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
おそらく先がない5つのプログラミング言語、といういろいろと怒りをかいそうな記事だが、どうせワタシが愛する C 言語なんかがまたやり玉に挙がってるんだろうと見たら、一番最初に Ruby が挙がっている…… この記事は TIOBE や RedMonk のプログラミング言語ランキングに Dice 独自の求人票情報を加味してるようだが、Ruby は落ち目という認識らしい。うーむ。 それ以外には Haskell、Objective-C、R、そして Perl が挙げられていて、この手の記事の定番といえる Perl、Swift 誕生後やはり定番である Objective-C はそうですかという感じだが、ビッグデータの時代に人気を高めた R 言語ですら、Python に追いやられつつあるというのはそうなんでしょうね。 それにしても Ruby が先がないという意見には異論が出るだろう。ネタ元は Slashd
なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか？ ～ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決する
なぜシェルスクリプトで高度なデータ管理にSQLiteを使うべきなのか？ ～ UNIX/POSIXコマンドの欠点をSQLで解決するShellScriptUNIXSQLitePOSIXQiitadelika 「利用者は数十億人！？ SQLiteはどこが凄いデータベース管理システムなのか調べてみた」の続きです。 はじめに 複雑な構造のデータを扱うのであればシェルスクリプトや Unix (POSIX) コマンドでデータ管理を行うのは避けるべきだと思います。解決不可能な問題が多いからです。しかしそれでも何かしらの理由でやろうと考える（やらなければいけない）のであれば SQLite を使うのをおすすめします。シェルスクリプトや Unix コマンドは行単位の単純なテキストデータをシーケンシャルにデータ処理するのが前提となっており、改行や空白が含まれるデータや複雑な構造のデータ扱うのは苦手です。またシェル
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探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット＆JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール
池田信夫さんの言う「コロナウイルスの危険をことさらに煽るな」というテーマはまあ理解できるとしても、北海道大学の西浦博さん以下、厚生労働省のクラスター対策班が手がけた日本の感染防止策については概ねの成果が出ていると理解していいと思うんですよ。 ところが、池田信夫さんが自説を補強したくて書いている記事があまりにも低質でデマ同様の内容なので、さすがに頭がおかしいのではないかと。 「新型コロナで42万人死ぬ」という西浦モデルは本当か 架空シミュレーションで国民を脅す「青年将校」（魚拓） https://web.archive.org/web/20200417075925/https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/60207 これ、要するにアクセス稼ぎのために書いてる与太記事なんですが、要するに池田信夫さんというのは感染症関連のモデル計算についての知見がないってこと
［速報］AWS、JupyterLab IDEベースの新サービス「SageMaker Studio Lab」無料提供を発表、ブラウザで機械学習を学び試せる。AWS re:Invent 2021
Amazon Web Services（AWS）は、機械学習の実行環境を提供する新サービス「SageMaker Studio Lab」を無料で提供すると、開催中のイベント「AWS re:Invent 2021」で発表しました。 SageMaker Studio Labは、機械学習の実行環境として広く使われているオープンソースのJupyterLab IDEをベースにした新サービスです。PythonやR言語などに対応しており、ターミナル機能やGitとの連携機能などを備えています。 AWSには、すでに「SageMaker Studio」がサービスとして存在していますが、今回発表された「SageMaker Studio Lab」は機械学習の教育を目的とし、機能の一部をサブセットとして取り出したものといえます。 インストールやセットアップなどは不要で、Webブラウザからすぐに利用可能な環境が立ち上が
文字数が超えるため、本の画像をて削除しました。興味がある方は、元記事をご覧ください。 2019年データサイエンスにオススメの本80冊！ ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ #Part I: データサイエンス概論 1.『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2.『戦略的データサイ
