2021年度版「データサイエンティスト スキルチェックリストver.4」およびデータサイエンス領域タスクリスト ver.3」を発表ニュース｜一般社団法人データサイエンティスト協会
HOME ニュース プレスリリースの記事一覧 2021年度版「データサイエンティスト スキルチェックリストver.4」およびデータサイエンス領域タスクリスト ver.3」を発表 2021年度版「データサイエンティスト スキルチェックリストver.4」およびデータサイエンス領域タスクリスト ver.3」を発表 このたび、データサイエンティスト協会 スキル定義委員会（委員長：安宅 和人、副委員長：佐伯 諭）は、11月16日（火）に開催した「データサイエンティスト協会8thシンポジウム」内において発表した、データサイエンティストに必要とされるスキルをまとめた「データサイエンティスト スキルチェックリスト」の第4版を公開いたしました。 本内容は、2019年に第3版として公開したデータサイエンティストの「ミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」および「スキルチェックリスト」を、現在のビジネス環
Python: featuretools ではじめる総当り特徴量エンジニアリング - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は featuretools というパッケージを用いた総当り特徴量エンジニアリング (brute force feature engineering) について書いてみる。 総当り特徴量エンジニアリングは、実際に効くか効かないかに関係なく、考えられるさまざまな処理を片っ端から説明変数に施して特徴量を作るというもの。 一般的にイメージする、探索的データ分析などにもとづいて特徴量を手動で作っていくやり方とはだいぶアプローチが異なる。 そして、featuretools は総当り特徴量エンジニアリングをするためのフレームワークとなるパッケージ。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.6 BuildVersion: 18G1012 $ python -V Python 3.7.5 もくじ もくじ 下準備
どうもこんにちは、Qiitaでは はじめまして。私です。普段は分析とかデータとかその辺の仕事をしてる者です。 Qiitaで分析とかプロマネの話をしていいのか悩んでたんですけどなんか大丈夫そうなのでここで書こうと思います、分析の話。 長文を読みたくない人のためのまとめ こんなことをダラダラと書いてます はじめに 分析スキルって一口に言っても色々あるけれども、私が面接とか人材育成とかの場面で人の分析スキルを推し量るときによく見ているのが、 データのハンドリングスキル データの分析設計力 統計、機械学習のスキル 分析プロジェクトマネジメント の4つの軸。特に「分析」というのは大抵は一つの目的に対して一つの分析結果を出すまでを一人で行うことも多いので、この分析自体を一つのプロジェクトとして完遂できる能力は極めて重要だったりする。 この記事では、この中でも4つ目、分析プロジェクトマネジメントのスキル
目次 はじめに 背景と目的 Databricksとは何か 機能紹介 共通 データエンジニアリング 機械学習 Databricks SQL おわりに はじめに こんにちは。Databricks の新井です。Qiita 初投稿です。 2022年の7月よりソリューションアーキテクトとして働き始めました。 お客様に弊社製品を知っていただき、導入いただく際の技術サポートを行う役割です。 本記事では Databricks にご興味がある皆様に弊社プラットフォームを理解いただくために、新入社員の目線から便利だと感じた10個の機能をまとめました。 今後も記事執筆を継続するモチベーションに繋がりますので「いいね」や記事の保存、SNSで共有いただけると嬉しいです。宜しくお願いいたします！ 背景と目的 皆様の中には Databricks という会社に馴染みがない方も多いと思います。 米国カリフォルニア州に本社が
IntroductionMachine learning models are exciting and powerful, but they aren’t very useful by themselves. Once a model is complete, it likely has to be deployed before it can deliver any sort of value. As well, being able to deploy a preliminary model or a prototype to get feedback from…
GitHub - abhat222/Data-Science--Cheat-Sheet: Cheat Sheets
Dismiss Join GitHub today GitHub is home to over 40 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together. Sign up
データサイエンティストが語る「価値創出」の知見とは？──BCGのプロジェクト事例・開発ツールを紹介 - TECH PLAY Magazine
世界をリードする経営コンサルティングファームのボストン コンサルティング グループ（BCG）は、2020年7月に大阪と京都にオフィスを開設。デジタル技術を活用したプロジェクトを通じてビジネスインパクトを生み出している。今回は、デジタル領域のプロジェクトを手がけるDigitalBCGのデータアナリティクスのエキスパート集団、GAMMAのメンバーが、実際のプロジェクト事例や開発ツール、働く環境などについて語った。 ■登壇者プロフィール ボストン コンサルティング グループ リードデータサイエンティスト 溝江 宏真氏 ボストン コンサルティング グループ シニアデータサイエンティスト 原島 慧氏 ボストン コンサルティング グループ アソシエイトディレクター ヴァンワースム ダニエル氏 ボストン コンサルティング グループ アソシエイトディレクター 泉 晃氏 ボストン コンサルティング グループ
Go+: designed for data science
A static typed language. The simplest engineering language that can be mastered by children (script-like style). Performance: as fast as Go (Go+'s main backend compiles to human-readable Go). Fully compatible with Go and can mix Go/Go+ code in the same package (see Go/Go+ hybrid programming). No DSL (Domain Specific Language) support, but SDF (Specific Domain Friendliness). Support Go code generat
Sansan株式会社 技術本部
Sansan株式会社 技術本部に関するサイトを掲載しています。
R vs. Python for Data Science Norm Matloff, Prof. of Computer Science, UC Davis; my bio Hello! This Web page is aimed at shedding some light on the perennial R-vs.-Python debates in the Data Science community. As a professional computer scientist and statistician, I have a foot in both camps, and I hope to shed some useful light on the topic. I have potential bias: I've written four R-related book
分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術 目次 目次 はじめに Tweetメモ 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 下記の記事で、Googleのデータアナリストが、 データ解析の心得を公開しており、 シンプルながら心に響いたので、 連続Tweetとしてまとめてみました。 developers.google.com Tweetメモ Googleのデータアナリストが、大規模で多次元のデータを扱って、説得力のある提言をする秘訣について書かれたこの記事面白いな。心に響いた所をまたTweetでまとめてみよう。Good Data Analysis | ML Universal Guides | Google Developers https://t.co/swc35jjlTQ— Atsushi Sakai (@Atsushi_twi) 2022年3月1
この記事はQiita https://qiita.com/exy81/items/1b13d0ef3832a76338eb から移行したものです。 evcxr pythonみたいにJupyterでインタラクティブに使いたいという場合におすすめ。 RustのREPLでJupyterでも使うことができる。cargoでインストールできる。 公式 https://github.com/google/evcxr Jupyterのでの使い方 https://github.com/google/evcxr/tree/master/evcxr_jupyter 紹介記事 https://qnighy.hatenablog.com/entry/2018/09/29/190000 dockerでの環境構築 https://dev.classmethod.jp/articles/use-rust-in-jupyt
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分析者が知っておくと便利なプロジェクトマネジメントの話 - Qiita
「Databricks とは？何ができるか」新入社員が感じたイケてる機能１０選 - Qiita
Gradio vs Streamlit vs Dash vs Flask
Amazon.co.jp: 評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋: 高柳慎一 (著), 長田怜士 (著), 株式会社ホクソエム (監修): 本
GitHub - matloff/R-vs.-Python-for-Data-Science
Googleのデータアナリストから学ぶデータ解析の心得 - MyEnigma
Rustのデータサイエンスで使えそうなもののメモとリンク集