統計数理研究所 - 公開講座「計量社会科学入門」
統計数理研究所TOP 統計数理研究所は高度な知識とスキルを持ったデータサイエンティストを育成するプログラムを積極的に推進しています。 統計科学の最先端理論・手法から基礎的なものまでを学べる多様な一般講座の他、系統的な講座編成により現代的な統計科学の姿を示すリーディングDAT講座を実施します。また、医療健康データ科学研究センターの講座も開講します。 リーディングDAT講座と一般講座は受付が始まったら統計数理研究所公開講座のX（旧Twitter)でお知らせいたします。 過去の公開講座は こちら からご覧いただけます。 リーディングDAT講座 ※2024年度の詳細は決定次第公開いたします。2023年度の情報はこちら 2017年度までの「統計学概論」は発展的にこの講座に吸収されました。 一般講座 日程等変更となる可能性があります。お申込前に必ず確認して下さい。 医療健康データ科学に関わる人材育成事
東京近郊でフルタイム勤務しつつ情報系の修士号が取れる大学院を調べてみた【2020年9月ver】
まえがき 本記事では、筆者が2020年に情報系修士号取得のために出願する大学院を探した際の結果をまとめています。もし同じ様に東京近郊で社会人として働きつつ情報系修士号を取りたいと思う方がいましたらご参考にどうぞ。 対象読者 情報系の修士号が欲しいが、仕事は辞められない人 東京近郊に居住している人 各大学の公式サイトを一つ一つ追うのが面倒な人 調査対象の大学院 調査対象は以下の条件に合致しそうな大学院の中から選定しました。 情報系の修士号が取れる 東京近郊に所在している or 東京にサテライトキャンパスがある or 月に2回程度の通学であればギリギリ何とかならないことも無い距離にある (2020/09/28追記) Twitterや本記事のコメントで情報を頂いた産業技術大学院大学、情報セキュリティ大学院大学について記載しました。 海外大学院のオンラインコースに関する記事を書いていた方がいたので
ブレインパッド教育講座 by BrainPad
企業研修メニュー 〜データサイエンティスト入門研修を企業向けにカスタマイズ〜 業界に特化した課題解決のため、クライアント企業特有の要素を柔軟に取り⼊れ、 様々なシーンに合わせたデータ活⽤プログラムを設計することができます。 累計90社、68,000名以上の⽅にご提供しました。 データ活⽤セミナー 本セミナーでは、経営層や現場の社員向けに、データ活⽤の先進事例や、データ分析・統計の基本コンセプトをわかりやすく紹介し、データ活⽤の基礎知識の習得を⽬指します。 ミッション・⽬的：データを活⽤する意識の醸成 パッケージ研修 データ活⽤・分析ノウハウを体系化した公開講座のパッケージをベースに、貴社ビジネス課題やスキルレベルに適した研修を提供します。 ミッション・⽬的：⼀般的な分析プロセスの理解・習得 カスタマイズ研修 貴社のビジネス課題をテーマに、貴社の分析環境・データに合わせた演習を実施し、実践⼒
PyQ - 本気でプログラミングを学びたいあなたへ
必要なのはブラウザだけプログラミングを始める時に、最初につまづくのが環境構築です。 PyQでは環境構築なしで、ブラウザをひらけば10秒でプログラミングを始められます。 読む・書く・動かすサイクルで定着PyQのエディター画面では、実際にブラウザの後ろでPythonが動いています。これにより、教材を読む→コードを書く→実際に動かすという流れを画面内で完結できます。もちろん、自分で内容を変更して、動かして試してみることもできます。 あなたの興味に寄り添う、1500問以上から選べるコンテンツPyQでの学習は、数個の問題からなる「クエスト」という単位で進みます。 600クエスト・1500問以上存在するすべてのクエストは、好きな順に学び放題。 関連の深いクエストはパート・コースにまとめられており、 直感的に様々なクエストを組み合わせて、自分の興味のある分野を学べます。
機械学習を英語ビデオで学ぶサイトまとめ - Qiita
機械学習、盛り上がってますね。いつの日かクイックソートのようにロジックを知らなくても無意識に使える日が来るのでしょうか？ とにかくエンジニアにも数学と英語が必須な時代になりましたね。。。 グーグルのMartin Görner博士の３時間近いロングなビデオです。 MNISTをメインに、クロスエントロピー、Softmax、バックプロパゲーション、CNN、RNNと幅広く説明しています。 インド人？ぽい発音ですが、逆に聞き取りやすいです。 https://www.youtube.com/watch?v=vq2nnJ4g6N0&t=5265s&list=PL635lD4BqMFwg9TRzQPWGRrAOQBd41ISK&index=4 スタンフォードのフェイフェイ リー博士、今はグーグルAIのチーフサイエンティストです。 有名なスタンフォードの講義CS231nと呼ばれるものです。ゼロから作るの斎藤
データサイエンティスト養成読本 登竜門編 「11-3 Rで機械学習を試してみよう」のソースコード
Modeling_GermanCredit.r `{�6�U # パッケージをインストールする pkgs <- c("dplyr", "rpart", "rpart.plot", "rattle", "mlr", "evtree") install.packages(pkgs, quiet = TRUE) # パッケージを読み込む library("dplyr") library("rattle") library("mlr") library("evtree") # 読み込まれたパッケージを確認する search() # 表示オプションを設定する options(scipen = 100, dplyr.width = Inf, dplyr.print_max = Inf) # evtreeパッケージのGerman Credit Dataを読み込む data(GermanCredit) #