各本の立ち位置について どんな軸で立ち位置を説明しようか悩みますが、今回は「対象読者レベル」と「時系列との関係」についての二軸で「独断と偏見」で位置づけしてみました。 はじめに 仕事でデータ分析に関して種々のデータに色々な手法を使ったりするのですが、分析していると時系列のデータが意外と多い。 数値予測や異常検知などは時刻と共に記録されていることが多いです。 この時系列データに関する知識を付けるために網羅的に本を読んで、知識を付けようと思いました。 今回はその中で、「どの本にどんな事が書いてあって、他の本との関係性は？」を書評にすることで、皆さんの本の購入の手助けになればと思っています。 「この本の立ち位置も調べて」 「時系列本ならこの本入れなアカン」 などあれば教えてください。 時系列分析のためのブックガイドと同じようなコンセプトの記事です。 時系列データに対する「python,Rどっちが
実践的データサイエンス はじめに データ分析のためにコンピュータを利用する際、RおよびPython言語のいずれかを使うことが多いと思います(Julia言語は高レベル・高パフォーマンスな技術計算のための言語で今後期待が膨らみます）。これらの2つの言語では、データ操作や可視化、データ分析、モデリングに使われるライブラリが豊富にあり、 どれを使うのが良いのか迷うような状況が続いていました。しかしその状態は落ち着きを見せ、成熟期を迎えつつあります。 R言語ではパイプ演算子の登場によりデータフレームに対する操作に大きな変化が生じ、tidyverseによるデータ読み込みからデータ整形、可視化までが可能になりました。またtidyverseのような、機械や人間の双方が扱いやすいパッケージが増えてきました。特にR言語の強力な一面でもあったデータ分析の操作はtidymodelsに代表されるパッケージがユーザの
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探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 デザインディレクション・ブック 橋本 陽夫 現場のプロがやさしく書いたWebサイトの分析・改善の教科書【改訂3版 GA4対応】 小川 卓 解釈可能なAI Ajay Thampi(著), 松田晃一(翻訳) PowerPoint 目指せ達人 基本&活用術 Office 2021 & Microsoft 365対応 PowerPoint基本＆活用術編集部 ランサムウェア対策 実践ガイド 田中啓介, 山重徹 TODによるサステナ
日本の政府系のオープンデータで一番有名なのが「e-Stat」である。統計学やデータサイエンスに携わるもの／学ぶものであれば、名前は聞いたことがあるだろう。かつては各省庁がバラバラに管理＆公開していた公的データを、一カ所に集めて誰でも簡単に利用できるようにしたサイトである（2008年から運用が開始され、2018年にリニューアルされた）。 統計分野は多岐にわたり、「国土・気象」「人口・世帯」「労働・賃金」「農林水産業」「鉱工業」「商業・サービス業」「企業・家計・経済」「住宅・土地・建設」「エネルギー・水」「運輸・観光」「情報通信・科学技術」「教育・文化・スポーツ・生活」「行財政」「司法・安全・環境」「社会保障・衛生」「国際」「その他」という17分野が提供されている。データセットは、条件指定によるフィルタリングやグラフ化が行える。例えば人口ピラミッドのグラフも簡単に作成できる。 また、もちろん無
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探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット＆JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール
無料でPython／機械学習できるAmazon SageMaker Studio Labとは？ Colabと比較
連載目次 Python／Rコードの実行や機械学習／データサイエンスの実装を無料でオンライン実行できる環境といえば、Google Colaboratory（略してColab）が特に有名である。2021年12月1日、そのColabに強力なライバルが現れた。「Amazon SageMaker Studio Lab」（アマゾン・セージメーカー・スタジオ・ラボ）だ*1。 *1 日本語では「ラボ」だが、英語では「ラブ（Lab）」と発音するのが普通。「スタジオ」は英語では「ステューディオ（Studio）」。「セージ（Sage）」とは、ハーブや花の名前ではなく「学び経験を積んだ賢者（Wise old man、例えばハリー・ポッターのダンブルドア校長は魔法の賢者）」のことで、賢者は「機械学習モデル」を暗喩すると思われるが、一説にはマーケティング目的で独自用語にするためにランダムな単語生成で命名されたという噂
