高校レベルの数学から大学の教養数学くらいまでを独学/学び直した - razokulover publog
去年の12月頃から数学の学び直しを始めた。 職業柄少し専門的な、特に機械学習の方面の書籍などに手を出し始めると数式からは逃れられなかったりする。とはいえ元々自分は高校時代は文系で数学1A2Bまでしか履修していない。そのせいか少し数学へ苦手意識があり「図でわかるOO」とか「数学無しでもわかるOO」のような直感的に理解出来る解説に逃げることが多かった。実務上はそれで問題ないにしてもこのまま厳密な理解から逃げているのも良くないなと感じたのでもう少し先の数学に取り掛かることにした。 巷には数学の学び直しについての記事が既にたくさんある。それに自分の場合は何かの受験に成功した！とか難関の資格を取得した！というような華々しい結末を迎えている状態ではない。そんな中で自分が何か書いて誰の役にたつかもわからないが、少なくとも自分と似たようなバックグランドを持つ人には意味のある内容になるかもしれないので、どの
文系パパエンジニアが放送大学等でコンピュータサイエンス・数学を学んで理系学士を取りに行く話 - とあるCS学徒のブログ
※取りに行く話なのでまだ取ってません。 界隈ではコンピュータサイエンス（以下CS）を学ぶことが流行っていますが、これはとあるパパのとある一例です。どなたかの参考になれば。 こちらの通り申請致しました。 https://t.co/IDkVJAWjc2— Y (@wbspry) 2021年2月13日 誰？ 事の経緯 なぜ大学でCS・数学を学びたいのか CS系学位を課す外資大企業たち CSできるマンへの憧れ 立ちはだかる数学の壁 dynamicなものよりstaticなもの ところで、CSって何？ 選択肢と選択 なぜUoPeopleではなかったか 週次の人巻き込み課題が大変そう 単位移行が可能なのか（※当時は）よくわからなかった とはいえ なぜ帝京理工通信ではなかったか なぜJAISTではなかったか 学位授与機構との出会い 新しい学士への途（単位累積加算制度）とは 学位取得までの流れ そして単位集
文系大学生が機械学習を０から始めて９か月でKaggle銀メダルを獲得するまで - Qiita
今回自分は０から始めて９か月でコンペで銀メダル(6385分の249位,top4パーセント)を獲得できました。 自分の今までの流れをおさらいしていきます。 それまでの僕のスペック 数3と行列はほぼ何も分からない プログラムはrubyとjavaはそこそこに書ける、pythonは知らん 勉強の流れ １２月末 機械学習を始めると決心、とりあえず何をやればいいかよく分からないがpythonが必要らしいのでprogateでpythonをやってみる １月 数学が必要らしいので、行列と微分積分について１から学んでみる。今から考えると、行列の基礎をさらえたのは良かったですが、それ以外はこの時間は絶対いらなかったなと考えています。 微分積分 行列 ２月 Udemyで多くの講座を受ける、詳細は以下の記事にまとまっています https://qiita.com/HayatoYamaguchi/items/c8051
機械学習の勉強を始めて1年以内にkaggleで2位になったので、やったこと全部書く - kaggle日記
皆さん初めまして！ 先日kaggleのARCコンペで2位になったのですが、 2位で終了しました！みなさんお疲れさまでした。コード書くの楽しかった。 pic.twitter.com/dLxl6Mlgoe — Aryyyyy (@aryyyyy13) 2020年5月28日 僕のkaggle歴が浅めということもありtwitterでも結構反響があって、何人かの方にはわざわざDMまで頂いてどんな勉強をしたか聞いていただきました。なるほど需要があるならということで、今までのことをまるっと振り返ってみようと思います。 これからkaggle始める方のためになれば幸いです。 機械学習を始める前のスペック 準備期間：2019年7月〜 kaggle初参加：2019年9月〜 kaggleちゃんと始める：2019年10月〜 DSB参加：2019年10月〜 会社を休職して本格的に勉強開始：2020年1月前半〜 手頃な
統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス
中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話 - Qiita
