はじめに この記事には、Googleのオンサイト面接に向けて勉強した内容が記載されていますが、それらはすべて面接を受ける直前に書いておいたものです。このエントリを読むことで面接で聞かれた内容が予測されてしまわないようにそのようにさせていただきました。ご了承お願いします。 この記事について 令和元年に医師を退職し、ソフトウェアエンジニアに転職します。 自分にとって大きな転機であったのと、とても大変な道のりであったので、私という人間が辿った道筋を最初から最後までちゃんとまとめておきたいと思いこの記事を書くことにしました。 私のような他業種から未経験での転職を目指されている方にとっても、何らかの参考になる内容であれば幸いです。 私の生い立ち 私は小さい頃からテレビゲームが大好きで、学校から帰るとずっと家でゲームをしている子でした。あまりにもゲームが好きだったので、遊ぶだけではなく自分で作ってみた
役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
ありがたいことに年末にメルカリの小泉さんとランチをご一緒させてもらいました。 CTO(@yutadayo)が作成した過去の失敗スライドに、リプライをいただいのがきっかけだったのですが、長らく競合事業(現ラクマ)をやっていたこともあり、きちんとお話ししたことがなく、とても学びが深かったので、ご本人に許可をいただいて、メモした内容と学びをシェアさせていただきます。 なんでメルカリに？噂ではフリルにも入社してもらえる可能性もあったとか？2007年よりミクシィに入社し、2012年の退任までCFOを務めていた その後、1年以上は他の会社の社外取締役をしたりフリーランスをしていた フリルは2012年夏リリース、メルカリは2013年春リリース 小泉さんは2013年冬にメルカリ入社 フリルのことは入社前から知っていて、2012年冬のIVSでコミュニティファクトリーの松本さんに「フリル知ってる？紹介してよ」
はじめにクレディセゾンに来てちょうど５年が経ったので、これまでの取り組みをまとめてみようかと思う。書き進めていくうちにとても長くなってしまったので、1年につき3トピックに絞ってあとはカットした。それでも5年分なこともありかなり長くなったので、目次から各トピックに飛んでもらえればと思う。社内の関係者も読むかもしれず、「自分のやったことが載ってない！」と思うこともあるかもしれないが、内製開発案件だけでも53案件あり全部載せるととんでもない量になるので許してほしい。それから、振り返ってまとめると退職すると勘違いされるかもしれないけれど、退職するわけではありません！ 2019年：ゼロからのスタート1-1. 内製開発エンジニア募集を始める「日本のそれなりの規模の事業会社の中に、内製開発チームを立ち上げることはできるのだろうか？」 2019年3月、クレディセゾンに来たばかりの私にとってはこの質問への答
リクルートテクノロジーズ エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2019年度版） | Recruit Tech Blog
こんにちは。セキュリティエンジニアの平松です。 毎年、大きな反響を頂いているエンジニアコース新人研修の内容を今年も公開します。 リクルートテクノロジーズの新人研修 リクルートテクノロジーズでは、新卒採用の新人向けに3ヶ月間の技術研修「ブートキャンプ」を実施しています。 新人たちは採用時の応募職種によって振り分けられ、各職種に適した内容のブートキャンプを受講します。 今年のブートキャンプは以下の3つのコースで実施しました。 スタンダードコース：プログラミングやWebサービスの構造の基礎を学び、その後1つのスマホサイトを企画からリリースまで行うコース。 エンジニアコース：現場での技術に即した実践的な内容を学び、その後実際のサービスでチーム開発のOJTを実施するコース。 データサイエンティストコース：現場でのデータ解析の実務に即した実践的な内容を学ぶコース。 本記事では、実際に「エンジニアコース
はじめに エンジニアやデータサイエンティストの人材育成のためのオープンソースな教材を探していたらMicrosoftがGitHubでかなり質の高い教材をweb開発、データサイエンティスト、機械学習、IoTの四項目を対象に提供してるのを発見したため共有したいと思う。 正直、マイクロソフトと聞くとGoogleやらFacebookに比べていけてないイメージを持っていたけど、実際にMicrosoftのGitHubレポジトリを見て、彼らはここ数年で大きく変わったように思える。特に人材育成や学習教材に関しては世界一かもしれないなんて思っています。本記事では筆者が自信を持っておすすめするMicrosoftのオープン教材を紹介するのでぜひ自身の勉強や人材育成に生かしてもらえれば本記事を執筆した甲斐があります。（もちろん僕がお勧めしているだけでなくてGitHubのスター数も多く世界的に認められています！） こ