日本CTO協会は「技術」を軸に規模や業種の異なる様々な人や組織が集まっているコミュニティです。会員は本社団の活動内容、調査テーマについて参加、提案し、他の技術者・技術組織とともに成長する機会が得られます。ご興味のある方は法人会員向け申し込みフォームからお問い合わせください。 グローバル化が進み、エンジニアの活躍の舞台も日本に留まらず世界へと目を向ける時代になってきたが、やはり気になるのは各国の給与事情。 今回は世界のエンジニアの給与トレンドと、特に給与が高いイメージのあるアメリカとの比較をCTO協会理事達も注目するStack Overflow Developer Surveyから中心に紹介していく。 目次 1. Stack Overflow Developer Survey – Salary（給与） 1.1 Stack Overflow Developer Surveyとは 1.2 Sta
» Python実践データ分析100本ノック | 下山輝昌, 松田雄馬, 三木孝行 はじめに この本を手にした動機 元々データ分析に以前から興味があったものの、次に繋げられなかった 非エンジニアがR言語を始めるときの手引き｜Kaggle Masterによるデータ分析技術者養成講座【R言語版】Day1メモ｜中野ヤスオ｜ARI ｜note 2021年10月から12月まで受講した初級Python講座で得たことをなにか繋げたかった 講座受講の経緯等こちら：若手エンジニア成長支援No1企業を目指して｜中野ヤスオ｜ARI ｜note コードを書くことが楽しくなってきたので、毎日少しづつ出来るテーマを見つけたかった 今回の読み方 冒頭にある「本書の効果的な使い方」を参照し、それに準拠 各章各ノックの内容を「写経」しつつ、本文とコードを読み進め、分からないところをGoogleで調べる感じ 人それぞれだが、
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探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット＆JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール
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
Microsoftは2021年2月9日（米国時間）、R言語を使ってクラウドサービススイート「Microsoft 365」を操作するためのオープンソースパッケージ「Microsoft365R」を発表した。Rは、統計解析やその可視化などに役立つオープンソースのプログラミング言語とランタイム環境だ。 Microsoft365Rは「AzureGraph」パッケージで提供されるMicrosoft Graph APIを拡張し、「Microsoft SharePoint」と「Microsoft OneDrive」に対する軽量で強力なインタフェースを提供する。今後は「Microsoft Teams」と「Microsoft Outlook」もサポートする見込みだ。Teamsチャネルへのポストや、Outlookによる電子メール送信が可能になるという。 Microsoft365Rは、CRAN（The Compr
はじめに 書籍「Pythonで儲かるAIをつくる」の著者です。当記事でこの本の特徴をご紹介します。 Amazonリンク(単行本) https://www.amazon.co.jp/dp/4296106961 Amazonリンク(Kindle) https://www.amazon.co.jp/dp/B08F9P726T 本書サポートサイト (Github) https://github.com/makaishi2/profitable_ai_book_info/blob/master/README.md まずは、下記の目次をご覧下さい。 目次 タイトルで誤解を受けることが多いのですが、目次を見ていただければわかるとおりいたって真面目な書籍です。「AIを使ってFXや株で大儲けをしよう」という本ではありませんので、誤解なきようお願いします。 主な対象読者 本書は、主に次の2つの読者層を想定して
データ分析入門
前書き このページは徳島大学デザイン型AI教育研究センターが 開催する、小中高生を対象にした「とくぽんAI塾 2023」のコースの一つである「データ分析入門」 の資料置き場です。 コースは基礎編と発展編の2つに分けられます。基礎編では、データ分析に必要な知識・背景の理解のための 素養を身につけることを目指します。発展編ではデータ分析の問題への挑戦として、回帰と分類問題について 取り組みます。 このコースでは、基礎から発展まで通して R言語を使ったデータ分析を行います。 まずデータ分析についての大まかな内容とデータ分析で扱われる課題について第1章で学びます。 次に第2章では、データの種類と扱い方、表現方法を身につけます。 第3章ではデータを要約ようやくし、伝えやすくするための方法を紹介します。 ここでは特に１つの変数へんすうについて扱います。 第4章は２つの変数の関係を調べるための相関につい
ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ Part I: データサイエンス概論1.『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2.『戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック』Foster Provost、Tom Fawcett著 本書は、データをビジネスに活か
新型コロナウイルス感染症などの影響で学校教育がオンラインに移行しつつある昨今、ハードルが下がってしまった「カンニング」の問題も取り沙汰されています。そんなカンニングを目の当たりにしたニューヨーク市立大学心理学部准教授のマシュー・クランプ氏が、自身の体験をつづっています。 My students cheated... A lot • crumplab https://crumplab.com/articles/blog/post_994_5_26_22_cheating/index.html 2021年8月、クランプ氏は学期最初の講義をオンラインで行おうとしていたとのこと。講義を始めると、すぐに学生の一人がチャットを使ってクラスのWhatsAppチャットグループに参加するためのリンクを投稿したため、クランプ氏も参加したそうです。 昨今の学生はコースについて互いにコミュニケーションをとるために
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「［速報］AWS、JupyterLab IDEベースの新サービス「SageMaker Studio Lab」無料提供を発表、ブラウザで機械学習を学び試せる。AWS re:Invent 2021」（2021年12月2日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 米Amazon Web Services（AWS）は、機械学習の実行環境を提供する新サービス「SageMaker Studio Lab」を無料で提供すると、開催中のイベント「AWS re:Invent 2021」で発表しました。 SageMaker Studio Labは、機械学習の実行環境として広く使われているオープンソースの「JupyterLab IDE」をベースにした新サービスです。PythonやR言語などに対応しており、ターミナル機能や
チャート描画ライブラリ『Plotly』をPythonで試す：インストール＆環境設定編 | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部 サービスソリューション部 サービス開発部のしんやです。 ここまで色々な可視化におけるツールやサービスを個人的に触ってきましたが、何らかの言語でサクッとデータを可視化出来るライブラリとかないものかなーと思っていたところ、『Plotly』というプロダクトの存在を知りました。ザッと内容を確認してみたところとっつき易さと表現の幅の広さが良い感じっぽいぞ！ということで個人的にこのプロダクトを触っていってみようと思います。 ? Announcing Plotly.js 2.0! - Graphing Library / Plotly.js - Plotly Community Forum Webブラウザ上でグラフを描画できる「Plotly.js 2.0」がリリース：CodeZine（コードジン） 目次 Plotly 概要 Plotlyとは Dashとは 環境構築 導入環境
「そのデータサイエンスは、本当にビジネス貢献できていますか？ 」 ー『効果検証入門』著者が語るデータサイエンスのあり方ー | CyberAgent Way サイバーエージェント公式オウンドメディア
安井翔太 サイバーエージェント AI Lab Economic Research Scientist 2013年Norwegian School of Economics MSc in Economics 修了後、サイバーエージェント入社。 入社後は広告代理事業にて広告効果検証等を行い、2015年にアドテクスタジオ（現AI事業本部）へ異動。以降はDMP・DSP・SSPと各種のアドテク商品においてデータを元にした意思決定のコンサルティング等を担当。 現在はAI LabのEconグループのリーダを担当。 ──ノルウェーで経済学を学んだ後、どうような経緯で新卒でサイバーエージェントに入社したのですか？ 学生の時は環境・資源経済学における実証に興味がありノルウェーの大学院で「養殖サーモンの価格に周期性が存在するのか？」というテーマに取り組んでいました。 就職活動では業務の中でデータを扱う事が出来る