中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話PythonAITOEICChatGPTclaude はじめに データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（2023.11.14時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←こういう者です。 プロフィールページ👇👇👇 ※全て、個人の意見です。個人差もあります。 TOEICとは TOEICは、Test of English for International Communicationの略で、非英語圏の人々がビジネスシーンで英語を使う能力を測るためのテスト。 リスニングとリーディングの2つのセクションで構成されており、それぞれ495点満点、合計990点が最高得点。 TOEICスコアは、企業
2022年4月13日の試験で統計検定準1級に合格したので、記事を書く気になりました。daminです。（Twitter: @5882353i） うおおおおおおお統計検定準1級合格！！！！！！！うおおおおおおお！！！おおおおおお！！！！！！うおおおおおお！！！！！！！！！！！！！！！ pic.twitter.com/J1LDsgUVm1 — 惰眠👻 (@5882353i) 2022年4月13日 背景や、合格するまでに使った本などを書いていきます。 背景（受験までのおおまかな流れなど） 余談：センター統計選択のススメ 持っていた方がよいもの・知識 線形代数の知識 Pythonの知識 goodnotes5 使った本 東大出版の統計学入門（通称：赤い本） 公式の準1級対策本（通称：ワークブック） 過去問 クラインバウム生存時間解析 ゼロDL ベイズ漫画 まとめ 真剣に読んでいる人向けのまとめ あま
はじめにこの記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 （2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系
「リスキリングとかではなく統計検定3級とMOSのExcelとITパスポートをホワイトカラー職の全員に取らせましょう」という話をしている
ところてん @tokoroten 「リスキリングとかではなく、統計検定3級とMOSのExcelとITパスポートをホワイトカラー職の全員に取らせましょう」という話をしている 2023-02-17 16:18:51 ところてん @tokoroten 「人事部の仕事は研修プランを作ることだけじゃなくて、誰を社内の英雄にしてロールモデルにするかやぞ。 英雄を作れば、ヒエラルキーが自然と形成されて、勉強と昇進がリンクしていると思わせてくれるし『憧れ』は勉強の強い動機になる」 という話をしている 2023-02-17 16:22:06 ところてん @tokoroten 「統計検定3級と、ITパスポートは、いま高校生がやっている情報Iの範囲とほとんど被ります。つまりあなた方の社員は高校生が持っているはずのスキルが無いのです。だから、高校レベルからやり直す必要があります。いまの若い子たちの方が優秀です」
統計検定準1級 合格体験記 - Qiita
はじめに 統計検定準1級は(一財)統計質保証推進協会が実施、(一社)日本統計学会が公式認定する「2級までの基礎知識をもとに、実社会の様々な問題に対して適切な統計学の諸手法を応用できる能力を問う」試験です。現在はCBTでの実施となっています。 主観を込めて言いますと、2級と準1級では難易度に雲泥の差があります。 強調して言っておきます。まったく違います！ 準1級では統計的推定や検定に加えて、多変量解析(重回帰、PCA、主成分分析、数量化)、時系列解析、マルコフ連鎖、確率過程、分散分析、ベイズ統計、MCMC...と範囲が広いのが特徴です。 以下、かなりの長文になりましたが、受験して得た知見をかなり具体的に記述しました。読者の皆様の合格への一助となれば幸いです。 目的 私はとある私立中高で物理と情報を教えています。統計の勉強を始めたのは、教科「情報」を教えるにあたってのスキルアップが目的です。も
統計検定1級(2021)を受験した話（統計数理の試験対策・勉強編） - 統計応用合格君’s diary
この記事は何？ タイトルの通り、2021年の統計検定1級試験を受験し統計数理に合格してきたので、記憶が鮮明なうちに勉強してきた内容をメモしておこうと思います。ちなみに、統計検定は私にとって今回が（級によらず）初めての受験でした。 対策・勉強した内容以外の、当日の受験体験記は以前に公開していますので、そちらもご興味あればぜひ併せてご覧ください。 taro-masuda.hatenablog.com 免責 あくまで個人的な方法論であるため、本記事の情報が必ずしも今後の試験においてそのまま有効であるとは限りませんのでご注意ください。損失等をこうむられた場合であっても、筆者は一切の責任を負いかねます。 TL;DR 久保川先生の教科書『現代数理統計学の基礎』の2~8章の章末問題(（＊）印は飛ばす) + 統計数理は過去問を仕上げました。過去問は1ヶ月以上前からやるのがお勧めです。 現代数理統計学の基礎