本記事は、Engineering Manager Advent Calenderの１日目です。 はじめに エンジニアリングマネージャ(EM)と呼ばれる職務を設置する企業が増えてきました。 私たちの主催したイベントEOF2019でも700名近い方に参加していだき、また多くの方にご協力いただき成功裏に終わることができました。 EM Meetup/EM.FMなどのムーブメントの中心の一翼を担わせていただき、その高まりを感じる一方で不安も感じます。このエンジニアリングマネージャという職務は非常に多岐にわたるケースが存在していますし、必要だとされるスキルもまちまちです。そして、多くの場合、その企業のステージや状況ごとに求めるものは違います。また、求めていることを明文化することすらされていないケースも存在します。 このことから、エンジニアリングマネージメント自体が一時的な潮流として消費され、消えていっ
Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
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ここ数年プログラミングを学びたい人が増えている。そうした需要に応じて有象無象のプログラミングスクールや不適当な内容の学習サイトも増えている。中には粗悪なスクールやオンラインサロンも沢山ある。しかし未経験者にはどれがいいスクールなのか悪いスクールなのか等の審美眼はない。 この記事では未経験者がそういった情報弱者を食い物にする偽物に騙されないように滑らかに学習を進めていくための道筋について書く。 この記事の対象読者は下記。 教養としてプログラミングを学びたい未経験者 とにかくWebサービスやアプリを作りたくてプログラミングを学びたい未経験者 プログラマとして職を得たい未経験者 以下、まずは全ての対象読者向けの下準備について書き、その後それぞれの対象読者向けに道筋を書く。 目次 準備 教養としてプログラミングを学びたい人の場合 とにかくwebサービスやアプリを作りたくてプログラミングを学びたい人
Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball
※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年
こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展：研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ
2022-08-08 リーダーの作法 ささいなことをていねいにを読み終えた。 著者は Netscape でマネージャー、Apple でディレクター、Slack でエグゼクティブを経験した Michael Lopp さんで、過去にBeing Geek や Managing Humans を書かれている。 翻訳の質も非常に高く、楽しく読めた。1 そんなにマネジメント関係を読んでいるわけではないが、HITH OUTPUT MANAGEMENT や、エンジニアのためのマネジメントキャリアパス ―テックリードから CTO までマネジメントスキル向上ガイド 同じくらい良い書籍で、学びや共感を多く感じた。 自分はマネジメントのポジションについたことはないが、仕事をしていくなかでマネジメント関係のソフトスキルや複数人でどうやってうまくリーダシップを発揮して、大きい問題を解決するかに興味があるので、良い書籍
GPT-1→GPT-2→GPT-3→GPT-3.5→ChatGPT→GPT-4までの進化の軌跡と違いをまとめてみた｜スタビジ
当サイト【スタビジ】の本記事では、昨今のAIの進化のきっかけになっているGPTシリーズについてまとめていきたいと思います。GPT-1から始まりGPT-2、GPT-3、そしてChatGPTであるGPT-3.5、GPT-4と進化してきました。この進化の軌跡と違いについて解説していきます。 こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事では最近のAIブームの火付け役になったGPTシリーズについて簡単にまとめていきたいと思います。
NTT退職エントリ 底辺子会社編