堀田（@YoshiHotta）です。この記事はサイバーエージェントの秋葉原ラボの方が執筆された『データマイニングエンジニアの教科書』の書評です。 企業でデータマイニングをする人に必要な知識を俯瞰できる、しっかりしたデータマイニングの本だと思いました。データマイニングの初心者にも中級者にもぜひオススメしたい一冊だったので書評を書くことにしました。 また、データマイニングの独習に役に立つ書籍も多数紹介します。 データマイニングエンジニアの教科書 作者: 森下壮一郎,水上ひろき,高野雅典,數見拓朗,和田計也出版社/メーカー: シーアンドアール研究所発売日: 2019/06/27メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る この本は（特に Web 系の) データ分析の実務者に必要な事柄が網羅的に取り上げられています。300ページという厚さからすると扱っているテーマはとても幅広いです。一つ一
変更ログ 21/09/04: 「ドメイン駆動設計について DroidKaigi 2017 で登壇しました。」のリンクを追加 -21/08/11: 書籍「the Jargon File」についてのリンクを追加 -21/08/06: C, アセンブリ言語についてのリンクを追加 前書き プログラムを学ぶとき、良質役立ちそうなサイトを探すのにかなりの時間を浪費した。 他の人にはそうなってほしくないので、今まで役立ったサイトを公開する。 なお、強くオススメしたいサイト順に並ばせる。 随時更新予定。 21/08/06: 追記 (この記事はもともと大量のブックマークを処分し依存を絶つのが目的で作成しました。 しかし、ブックマークが便利すぎるので結局依存は断てず、この記事を自分で使うこともほぼなかったため、更新は未定に変更します。) この記事を効率よく使う方法の例： ・リンクを実際に踏んでみて、ざっと吟味
Rが生産性を高める〜データ分析ワークフロー効率化の実践 igjit, atusy, hanaori 技術評論社 Kindle版 / ￥3,126 (2022年01月21日) 発送可能時間： もともとデータ解析というか機械学習に幾らか興味があり、このブログや Zenn 等でも幾らか記事を書いてきたのですが、R 言語に関してはほぼほぼノータッチで、たまに遊んだりはしていましたが使えるというレベルではありませんでした。 以前から vim-lsp-settings という、Vim からあらゆる Language Server をインストールできるプラグインを作っており、そこで R の Language Server を試したところ、Windows で動かないバグを見付けパッチを送った際に少し触ったのが初めて R を触った体験です。このパッチがマージされたのをきっかけに少しだけ R を触る様になりま
第1話 機械学習の仕事内容って？実はコードを書くだけじゃない！【漫画】未経験なのに、機械学習の仕事始めました - itstaffing エンジニアスタイル
（出典）https://papers.nips.cc/paper/2015/file/86df7dcfd896fcaf2674f757a2463eba-Paper.pdf ・Configuration：設定 機械学習システムに必要な設定をする ・Data Collection：データ収集 機械学習するためのサンプルデータを集める ・Data Verification：データ検証 / データ照合 データの不備を検証 ・Feature Extraction：特徴抽出 機械学習に必要な特徴量の抽出 ・Machine Resource Management：マシンのリソース管理 システムを動かすサーバーの管理 ・Analysis Tools：分析ツール metabaseなどの分析ツールの整備 ・Process Management Tools：プロセス管理ツール バッチなどの処理を管理 ・Serv
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 目次 ・Robynとは ・とりあえずチュートリアルやってみる ・向き合い方 ・参考情報 Robynとは Robyn（ロビン）はFacebook（META）が開発しているMarketing-Mix-Modeling（以降、MMM）のオープンソース（https://facebookexperimental.github.io/Robyn/）です。主にR言語で開発されています。（Python版は目下開発中らしいです。） MMMは、マーケティングの広告投資の予算を、効果を最大
AWS、コンテナ特化で瞬時に起動するオープンソースの軽量VM「Firecracker」がバージョン1.0に到達