※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク
データサイエンティストは何を勉強すべきか：「教養」と「必須」と「差別化」と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Wokandapix from Pixabay) 個人的な観測範囲での話ですが、データサイエンティストという職業は「21世紀で最もセクシーな職業」として刹那的な注目を集めた第一次ブーム、人工知能ブームに煽られて火がついた第二次ブーム、そして「未経験から3ヶ月で人生逆転」ムーブメントと折からのDXブームに煽られる形で沸き起こった第三次ブームを経て、何だかんだで社会に定着してきた感があります。 で、このブログを始めた頃からの連綿と続くテーマになっていますが、いつの時代も話題になるのが「データサイエンティスト（になるに）は何を勉強すべきか」ということ。7年前から恒例にしてきた「スキル要件」記事では、基本的には「どれも必要な知識（学識）」であるという前提で分野・領域・項目を挙げてきました。少なくとも、最初の3回ぐらいはそういう認識でスキル要件記事を書いていた気がします。 ところ
【初心者必見】プログラミング未経験から3年間のPython学習ロードマップ完全版 - 仮想サーファーの日常
近年、Pythonの求人数・案件数が増加すると同時に単価も上がってきており、エンジニアの中で人気が高まっています。 これからプログラミング言語Pythonを学んで、Webアプリケーション開発エンジニアや機械学習エンジニアになりたいと思っている方も多いのではないでしょうか。 この記事では以下のような方向けに、Pythonを未経験からどのような手順で学びPythonエンジニアになるのか、またPythonエンジニアになった後にどのように学び続けていけばいいのか、具体的な方法をまとめています。 この記事の対象読者 エンジニアではないけど、未経験からPythonエンジニアに転職したい方 エンジニアではないけど、未経験からPythonでデータ分析や業務効率化をしたい方 非Web系の会社で働いているけど、Web系のPythonエンジニアに転職したい方 Pythonとは Pythonとは何か Python
データサイエンティストという職業の10年間の変遷を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Gordon Johnson from Pixabay) TL;DR 今年の6月に僕自身がデータサイエンティストに転じて10年という節目の年を迎え、10月でDavenportの「データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業である」HBR総説から10周年になるのを機に、この10年間のデータサイエンティストという職業の変遷を振り返ることにしました。 6月の回顧録記事でも書いた通り、僕がデータサイエンティストの仕事に就いてから今年で10年になります。最近も同じかどうかは分かりませんが、古くから「10年ひと昔」という常套句がある通りで個人的には大きな節目の年だと感じています。 一方で、今年の10月にはあまりにも有名な「データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業である」HBR総説が出てから10周年を迎え、後述するようにDavenportは「今もデータサイエンティ
科学的発見が誇張→曲解→誤解→蔓延するメカニズムの図解と簡単で効果抜群の2つの対策｜ふろむだ@分裂勘違い君劇場
科学的発見が私たちに届くまでの伝言ゲームで、さまざまな誇張・曲解・誤解が注入されています。 いったい、どうやったら、この伝言ゲームに勝ち、信用できる科学的発見と、地雷とを見分けることができるのでしょうか？ 『Science Fictions』という本がその参考になります。 この本は、アメリカのamazonで306人に評価され、☆4.6という高評価。 世界最大の書評サイトgoodreadsでは1925人に評価され、☆4.39という高評価。 日本のamazonでは31人に評価され、☆4.0と、中程度の評価(翻訳は良い)です。 この記事では、この本を元に、以下の２つの視点から、この問題と、その解決策を検討します。 〔問題の把握〕 科学的発見の流通システムにおいて、いかにして、発見が誇張され、曲解され、誤解され、流通し、最終的に私たち一般人がそれを信じてしまうのか、その全体像を把握する。 〔解決策