先日10年勤務したNTTを退職してフリーランスエンジニアになりました。 流行りの？NTT退職エントリーですが、よくあるのはNTT研究所とかの超エリートがGAFAMでデータサイエンティストになりましたみたいな話ですが、 私の場合はグループでも底辺の話で、NTT持株会社から見るとひ孫会社で保守を専門にする会社で更に中途採用です。 研究所なんてほんの上位の話なので、NTTの実態として大量の底辺保守人材を抱えているので、ある意味リアルな話になるかなと。 自己紹介 NWエンジニア歴9年、AWSエンジニア歴1年の37歳。 NWエンジニアと言いつつほぼ監視のみという弱々エンジニアでしたが、AWSエンジニアに転向して1年でフリーランスに挑むことにしました。 前歴 新卒時は氷河期末期。 新卒は金融営業だったが1年で嫌気差し退社 次も金融だったがパワハラにあい1年で退社 鬱になり就職活動する気も起きないが金も
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
はじめに 当記事を開いてくださりありがとうございます。私は表題の通り、私は一般にメガベンチャーと呼ばれる自社開発企業で機械学習エンジニアとして勤務しはじめてからわずか半年で、鬱を発症し退職することになったものです。この会社は待遇も良く、社風としても労働者思いのとても素晴らしい会社であったと私自身振り返って思います。 そんな会社に運よく入社することができた私ですが、わずか半年で「鬱状態」と心療内科から診断を受け休職し、会社制度により退職することになりました。「え？そんなに素晴らしい環境なのにメンタル弱すぎでは？」と思われる方もいらっしゃることでしょう。返す言葉が全くありません。おっしゃる通りです。 しかし同時に、「何故鬱になったの？」と思われる方もいらっしゃるのではないでしょうか。本記事ではこの点について鬱を発症した本人の目線から「どうしてそんなことが起きてしまったのか」という点について考察
デザインシステムとは、サービス開発する上で必要となるデザインの概念、スタイルガイド、コンポーネント集などで構成されるデザインのルールです。 Salesforce.comの「Lightning Design System」が2015年に登場して以来、多くの企業がこのデザインシステムを導入するようになりました。 プロトタイピングツールで有名なUXPinが提供するデザインシステムプラットフォーム「adele」では、90個以上（2019年12月現在）ものデザインシステムが公開されています。その企業のラインナップを見ると、大手ITベンダー、SaaSベンダーのみならず、自治体、金融機関、大学など多くの業界で、組織のブランド確立のために、デザインシステムを活用していることが分かります。 GoogleやAppleが提供するデザインシステムは、既に多くのブログで語りつくされていますが、その他の企業でも素晴ら
データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしているひぐ(@zerebom_3)と申します。 1年ほど前に、社内の先輩(@potsbo)との1on1で、"仕事ができるようになりたくて高い目標(ex. 業務外で毎週X時間勉強する)を建てるが、結局続かず、能力も伸びない。自己肯定感も下がってしまう。どうしたら良いか。😭"と相談しました。 そのとき、”意志力に頼らず、仕組みを使って習慣をコントロールできると成果を上げられるようになるよ"とアドバイスをいただき、隔週で自分の習慣の作り方についてレクチャーしてもらいました。 その結果、仕事・業務外でもアウトプットの量を増やし、能力を身につけられたと感じています。例えば、業務外においては、2023/01 ~ 07の7ヶ月で下記のようなインプット・アウトプットができました。 - Zennへの記事執筆7本 - 外部登壇2本 - Kaggle 銀
Computer Scienceの学位を取るために学費無料のオンライン大学UoPeopleに入ってもうすぐ1年 - えんぴつぶろぐ
この記事は社会人学生 Advent Calendar 2020 7日目の記事です。 米国のオンライン大学University of the People（以下、UoPeople）に入って約1年経った振り返り記事となります。 これまでのUoPeople関連の記事はこちら 自分について University of the Peopleとは 動機 入学するには 授業について 卒業までの所要期間 Computer Science専攻はどんなコースが受けられるのか これまでの進捗 これまでにかかった金額 課題がめっちゃ出る どうやって勉強時間を確保しているか よかったところ 学習内容への満足度は高い 英語のライティングスキルは多分あがった 日英両方でインプットするメリット 毎日強制的にアウトプットできる。 GPAのためなら頑張れる よくなかったところ National Accreditationなの
「データ分析の民主化」の在り方を、「社員全員Excel経営」が「社員全員データサイエンス経営」へと進化していった事例に見る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
