFデータで保存する方法ってあるの？ と思われている方に向けた記事です。 この記事でわかること ●Kindle本をMacで自動スクショしてPDF保存する方法 どうも、さっくんです。 Kindle unlimitedも活用しつつ、ビジネス本を中心に年間100冊以上読む読書ライフを2年送っています。 今回は【Macユーザー対象】Kindle本を自動スクショしてPDF化する方法について紹介します。 何か専用のソフトをインストールする方法ではなく、既存のMacソフトだけで永久保存できる方法です。 こんな経験ないですか？ ●読みたかったKindle unlimited対象本がいつのまにか対象からはずれている。 ●読みたいKindle unlimited対象本が10冊以上で、ライブラリがキャパオーバーしてしまう。 ●購入したKindle
データサイエンティストとして読んで役立った本たち@2020-07｜だみ〜
2016年10月に未経験・新人データサイエンティストで雇ってもらいました。当時はまだ業界が牧歌的だったのと、比較的書類上のスペックが高い若者だったのもあり、運良く拾ってもらえたのでした。今だと100％受かってないです。 そんな私が今までで読んだ本の中で、役に立った本をつらつら書いていきます。 現代の若者がどんどん優秀になっているので、これくらいでいまんとこいっぱしのデータサイエンティスト（@ビジネスサイド）になれるんだなあという基準を述べようかと思いました。何年か後に振り返りたいですね。 もちろん、これが誰かの学習の役に立てばと思っています。 ちなみに、アフィリエイト入れてないので気にせず買っていってください。 数学無難に解析学と線形代数学を勉強しておくといいと思っています。
タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita
この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S
データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 S
データサイエンス・機械学習をやるためのエンジニアな本まとめ - 2019年版 - Lean Baseball
ここ1〜2年くらいで、業務やプライベートのデータ分析・データサイエンスで参考にした本（と一部本じゃないもの）をまとめてみました（注：もちろん全部読んでいます）.*1. なお, あくまでワタシ個人（@shinyorke）の見解に基づいた独自解釈であり、所属組織・チームの意向とは関係ありません（とだけ最初に断っておきます）. サクッとまとめると 「レベル感（はじめて・経験者）」だけででなく,「エンジニア面を鍛える or 理論を固める」の軸で考えると良い書籍・学び方に出会える確率上がる エンジニアでも理論でもどっちから初めても良い, がどちらかが得意な方が絶対幸せ（≒片方だけじゃお話にならない可能性） 個人的なオススメは「機械学習図鑑」「前処理大全」「機械学習のための特徴量エンジニアリング」そして「試して学ぶ機械学習」です. おしながき サクッとまとめると おしながき 対象読者&執筆者について
個人的なアプリケーション設計のバイブル3選 - Runner in the High
自分が本格的に設計を意識するようになったのは、2015年の夏に現職であるFringe81株式会社で開催されていたサマーインターンに参加してからだ。 インターンではDDDとクリーン・アーキテクチャ*1を一から勉強してAPIサーバーに実装する、というカリキュラムであったが、いま思うと2週間という比較的長いインターンで僕が学べたことと言えば本当に微々たるものだった。つまるところ、それくらいには設計というものは奥が深い。常になんらか特定のデザイン・パターンなりアーキテクチャ・パターンを適用することでアプリケーション開発がうまくいくということはなく、それらの様々な知識から少しづつ応用されたものが最終的なアプリケーションの設計に対して真の洞察を与えてくれるものというのが、僕自身のいまの認識である。 設計はまさに Connecting the dots そのものだ。多くを知れば知るほど、アプリケーション
機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級10冊＋テーマ別9冊（2019年1月版） - 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) この記事は以前の書籍リスト記事のアップデートです。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストとして（もしくはそうではない職名であったとしても）機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人なら、最低限これだけは読んでおいて損はないだろうという書籍を初級向け5冊、中級向け10冊選定しています。ただし、以前とは若干異なり「仕事にする」イコール「プロフェッショナルを目指す」ということで、特に初級向けリストを若干レベルアップさせています。中には初学者でも結構読みこなすのが難しい本だけになっているかもしれませんが、中級向けリストに進む上でどうしてもこれだけは読破して欲しいという願望も込めました、ということで。 完全にお馴染みのネタなので特に説明することはないかと思いますが、言うまでもなく以下のリストは完全なる僕個人の独断と偏見で、最近出版されたり自分で読んだ本
Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
『Rubyによるクローラー開発技法』を書きました - プログラマでありたい
勉強会やスライドで紹介していましたが、Ruby×クローラーという題材で、『Rubyによるクローラー開発技法』という本を書かせて頂きました。RubyとEmacsの鬼であるるびきちさんとの共著です。 Rubyによるクローラー開発技法 巡回・解析機能の実装と21の運用例 作者: るびきち,佐々木拓郎出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2014/08/25メディア: 大型本この商品を含むブログ (1件) を見る この本を書いた理由 そもそものキッカケは、るびきちさんのエントリーにある通り、SBクリエイティブの編集者さんが、クローラーの作成経験のある人を探していて、私の書いた「オープンソースのRubyのWebクローラー"Anemone"を使ってみる」を読んで打診してくださったというのが始まりです。 私自身も、Webからデータを収集して分析するということは、趣味として長年やってきました。一
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