2023年11月19日に統計検定1級を受験し，統計数理，統計応用(社会科学)にダブル合格。 勉強期間半年(半分ダラダラ)で一発合格できた経験をもとに主観込み込みで綴っていきたいと思う。 結論 結論からいいます。統計検定1級に受かりたければやることはただひとつ。 現代数理統計学の基礎を完璧にする。 これだけです。現代数理統計学？統計検定準1級ワークブック？過去問？いりません。 現代数理統計学の基礎，この本を仕上げ切るまでは手をつけなくていいです。 なぜ僕がこう言い切れるのか軽く説明していきたいと思います。 簡単な自己紹介 某都内私立大学3年生。大学の授業で線形代数，微積，確率統計の基礎を履修。受験期は理系で数3も勉強していたためそこまで数学に対する抵抗はない。というか数学に抵抗のある方は統計検定1級に向いてないと思う。 なぜ現代数理統計学の基礎だけでいいのか 統計応用の勉強はどうするの？そう
年間2,200名以上の社会人が受講する、データサイエンスを学ぶビジネススクール「datamix」。同スクールを運営する、株式会社データミックスのオンライントークイベント「データサイエンス業界の転職と副業の“今”」に、同社の立川裕之氏と福山耀平氏が登壇。データサイエンスを学んで独立した立川氏と、転職支援や副業の紹介を行っている福山氏が、データサイエンス業界の働き方について解説します。後編では、転職・副業における最大の強みや、転職の成功事例のパターンなどを紹介しています。 取締役に近いポジションなら、年収3,000万円以上も 福山耀平氏（以下、福山）：ちょうど昨日、ある大手の損保企業の担当者と話していたら、データサイエンティストのチームの統括ができて、経営層としゃべれる人材を募集されていました。これはもちろんチームを率いた経験など、難易度は高くなるんですけど、取締役に近いポジションの仕事です。
認知負荷および認知負荷理論 (Cognitive Load Theory) をもう少し正確に理解するための心理学研究・知見の紹介
認知負荷および認知負荷理論 (Cognitive Load Theory) をもう少し正確に理解するための心理学研究・知見の紹介 この記事の目的 ここ数年で、ソフトウェア開発やプログラミングの文脈で、「認知負荷」 および 「認知負荷理論」 という用語をよく見聞きするようになりました。私が今思い出せるだけでも、以下のような書籍や Podcast で重要なキーワードとして取り上げられています。 A Philosophy of Software Design, 2nd Edition チームトポロジー 価値あるソフトウェアをすばやく届ける適応型組織設計 プログラマー脳 ～優れたプログラマーになるための認知科学に基づくアプローチ fukabori.fm 102. A Philosophy of Software Design (3/3) w/ twada この「認知負荷」ですが、少なくとも近年見聞
慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強するための参考書の順番 (私見) について紹介していきます． 3年ほど前に『日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊』を紹介しましたが，今回は「どのような順番でどの参考書を読んでいくと比較的スムーズに勉強が進められるのか」に焦点を当て，比較的最近の書籍や英語の書籍まで含めて紹介していきます． まずは全体的なフローのイメージを提示しておきます． 今回の記事では，「ベイズ統計学を勉強すること」のスタートとゴールを以下のように定めます． (スタート) 統計学の基礎的な内容 (統計検定2級程度の内容) は身についている (ゴール) ベイズモデリングに関する最新の論文がある程度理解して読め，自力でモデルを組んだり実装することができる また，このゴールへの道のりとして，大きく2通りのルートを想定します． (ルートA: フルスクラ
【退職エントリ】データサイエンティスト目指してたけど、途中で別にデータサイエンティストなりたくねぇなって思ってデータアナリストになった話。｜ねこぼ@データアナリスト