以前こんな記事を書いたことがあります。 「社員全員Excel経営」で名高い、ワークマン社のサクセスストーリーを論評したものです。2012年にCIOに就任した土屋哲雄常務のリーダーシップのもと、取引データの完全電子化を皮切りに「全社員がExcelを使いこなして数字とデータで経営する」戦略へと移行し、社内のExcelデータ分析資格を一定以上取得しないと管理職に昇進できないとか、はたまた幹部クラスの企画・経営会議ではデータに基づかない議論や提案は相手にすらされないとか、「Excelを社員全員が使えるようになるだけでもここまで企業カルチャーは変わり得るのか」という事例のオンパレードで、関連記事や書籍を読んでいて舌を巻いたのを覚えています。まさしく「ワークマンのすごいデータ活用」だったのです。 一方、個人的に強く印象を受けたのが土屋常務が様々なところでコメントしていた「我が社には突出したデータサイエ
はじめに 前提 アメリカで働くためのビザ 業務経験 2023年のアメリカのテック業界の状況 具体的な就活のステップ ソフトウェアエンジニアのインタビューで求められることの抽象的な理解 レジュメ Job Descriptionから逆算してレジュメを作る 一枚におさめる 数字を用いてスケールとビジネスインパクトを示す なるべく隙間を埋める フォーマット添削ツールにかける レビューを受ける ネットワーキング・リファラル 応募する アメリカの就活はNumber Game 採用のトレンドを追う 時期を見計らう Linkedinで最新の求人を見つける方法 Promotedをすべて非表示にする "Most Recent"順にする 検索クエリを工夫する 設定をブックマークする 時間を決めて巡回する コーディングインタビュー対策 アルゴリズムの地図を脳内に作る 大学やCouseraでアルゴリズムの授業を取る
資料では、統計学がどんな学問なのか、統計学を学ぶことにどんな意義があるのかという初歩から解説。その上で統計学を「記述統計学」と「推計統計学」に大別し、それぞれの特徴や手法、注意点を説明している。 今回の無料公開は、ブレインパッドで働く有志のデータサイエンティストが技術資料などを外部に発信するプロジェクト「OpenBrainPad」の一環。「統計学をこれから学ぶ人も復習する人もぜひ利用してほしい」（ブレインパッド）という。同プロジェクトでは、過去にはプログラムのバージョンを管理するシステム「Git」のハンズオン（実際に手を動かして学ぶ）資料なども公開している。 関連記事 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート 総務省が「誰でも使える統計オープンデータ」を開講。統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する無料講座だ。 AIの基礎をZoomで講義 新人研修用
さくらインターネットは3月10日、プログラミング言語Pythonの基礎が学べるというオンライン講座「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」を無料で提供すると発表した。新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、外出を控えている人向けに開講する。同日から申し込みを受け付け、16日から提供する。定員は100人（応募多数の場合は抽選）。 講座では、機械学習に必要なPythonの文法に加え、行列計算を行うライブラリ「NumPy」、グラフを描画できるライブラリ「Matplotlib」、データ解析を行えるライブラリ「Pandas」、画像ファイルを読み込むためのライブラリ「Pillow」、機械学習のフレームワーク「scikit-learn」の使い方を学べる。 さくらインターネットが構築・運用している、人工衛星が取得したデータを分析できるプラットフォーム「Tellus」も活用
2023年にブックマークしたページでよかったもの集めた - Really Saying Something
2013年から「その年ごとにブックマークしたページでよかったもの集めた」と題して、1年分の「自分がブックマークしたページ」を振り返り、まとめています。正確には毎年ではなくて、2022年だけ抜けています。いろいろなことがあり抜けました。そしてあきらめて、2023年版を作りました。 完全に「私得」なまとめなのでカテゴライズなどは一切しておらず、主に自分のブックマークした順番となっています。基本的には、以下の基準で選出しています。 当年に作られたエントリーであること Wikipediaや当年に作られたことが明確でない役所のページなどは除外 ブックマークが多く集まっていてもリンク切れであるものは除外 Yahoo!ニュース（掲載終了）、サイトクローズなど 内容が「閲覧する際に1記事単位になっている（ページャーはOK）」になっていること 有料記事、課金しないと全部読めない記事などは除外 今年は入院した
