「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
やる夫で学ぶディジタル信号処理
やる夫cry2 実験データの解析とかで信号処理をしなくちゃならないことが多くなってきたお… やる夫cry 数学でフーリエ解析とか習ったけど，真面目に聞いてなかったのでさっぱりわからないお… やる夫 だからやらない夫に教えてもらうお! やる夫で学ぶディジタル信号処理 東北大学 大学院情報科学研究科 鏡 慎吾 更新履歴 (最終更新: 2016.01.08 ) PDF版 アスキーアートがないと読む気にならないという方は，ページ上部の「アイコンを表示する」をクリックしてください．アスキーアートではないけど多少は助けになるかも知れません． 講演の機会を頂きました．ご関係各位に感謝します: やる夫で信号処理は学べるか ―東北大学機械知能・航空工学科における信号処理教育とウェブ教材― (依頼講演), 電子情報通信学会総合大会, AS-2-8, 九州大学伊都キャンパス, 2016年3月16日. [PDF]
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26 １４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷
「しりとり」の戦いかた、すこし反省した - Active Galactic : 11次元と自然科学と拷問的日常
「しりとり」は経験者人口が極めて多いゲームだけど、鬼神のごとき強さで他を圧倒するしりとりプレイヤーを私は知らない。ちょっと真剣に戦ってみたところで、 そんな程度のレベルで満足していやしないか。 さいしょは「る」の同字返しでガッチリ組み合う。先に「る→る」のストックが切れて、「る」で返せなくなったほうがひたすら「る攻め」で投げられ続ける。 小学生の時から進歩していないような、こんな大雑把でマンネリな「る攻め」戦略から脱却できないものか。 攻撃防御比最大の最強文字「る」 復習。周知の事実だが「る」は強い。 下の表は、[A](文字Ｘで終わる単語)と、[B](文字Ｘではじまる単語)をその比[A/B]の高いものから順にリストしたものである。標本の単語数は２０万語であり豚辞書から、伸ばし棒をトリムした上で抽出した。*1 文字X[A]Xで終わる単語[B]Xで始まる単語[A/B] １位る43235208.
高等学校段階までの学習で身につけてほしいこと 東京大学を志望する皆さんには、アドミッション・ポリシーにも明示されているように、本学に入学するまでに、できるだけ多くのことを、できるだけ深く学んでほしいと思います。以下、本学を受験しようと考えている皆さんに向けて、高等学校段階までの学習において、特に留意してほしいことを教科別に掲げます。 【国語】 国語の入試問題は、「自国の歴史や文化に深い理解を示す」人材の育成という東京大学の教育理念に基づいて、高等学校までに培った国語の総合力を測ることを目的とし、文系・理系を問わず、現代文・古文・漢文という三分野すべてから出題されます。本学の教育・研究のすべてにわたって国語の能力が基盤となっていることは言をまちませんが、特に古典を必須としているのは、日本文化の歴史的形成への自覚を促し、真の教養を涵養するには古典が不可欠であると考えるからです。このような観点か
私はタイムラインとトレンドを一切見ないタイプのツイ廃なので、流行の話題に乗り遅れることが多々ある。（それでいいと受け入れている） そのため「不登校だった（？）VTuberが積分についてイチから勉強する配信」が少し前に話題になっていたらしいと今さら知った。 私はVTuberのオタクではない。ときどきのらきゃっとさんの放送を観るくらいで、今をときめくホロライブとかにじさんじについては何も知らない。 ただ、私は数学ガールのオタクである。 数学ガールとは、ラノベ風の数学読み物シリーズだ。ラノベと言っても、扱う数学は高校〜大学レベルかそれ以上と、ガチである。（派生した『数学ガールの秘密ノート』シリーズでは中学〜高校レベルの易しい内容を扱っている） 私は本当に数学ガールシリーズが好きで好きでたまらなく、約1年前からはレビュアーとして出版前の原稿を読ませて頂いている。だから「著者からの回し者とかではござ
音階の数学｜じーくどらむす
私の大好きな数学者の名言で、「音楽は感性の数学であり、数学は理性の音楽である」という言葉があります。 数を原理とするピタゴラス教団がピタゴラス音律を作り出し、そこから純正律という整数比率によるハーモニーを重視した音律が作られたことからも、音楽と数学の関係性は深いと言えるでしょう。 しかし、 実際に数学を多少わかって、音楽を多少嗜んでいる方であれば、音楽で使われる様々な単位への違和感を感じたことがあるのではないでしょうか。 とにかく既存の音楽理論や音楽文化が、「12音種」「7幹音」「5線譜」「1から数える」すべてが噛み合っていない感じがすごい。この噛み合ってない上で究極の覚えゲーを重ねがけして理論作り上げてんのヤバい。 — じーくどらむす/岩本翔 (@geekdrums) July 12, 2020 音楽を取り巻く数への違和感まずこの「12音階」（ド～シまで、＃、♭も含めた1オクターブ以内の
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19（新型コロナウイルス感染症）陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測（日本版）の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初