【退職エントリ】データサイエンティスト目指してたけど、途中で別にデータサイエンティストなりたくねぇなって思ってデータアナリストになった話。 特に就活生・転職を考えている方が多そうだったので、私が今回の転職で、何をどのように考えて動いたのか参考になるかもしれないと思い、整理してみました。 目次 1. 自己紹介 2. 準備段階でやってよかったこと 3. 応募先を決めるときの条件 4. あれ、別にデータサイエンティストじゃなくてよくね 5. それから1.自己紹介はじめに簡単に自己紹介します。 ・現在29歳 ・私大文系卒 ・中規模のデータ分析職(現職)⇒大手IT会社のデータアナリスト職(内定先) ・Pythonで機械学習の勉強を始めたのは2年ほど前 (それまでプログラミング経験はなし) 2. 準備段階でやってよかったこと現職に入社してから現時点でおよそ3年半です。転職に向けて実際に求人に応募し始め
新卒ポーカープレイヤーが山籠りして機械学習エンジニアになった話 - 新卒ポーカープレイヤーの日記
2019年8月某日AM5:30、カビ臭い布団で目を覚ます。今日も今日とて身体中が痒い。ここは、平均標高1200mの某町のさらに外れにある、季節労働者用の寮。押し入れ下段の布団は腐っている。水道管は朽ちており、顔を洗うのも憚れるような茶色い水しか出てこない。昨晩試しに買ったアメスピの新作は不味い。ああ、早く部屋を出なければ、朝飯の時間に間に合わない。 起きたままの格好で山道を10分ほど下り、作業員の待機室に着く。いつもは各々が無言で具の少ない味噌汁を啜っているのだが、今日は何やら騒然としている。どうやら昨晩、調理場のおじさんが料理長に泣きながら土下座し、「故郷(クニ)へ帰らせて頂きやす！」と言い放ち、寮から脱走したらしい。面白すぎる。しかし、そんな空気を一掃するように作業開始のベルは鳴る。 ペアで働く同僚は、40歳を過ぎている。しかし、その所作に落ち着きはなく、話していると少年を相手にしてい
Web系企業での一人目の機械学習エンジニア・データサイエンティストに必要なスキルと経験して思ったこと - Qiita
０、はじめに マッチングアプリで機械学習エンジニアをやっているはやとと言います。今回は「Web系企業での一人目の機械学習エンジニア・データサイエンティストに必要なもの、やって感じたこと」について書いていこうと思います。 「Web系企業で機械学習エンジニアやってみたい！」「組織としてデータ分析や機械学習をやり始めたいけど何からやったらいいかわからない！」という方も多くいるでしょう。 Web系企業での機械学習エンジニア・データサイエンティストの動きはメルカリのブログとか本でよく見ます。しかし、まだ規模があまり大きくない会社における機械学習エンジニア・データサイエンティストの記事や本は一切見当たらず、また、立ち上げ（そんな大げさな言葉を使っていいのか分かりませんがw）の話が書いてあるものは見たことがないです。そのため、もしかしたら日本で初めての記事になるのではないかなと考えてワクワクしながら書い
この記事は datatech-jp Advent Calendar 2023 3日目の記事です。 背景・趣旨 筆者（@yuzutas0）は風音屋（@Kazaneya_PR）という会社を経営しており、データ職種の採用・育成に関心を持っています。 複数企業で少ない専門家を奪い合って疲弊するような採用活動ではなく、マーケット全体がより豊かになるような動き方はできないだろうかと模索しています。 1つの実験として、MENTAで「第2新卒が3ヶ月でデータ職種への転職を目指す講座」というトレーニングを提供し、ありがたいことに30名以上の方々に受講いただきました。 ちなみにこの講座は今では風音屋の社内研修になっています。 MENTAの受講者が30名を突破しました🎉 卒業生が風音屋に入社したり、スキルアップして「社内で提案が通るようになった」「現職で活躍できるようになった」という感想もいただいています。
この記事は、大塚淳『統計学を哲学する』（2020年、名古屋大学出版会）についての記事である。特に、哲学の観点から、本書における認識論への言及について論じる。 先に自己紹介をしておこう。私は数年前に大学院の修士課程を修了し、それ以降は特に哲学とは関係のない仕事をしている。大学では、学部・院を通して分析的認識論を勉強・研究していた。伝統的・非形式的な認識論のほうが詳しいと思っているが、形式認識論（特に確率を用いるベイズ認識論）についても関心を持っていて、博士課程に進んでいたらベイズ認識論を中心にした研究を行おうとも思っていた。数年前の記事になるが、私がどのようなトピックを学んでいたかは、現代の分析的認識論を紹介したこのブログ記事を読むとより把握できると思う。 踏まえて、以下の文章は主に哲学の視点からみたものになり、記述の大半は哲学的認識論に割かれている。帰納推論や因果推論などのトピックについて