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
競技プログラミングの在り方 ～「競技プログラミングを我々が終わらせる」を受けて～ - chokudaiのブログ
nuc.hatenadiary.org 競技プログラミングについての言及があったのですが、バズってる＋競技プログラミングについて、納得がいかない記述がかなり多く見受けられたので、反論記事を書きました。 自己紹介 競技プログラミングの日本最大企業「AtCoder」の社長を9年間続けています。競技プログラマとして、2010年から毎年1つは世界大会で入賞しています。 完全に競技プログラミング支持側の意見なので、ポジショントークを出来るだけ排除しようと心がけているものの、完全に排除することは多分出来ていないため、多数の意見と比較してもらえると幸いです。 競技プログラミングとGoogle まずは肯定的な所から。 Googleに入るためには、競技プログラミングではなく、Googleに入るための勉強をするべき、という点に関しては、間違いなく正しいです。特にAtCoderの競技プログラミングは、常日頃から
世の中には、経営やマーケティングのためのフレームワークや論理モデルが数多く存在しています。これらを学ぶことは、ビジネスパーソンとしての私の基礎力に繋がるのではないかと思い、特に著名なフレームワークを中心に、作られた背景や基本的な特徴を少し調べてみました。 3C マッキンゼー・アンド・カンパニー在籍時代の大前研一氏が1982年に発表した著書『The Mind of the Strategist』の中で提唱したフレームワークです。環境分析の手法のひとつといえるもので、外部分析と内部分析を簡潔に組み合わせて、市場機会を発見することを目的としています。 1980年代、トヨタ、SONYなど日本の製造業が世界市場で高い競争力を持っていました。しかし、成功している企業には必ずしも優秀な戦略コンサルタントがいた訳ではなく、洞察力と直感力による戦略立案がなされていました。 経営やマーケティングに関する「天賦
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
大卒同等と認定「Googleデータサイエンティスト育成コース」がオンライン開校へ【補足訂正】 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Photo by Gratisography on Pexels.com ピックアップ：A digital jobs program to help America’s economic recovery ニュースサマリー：Googleは13日、デジタルスキルの習得をサポートする取り組み「Google Career Cerfiticates」へ、新たに3つのコースを追加したと発表した。コースはデータアナリティクス・プロジェクトマネジメント・UXデザイン講座で、Grow with Google上にて受講可能となる。 編集部による訂正：記事初出時、３講座が受講できる場所をGrow with Googleとしておりましたが、正しくはオンライン学習プラットフォーム「Coursera」上という話題があるものの、公式の発表では場所や時期は未定、というのが正しい情報でした。修正してお知らせさせていただき
ChatGPTとLLMシステム開発について纏めた187ページ資料です。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 今後も随時更新していきます。 データサイエンティスト協会での発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU Build Japanでの発表はこちら。 https://youtu.be/UEZzx6a005g?si=Ot8EO2bv8yhQQEcy 2023/7/28 体裁修正、余計なページを削除 2023/12/12 RAG、API仕様、モデルのページを追加。また情報を最新化。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 1. LLM - GPTの全体像 LLM - GPT とは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ 大規模言語モデル(LLM)が持つ基礎能力 デジタルツールとLLMの連携 GPTに関す