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「AWS、コンテナ特化で瞬時に起動する軽量VM「Firecracker」オープンソースとしてバージョン1.0に到達。AWS LambdaやAWS Fargateで利用」（2022年2月2日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 Firecrackerは2018年11月に行われたAWSのイベント「AWS re:Invent 2018」でオープンソース化が発表されました。コンテナのために作られた仮想化技術で、同社が「マイクロVM」と呼ぶセキュリティにフォーカスして設計されたスリムな仮想マシンです。 「AWS Lambda」のような高速なサーバレス環境を実現するために同社が開発しており、実際にAWS Lambdaや「AWS Fargate」で利用されていると説明されています。 基本的な特徴として、小さ
からっぽのしょこ
2020-07-13 サイトマップのようなもの 当ブログについて はじめに 頑張って書いてるシリーズ記事の一覧ページをまとめた一覧ページです。 【目次】 はじめに 本を読んでまとめたシリーズ 機械学習・ベイズ推論系の本 深層学習系の本 まとめたシリーズ Rのパッケージを調べたシリーズ 組んでみたシリーズ おわりに … 2024-04-26 2.1：トピックモデルの文書表現【青トピックモデルのノート】 攻略ノート 攻略ノート-青トピックモデル トピックモデル はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、トピックモデル全般で共通する文書データに関する数式や記号… #トピックモデル 2024-04-20 【R】2.1：トピックモデルの文書集合の作成【青
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 近年、「Python」ユーザーの数が急増しているが、成長するデータサイエンス分野で地位を確立しようとしている言語はほかにもある。 最近の新規参入者は「Julia」だ。Juliaは、米マサチューセッツ工科大学（MIT）が設計したプログラミング言語であり、「C」言語のスピードと「Python」の使いやすさ、「Ruby」の動的型付け、「MatLab」の強力な数学的能力、「R」言語の優れた統計機能を兼ね備えたものであり、同言語の設計者は、「すべてを欲しい」開発者のための言語と表現するほどだ。 Juliaはリリースされてから7年が経ち、Pythonのような既存の言語と比べると今も比較的ニッチな言語ではあるが、機械学習モデルの構築やスーパーコンピュ
Liam Tung （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 石橋啓一郎 2020-05-05 08:30 世界には現在、活動中のソフトウェア開発者が2040万人おり、その半数以上がJavaScriptか、Microsoftが開発した「JavaScript」のスーパーセット言語である「TypeScript」を学んでいる。 これは、調査会社SlashDataが、2019年11月～2020年2月にかけて159カ国の開発者1万7000人を対象に行った調査のレポート「Developer Economics 18th Edition」で明らかにした数字だ。 SlashDataの推計によれば、現在世界にはJavaScriptを使用している開発者が1220万人いる。Googleがメンテナンスしている「AngularJS」や、Facebookの「React」、「Vue.js」などの、資金が
AWS、市販のMac miniをそのまま組み込んだ「Amazon EC2 M1 Macインスタンス」正式リリース Apple Siliconでのビルドやテストが可能に
Amazon EC2 M1 MacインスタンスはAppleのMac miniをそのままラックに組み込んで、Thunderbolt経由で同社のクラウド基盤システムである「Nitro System」コントローラに接続したもの。 2021年12月に開催されたイベント「AWS re:Invent 2021」で発表されていました。 参考：［速報］AWS、Apple M1チップ対応の「EC2 M1 Macインスタンス」登場。相変わらず市販のMac miniをそのままラックに組み込み。AWS re:Invent 2021 Amazon EC2 M1 Macインスタンスを利用することで、Apple Siliconベースのプロセッサを用いたアプリケーションのビルドやテストをAWS上で行うことができるようになります。大規模なアプリケーション開発において並行ビルドや並行テストなどで活用できるでしょう。 利用可能