はじめにこの記事は、文系出身の若手SIer社員が放送大学で情報学を勉強した記録です。主に似たような境遇の方への情報共有を目的に執筆しました。こんなやり方もある、という参考になれば嬉しいです。 簡単に自己紹介通信会社の名前が頭につくシステムインテグレータ（SIer）で、フロントエンドエンジニア兼UIUXデザイナーとして働いています。私立大学の文系学部を卒業後、研究留学を経て東京大学の学際情報学府という大学院で修士を取得し、2018卒として新卒入社して現在3年目ですそうこうしてるうちに5年目になりました。 大学院は広い意味での情報系ではあったものの、「社会情報学」と呼ばれる分野で、いわゆるコンピュータサイエンスではありませんでした（ICT4Dと呼ばれる国際開発学と情報学の合いの子のような分野の研究をしていました）。入社前には応用情報技術者試験にも合格し、何とかついていけるかなと思っていました。
28歳、一念発起して未経験からデータサイエンティストを志した2年間の軌跡 - Qiita
はじめに 経済産業省の試算によるとAIやビッグデータといったデータサイエンティストが関わる分野では2020年に4.8万人が不足すると言われています。 まだまだ、世の中的に需要があり、将来性のある職業ですので、これから目指そうと思われている方も少なくないのではないでしょうか。 私も時代の流れに乗って、データサイエンティストを目指した人の一人です。 「一念発揮して未経験からデータサイエンティストを目指した普通の社会人が、2年後どのような姿になったのか？」 ということに、少しでも興味のある方に読んで頂けましたら幸いです。 そもそもデータサイエンティストとは データサイエンティストは大きく分けて2種類あると考えています。 企業の課題解決のために大規模データを分析し、その結果をもとに状況の改善をすべく施策立案を行うデータアナリスト・コンサルタント寄りのDS サービスに機械学習を用いた機能を実装したり
知っていますか？Pandasをノーコーディングで高速化（CPU環境でも）できるらしい… FireDucks🔥🐦 - Qiita
知っていますか？Pandasをノーコーディングで高速化（CPU環境でも）できるらしい… FireDucks🔥🐦Pythonpandasデータサイエンス統計検定 はじめに Pandasで大量データを扱って処理時間にイライラしたことはないでしょうか？ なんと、Pandasを従来のコードを変えずに高速化するライブラリィが出たみたいです。 NEC研究所が出したFireDucks 🔥🐦 というライブラリィで、ベータ版が無償公開されています。 しかも CPU環境でも高速化されるみたいです。詳細は下記のサイトを参照してください。 ベーター版ですが無償とは素晴らしいですね！ 早速検証してみましょう。 環境 FireDucksの利用方法には、「インポートフック」、「明示的なインポート」の２種類があります。 「インポートフック」の場合は、pythonの起動時にオプションを指定することでコードの書き換え
【完全網羅】統計検定２級チートシート | とけたろうブログ
統計検定２級に満点で合格するために必要な全知識を紹介します。試験範囲に含まれているようで実際には出題されていないものはバッサリとカットしています。 受検前の知識の確認に使ってください！ １変数，２変数の記述統計の分野 代表値 ヒストグラム…データをいくつかの階級に分けて，縦の長さが度数，横の長さが階級の幅に等しい長方形で表したグラフ データの範囲…最大値ー最小値 中央値…データを大きさの順に並べたときの中央の値です。データが偶数個のときは，中央に並ぶ２つの値の平均です。 四分位数…データを大きさの順に並べて中央値（第２四分位数）で２つに分けるとき，第１四分位数は値の小さいグループの中央値，第３四分位数は値の大きいグループの中央値 四分位範囲…第３四分位数ー第１四分位数 箱ひげ図…データの散らばりを，第１四分位数と第３四分位数を両端とする箱と，最大値，最小値を端とするひげで表した図 相対度数
自分のような専門外の人間が「数学書」を読む時のメモ｜きぬいと
これは何？修士(文学)が数学を勉強する必要性に駆られているが、数学の書籍を読む方法について遠い記憶と見よう見真似でしか体得できていないので、インターネットの叡智も合わせて再度定式化して自分の逃げ道を奪うメモ。 僕の僕による僕のためのメモなので、他の人の参考になるかどうかは知ったことではない。 目的統計検定1級のために以下の書籍を理解を伴って「読了」するための方法について理解する。 過去の記憶修士(文学)とはいいつつ、学部〜大学院の頃に博士課程の先輩が主催する勉強会に参加して、読み方の片鱗を学んだ。その時は以下のことを概念的に学んだ記憶がある。 数学書1冊の読了に時間がかかることを受け入れる 1章が終わらないのはザラ。1行しか進まない日もある。 上記経験では(参加者との分担もあったためか)2年弱かかった。 数式には「行間(ギャップ)」がある 出てくる数式はつながりがあるが、それがわかりやすい