AIに「お前のところの営業担当、マジでクソだ、二度と顔見せんな。替えろ」をメールの文章に変換してもらったら超実用的だった
ところてん @tokoroten 株式会社NextInt 代表 著書「ChatGPT攻略」 共著「仕事ではじめる機械学習」「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編」 データ分析、コンサル、ゲームディレクター、技術顧問、企業での研修・講演などで出稼ぎ労働中。 お仕事相談はDMからどうぞ。 nextint.co.jp slideshare.net/TokorotenNakay…
Udemyで新春セール開催！ 2020年にUdemyで最も興味を集めたカテゴリートップ5と人気コースを紹介 - はてなニュース
2020年は新型コロナウイルスの流行、それに伴うリモートワーク（テレワーク）やワーケーション、オンライン授業での学習といった大きな社会的変化がありました。 意図せず起きた変化ではありましたが、働き方や学び方の変化は、自分次第で何かを大きく変えられるチャンスでもあります。内閣府の調査*1によると、在宅勤務などで生じた空き時間を新たな挑戦に充て、オンライン学習でプログラミングなどIT関連の学習に取り組む社会人が増えているとのこと。 めまぐるしく変わる社会へ適応するためには、自分にとって必要な情報を見極めるだけでなく、時代と共に学び続ける姿勢も必要。新しい学びはきっとあなたの強い味方になってくれることでしょう。ちょうどオンライン学習プラットフォーム「Udemy」では、2020年12月30日（水）～2021年1月7日（木）の間、対象の講座を1,200円から受講できる新春セールを開催。講座は買い切り
以下はjavinpaul( Webサイト / Twitter / Facebook / dev.to )による記事、11 Essential Skills Software Developers should Learn in 2020の日本語訳です。 なおリンク先URLは元記事のままであり、和訳にあたり変更などは行っていません。 11 Essential Skills Software Developers should Learn in 2020 注意事項：この記事にはアフィリエイトリンクが含まれています。 この記事に記載されているリンクを踏んで製品やサービスを購入すると、私が利益を受けとることがあります。 ソフトウェア開発を始めてしばらくすると、優れたプログラマになるには何をすればいいのかという考えが時によぎるでしょう。 より良い開発者になるために、2020年には何を学ぶべきでしょう
アル(https://alu.jp)というマンガサービスを作っている、けんすうと申します。 最近、マンガ新検索MNMという、イケてるサービスを作りました。 何かというと、マンガを入れると、読んでいる人が同じデータから、「だいたいこのマンガが好きな人はこんなマンガも好き」という、「距離が近いマンガ」を出してくれるというものです。 たとえば、「ドリフターズ」と入れると「HELLSING」「ヨルムンガンド」「ゴールデンカムイ」とでました。 お陰様で、結構バズりまして、いろいろなところで話題にしていただいたのです。 こういうの待ってたし、実際にやってみたら本当に好きな漫画ばかり出てきて精度もピカイチ。 「近いマンガ」がわかるマンガ新検索 MangaNearestMap #アル https://t.co/YoYhHttYus @alu_incより — なかみち (@shuhei_nakami) Ju
プロダクトの成功に必要な 3 つのステージと 20 のタスクについて：現場の動き方をまとめました｜Fritz | Lead Product Manager @ Mercari
こんにちは、フリッツ です。プロダクトマネージャー（以下 PM）になってから相当の年月が経ち、特に、現職の US メルカリにおいては「 UIUX 強化型 PM 」として認知されるようになりました（ありがたい）。 ただ、最近は自分があまりにもいま持っているスキル・経験に立脚しすぎているなぁ、と感じており、強みの分野を広げようとお勉強中。 ということで、旅の序盤として、本記事では「プロダクトの成功」を導くために必要とされる、問題定義・優先順位決定・実行 という 3 つのステージを PM 視点から 20 項目にわけてみました。できるかぎり、（自分の今までの）現場の動き方に沿うようにまとめました。割と基本的な内容ではありつつも、特に実行のパートにおいては、現場で役立つような個人的知見を多少含められたはず…。 プロダクトに関わる方、および・駆け出し～数年目の PM の方のお役に立てる記事になっていれ
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