こちらのページでは、ChatGPTの開発元であるOpenAIの公式サイトに掲載されている「GPT best practices」を基に、ChatGPTを活用するためのプロンプトのコツを7つご紹介します。 これからの時代、ChatGPTを効果的に使いこなすスキルは、仕事の生産性を大きく左右する要素となります。 特に、プロンプトエンジニアリングの技術は、そのキーとなる要素であるため、これからChatGPTをしっかりと活用していきたいという人はぜひ参考にしてみてください。 こちらのページで紹介している内容はスライドにもまとめているので、ぜひご自身の勉強はもちろんのこと、社内や学校での講義資料としてもお使いいただければと思います。 資料のダウンロードは、以下のリンクからも可能です。（個人情報の登録などは不要） プロンプトのコツ①：詳細な説明をする ChatGPTには高度なAIが使われていますが、さ
リーディングDAT | 統計数理研究所 統計思考院
思考院トップ 統計思考院の事業活動 リーディングDAT 2022年度 リーディングDAT無料動画 思考院トップ 統計思考院の事業活動 統計教育動画配信 リーディングDAT無料動画 情報・システム研究機構 データサイエンス高度人材育成プログラム リーディングDAT無料動画 ※2023/6/30に「3. 因果と相関」の一部の図を差し替えた動画を公開しました。内容には変更ありません。 リーディングDAT講座の動画公開について ここでは、2021年度リーディングDAT L-A講座（4日間）の前半2日間分、および、関連して作成された補助動画を無料で公開しています。後半2日間分は有料の講座として開催中で、当面は公開の予定はありません。講義の特徴などについてはこちら（所外 YouTube）の動画をご覧ください。 ・動画中で言及されている「付録」については各講師の判断で一部のみPDFで提供します。また、も
プログラミングって、始めたいけど、文系だからとかもう年だからとかいろいろ理由が壁になることが多いと思います。 プログラミングの初心者だけどプログラミングでアプリや、ゲームを作ってみたい。 プログラミングの入門の本を買ったけど全く分からなかった。 プログラミング言語は何が良いの？ できれば、無料からプログラミングを勉強したい。 プログラミングで副業をすると比較的高単価な仕事ができると聞いたけどどう始めたらよいの？ 最近はプログラミングを独学で勉強を始めるきっかけになるサイトや、プログラミングを仕事にするサポートするサイトも増えてきました。 まずは、プログラミングで何かを作り出すきっかけにできるプログラミング学習サービスを紹介します。 プログラミングを勉強できるおすすめ3選を紹介します。 ドット・インストール プログラミング 学習コース プロゲート プログラミング 学習コース paizaラーニ
Beatrust における Modern Data Stack(Exploratory / Hightouch / Holistics) の可能性検証 - Beatrust techBlog
こんにちは、Beatrust で Data Scientist をやっている Ouyang（欧陽 江卉）です。 Beatrust では、ユーザー情報を匿名化した上でプロフィールデータや行動ログなどの様々なデータを蓄積・活用しています。また、クライアントや内部向けにデータ分析・レポーティングも行っています。それらのほとんどは手に馴染んだツールを使って内製しているのですが、近年モダンなデータスタックを用いたデータ利活用もトレンドになっています。今回は、そのトレンドをキャッチアップし、有用なツールがあれば積極的に導入していこうと考え、下記のツールを試用しそれぞれの強みをまとめてみました。 データの探索的分析のツール Exploratory Reversed ETL プラットフォーム Hightouch データモデリング・レポーティングツール Holistics Beatrust のデータ分析にお
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放送大学マイルストーン('23)｜lumpsucker
おそらく先がない5つのプログラミング言語？ - YAMDAS現更新履歴
池田信夫がコロナ関連の与太記事を量産している件について : やまもといちろう 公式ブログ
データサイエンスにオススメの本80冊！ - Qiita
時系列データ関連の本10冊読んだので書評書く。+4冊更新 2021年11月 - Qiita
Practical Data Science with R and Python: 実践的データサイエンス
機械学習／データサイエンスに活用できる「政府系」オープンデータセット3選
【世界のエンジニア給与トレンド2020】国内エンジニアの給与が丸見えになるサービスも - 一般社団法人 日本CTO協会
「Python実践データ分析100本ノック」を写経してみた - Qiita
データサイエンティストにおすすめの資格とは？将来、必要なスキルを知ろう｜Udemy メディア
Microsoft365Rが公開、「365」をR言語から操作できる
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