こんにちは、クルトンです！ 2021年11月21日に実施された、統計検定1級（数理統計、応用統計（理工学））に合格することができました！ なので、この記事では統計検定を受けるまでに勉強した内容について書こうとおもいます。 勉強を始める前の状態 どんな試験か 参考書 入門統計解析 現代数理統計学 現代数理統計学の基礎 大学教養線形代数（数研講座シリーズ＋チャート式） 確率と確率過程 過去問（2012～2019） 統計学 日本統計学会公式認定統計検定1級対応 やって良かったことorやっておけば良かったこと まとめノートを作る 過去問を早くからやる 連想ゲームをしてみる 最後に 勉強を始める前の状態 統計はセンター試験と大学1回生のときに般教でやった程度（分散は分かるけど不偏分散って何？ぐらいのレベル） 大学数学は微積分を選択したので線形代数は何も知らない 高校数学は得意な方だった みたいな感じ
はじめに Step 1, 2, 7に関しては、時間がなければやらなくてもいいと思います。 1. 統計を学ぶ 統計検定2級の取得 2. MLの原理を知る Machine Learning -coursera 勾配降下法の最適化アルゴリズムの概要 3. Pythonを学ぶ Python -Google 4. MLの基礎を学ぶ Machine Learning Crash Course MLでのデータの準備 フルスクラッチで勾配降下法を実装する フルスクラッチでkNNを実装する KMeansアルゴリズムとSVMを操作する方法 kNN, SVM, XGBoostの視覚化 勾配ブースティングとXGBoost Kaggle Masterが教えるXGBoost 決定木のスキルをブラッシュアップする 他に触れておきたいところとして、 LightGBM Gradient Boosting などがあります。(
【年収1000万円】1.SQL 2.python 3……これらを3ヶ月ガチるだけであの高給取り職「データサイエンティスト」になれることが判明！ MARCHと同じレベルとかお前らなら余裕よな？ : ライフハックちゃんねる弐式
2020年07月04日 【年収1000万円】1.SQL 2.python 3……これらを3ヶ月ガチるだけであの高給取り職「データサイエンティスト」になれることが判明！ MARCHと同じレベルとかお前らなら余裕よな？ Tweet 73コメント ｜2020年07月04日 12:00｜職業｜仕事・勉強｜Editタグ ：データサイエンティスト データサイエンティストになりたい人が踏むべき手順 1.SQLを勉強 2.pythonを勉強 3.データ加工を勉強(主にpandas) 4.統計学を勉強 5.機械学習を勉強(主にscikitーlearn) 6.kaggleに挑戦 7.転職 これだけ。 ガチでやれば3ヶ月でいけます。— 北谷 駿(文系だけどpythonいじれるらしい) (@a92803753) July 1, 2020 当ブログサイトはアフィリエイト広告、バナー広告を利用しています。 そうですね
はじめに データサイエンティストを志してみようと思っていろいろ調べたけど、ロードマップを調べても情報が多くてどれをやればいいかわからなくなったので頭の整理も兼ねて初めて記事を書いてみました。 多分知識がついたら増えるので加筆修正します。 初学者なので的外れな部分もあると思いますが、こんなのが足りないとか教えていただいたら加筆したいと思います。 筆者スペック ・MARCH文系卒 ・学部は経営学部 ・３０代前半 ・新卒で商社で７年、メーカーで３年営業 現在３社目 ・プログラミング歴０ データサイエンティストを目指すきっかけ ・会社に仕事をさせてもらう人生ではなく自分で仕事を選べるようになりたいという目標の為。 ・転職を繰り返した結果待遇は生活できるぐらいにはなったけど、 これからの人生とか考えた時に転勤とか含めどうしても会社に身柄を拘束された人生しか見えなかったこと。 ・結婚とか考えた時に収入
欲しかったデータサイエンス系の資格を全部取ったのでまとめます。 エンジニアではなくデータサイエンティスト寄りのため、AWS絡みやオラクルマスター等の実装系は弾いています（最終成果物がコードではなくレポートや資料であるジョブのイメージ）。 取った資格一覧 統計検定1級 データベーススペシャリスト データサイエンスエキスパート 応用情報技術者 G検定 データサイエンティスト検定リテラシーレベル Python3エンジニア認定データ分析 データサイエンス数学ストラテジスト上級 取った資格一覧 参考にステータス表示を付けていますが、無職の適当な主観なのであまり鵜呑みにしない方がいいです。当然ながら、基本的に難しい資格の方がパワーが高いし楽しい傾向があります。 ①パワー：こいつやるやんって思う度 ★★★：なかなかやるやん ★★☆：まあまあやるやん ★☆☆：やらなくはないやん ②難易度：ゼロから勉強する