Introduction to Machine Learning in Python with scikit-learn (video series)
Introduction to Machine Learning in Python with scikit-learn (video series) In the data science course that I teach for General Assembly, we spend a lot of time using scikit-learn, Python's library for Machine Learning. I love teaching scikit-learn, but it has a steep learning curve, and my feeling is that there are not many scikit-learn resources that are targeted towards Machine Learning beginne
deep-learning-book/code/model_zoo at master · rasbt/deep-learning-book · GitHub
Model Zoo A collection of standalone TensorFlow and PyTorch models in Jupyter Notebooks. Classifiers Perceptron [TensorFlow] [PyTorch] Logistic Regression [TensorFlow] [PyTorch] Softmax Regression (Multinomial Logistic Regression) [TensorFlow] [PyTorch] Multilayer Perceptron [TensorFlow] [PyTorch] Multilayer Perceptron with Dropout [TensorFlow] [PyTorch] Multilayer Perceptron with Batch Normalizat
Pythonで機械学習：scikit-learnで学ぶ識別入門
このコースでは，機械学習における識別（分類・認識）の基礎をPythonを用いて学びます．このコースの目標は，機械学習でデータを識別するための一連の流れ（データの準備・前処理・識別器・評価など）を理解することです．Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnとインタラクティブなプログラミング環境jupyter notebook (ipython notebook)を使って，実際にpythonコードを実行しながら学びます． レクチャーでは，notebook上で実行するpythonコードとその内容を説明します．pythonコードのnotebookはダウンロードできますので，レクチャーを見ながら・見た後で実際に実行することをおすすめします．自分なりに改変・修正すると，さらに理解が高まるでしょう． 機械学習を理解するためには数学が必要になるのですが，このレクチャーでは（ほとんど）数式を使
それでもCourseraの機械学習コースをオススメする理由 - その後のその後
先日、オンライン学習サイトCourseraの機械学習コース "Machine Learning by Stanford University" を修了しました。 Machine Learning - Stanford University | Coursera (感動のエンディング動画) ただ、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良いらしいと知りながらもスルーし続けてる人は多いんじゃないかと思いまして、（おせっかいな
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The Gap: Where Machine Learning Education Falls Short
AWS Training and Certification - Machine Learning
Deep Learning基礎講座演習コンテンツ 公開ページ
Deep Learning
https://github.com/rasbt/deep-learning-book/blob/master/README.md
Yuta Kashino on Twitter: "Numpy/Scipyの勉強方法：まず100 numpy exercises https://t.co/uTGmTzZev7 で手習いして，Scipy Lecture Notes https://t.co/IzCI7Jzmlv をやると良いです．(言いっ放しではなんなので)"
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