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私のホーム・ページにようこそ 制作協力：福井崇人・一場知之/最後の訂正:2023年1月15日 [ 英語 | 日本語 ] 研究・教育活動の主な分野 統計学、計量経済学、数理・計量ファイナンス、経済統計学、データサイエンス(統計科学) 最近の活動 社会協力活動 国土交通省第三者委員会委員(建設工事受注動態統計調査の不適切処理問題, 2021.12.23-2022.1.14) 報告書, 国土交通省 研究協力 経済時系列解析プログラム・季節調整法X12SIML(佐藤整尚先生, 2023.2.1) 日本語解説, 英語解説 新刊 「データ分析のための統計学入門」("OpenIntro Statistics, 4th Edition" by D.Diez, M.Cetinkaya-Rundel and C.Barr, 日本語印刷版(誤植訂正版), 日本統計協会, 小暮厚之氏・吉田靖氏と共訳,2021年3
ビッグデータや機械学習を活用したビジネスの普及に伴い、大規模なデータを扱えるデータサイエンティストの需要が高まっています。データサイエンティストは、今後も需要が伸びていくと考えられている職種であり、スキルを修得すれば年収アップが期待できます。 ここではデータサイエンティストの仕事内容と求められるスキル、おすすめの資格について紹介します。 データサイエンティストの資格を知る前に：そもそもデータサイエンティストって何？ データサイエンティストとは、大量のデータを収集・分析する人のことで、比較的新しい職業です。データの収集、管理、仮設検証、結果報告などを行い、情報をビジネスなどで役立てる「データ」として整えることが主な業務です。 最近では企業の「ビッグデータ」への関心も高く、データを専門的に扱うデータサイエンティストの需要も拡大しています。 データサイエンティストは、データの処理を専門に行う職業
Saki@東大理一→東大理三 @Saki_reset 東大理3 & 外資のソフトウェアエンジニア | 東大理1→修士号取得→東大理3 | 東大数学六完 | 統計検定1級・英検1級・TOEFLiBT100 | 統計学・データサイエンス・英語学習・大学受験・医学部再受験についてPost | 医師免許持ちデータサイエンティストを目指してます metaskilling.blog Saki @Saki_reset 最終学歴「東京大学大学院卒」を答えると、他大の出身者からは8割くらいの確率で学部も同じかどうかexplicitに確認される 一方東大出身者は、「進振りではどちらの学科に進まれたんですか」など間接的に自白させるやり方で、ロンダかどうかを自然に確認してくることが多い 2023-08-22 07:08:17
データサイエンスエキスパート ゲームクリア 攻略チートシート配布 攻略指針 図書館を巡ってアイテム収集 図書館の初見殺しトラップ攻略 参考書籍 統計基礎 統計学（初歩） 統計学（高度） ベイズ統計 分散分析 数学基礎 線形代数 微積分 計算基礎 情報全般 データベース アルゴリズム モデリング・AIと評価 歴史・応用分野・AIなど 多変量解析 時系列解析 グラフィカルモデル テキスト分析 因果推論 機械学習・モデル評価・ニューラルネットワーク データサイエンスエキスパート ゲームクリア 日本統計学会が主催するデータサイエンスエキスパート試験に合格した。 www.toukei-kentei.jp データサイエンスエキスパートは、統計検定より実践寄りであるデータサイエンスシリーズの最上位資格という位置付け。下位資格には「データサイエンス基礎」や「データサイエンス発展」があるが簡単そうだったので
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TomoCode 📈PythonでAI/データサイエンス🤖 on Twitter: "もうお金払わせて。。。💸 米NPOが多くの人に統計学を学んでもらうためにまとめた【データ分析のための統計学入門】の日本語版が無料公開されてるよ！ とても体系的に書かれていて、初めての統計の勉強はここからで間違いないかも！ 統計検定2~3級の内容に対応してるよ👍 https://t.co/vRtt4ocauC https://t.co/OQlbeGzARZ"
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