2011年11月08日10:22 カテゴリ 自分の周りに居る凄腕プログラマーが実際に読んでいる本 こんにちわ、VOYAGE GROUPでエンジニアをしている伊織といいます。 RubyKaigi2010/2011でスタッフをさせて貰ったりしています。 他にも渋谷rbランチなどに顔を出させて貰っています。 弊社の先輩エンジニアは勿論の事、RubyKaigiのスタッフをやらせてもらったりShibuyarblunchやLispコミュニティでうろちょろしているお陰で僕の周りには凄いプログラマーが沢山います。そこで、周りの凄腕プログラマーが実際に読んで「良かった」と言っていた技術書を幾つか挙げてみたいと思います。自分で手を動かしてやった本は僕の感想も添えます。 計算機プログラムの構造と解釈 クチコミを見る 有名な魔術師本。MITで長年教科書として使われてきた本です。今はPythonなので違う筈。今やっ
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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投稿１６９ 日常の中の曲率 Ｓ．Ｈ氏
平素はSo-netをご利用いただき、誠にありがとうございます。 このたび、誠に勝手ながら、2021年1月28日(木)をもちまして、「U-page+」サービスの提供を終了させていただくこととなりました。 サービスをご利用いただいておりますお客さまには、ご迷惑をおかけすることを深くお詫び申し上げますとともに、これまでのご愛顧に厚くお礼申し上げます。 記 ■提供終了サービス名 U-Page+ ■提供終了日 2021年1月28日（木） 15:00 提供終了日以降、お客さまのWebコンテンツの表示、FTPからのデータダウンロードができなくなります。 ■解約のお手続きについて 2021年1月28日(木)をもって自動解約となりますので、お客さまご自身での解約のお手続きは必要ございません。 サービス終了日以前に解約をご希望のお客さまは、解約のお手続きが必要です。 下記のWebページよりお手続きください。
先日、飲み会の席で「…だって世の中、『飛行機がなぜ飛ぶか』ということすら、本当は分かっていないんですから」という声が聞こえてきた。読者の多くの方もきっと、同じ話を耳にしたことがあると思う。 「常識と思っていることは、実は単なる思いこみだ」という文脈か、「科学なんてたいしたことないじゃないか」という話か、そこまでは分からなかったが、声にはちょっと嬉しそうな響きがあった。 もちろん科学は宗教ではない（こちら）。「信じる」ことが基本姿勢の宗教に対して、科学のそれは「疑う」ことだ。リンク先の記事の通り、科学を宗教的なものと誤解しないためにも、「本当はどうなんだ？」と疑う姿勢は大切だ。その一方で、「結局、科学といっても本当は何も分かってないんだよ」という見方は、シニカルな態度にもつながっていきそうでなんとなく違和感がある。 それはさておき、高速で空を飛び、多くの人命を載せる航空機がなぜ飛ぶか、本当に
東大医学部現役合格生の開発した「ゴースト暗算」がものすごい
キヨタ @kiyota888 @DannaNanda ゴースト暗算すごくいいですね！ これでインド人（小学生）に勝つる！ 思わずフォローさせていただきました。 2011-12-26 11:31:27
一人で読めて大抵のことは載っている教科書（追記あり） 読書猿Classic: between / beyond readers
Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26 １４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷
黄金比をサイトのデザインに取り入れる簡単な３つの方法 | コリス
その調和された比率は、トランプカードなどの日常的なものから、ギリシアのパルテノン神殿、ミロのヴィーナス、モナリザなどの芸術分野まで、多数存在します。 黄金比を使ったデザイン テクニックついては、下記も参考にどうぞ。 黄金比とは、黄金比を使ったすごいデザインテクニックのまとめ -Webデザイン・紙デザインに 黄金比を矩形に使用する 黄金比をマージンに使用する 黄金比をパーツに使用する 黄金比を矩形に使用する サイトで使用する画像などの矩形に黄金比を適応します。 サンプルでは、144pxと233pxの組み合わせを使用していますが、「1:1.6」を利用して100pxと160pxなど簡易なものでも効果はあると思います。 黄金比を横長の矩形に使用 黄金比をマージンに使用する レイアウトにグリッドシステムを取り入れマージンを使用した場合、数種類のサイズが必要になる場合が多くあります。 その際、１つの値
微分方程式を図解する
物理では（実は物理によらず、いろいろな場面では）「微分方程式を解く」必要があることが多い。なぜなら、物理法則のほとんどが「微分形」で書かれているからである。「微分形で書かれている」というのは「微小変化と微小変化の関係式で書かれている」と言ってもよい。物理の主な分野における基礎方程式は、運動方程式 を初めとして、微分方程式だらけなのである。 微分方程式を解くには、積分という数学的技巧が必要になる。そのため「ややこしい」と嫌われる場合もあるようだ。 計算ではなく図形で「微分方程式を解いて関数を求める」というのはどういうことなのかを感じていただけたらと思い、アニメーションプログラムを作った。ただ計算するのではなく、「何を計算しているのか」をわかった上で計算のテクニックを学んだ方が理解は深まると思う。 ここでは微分方程式の中でも一番単純な「一階常微分方程式」を考える。「一階常微分方程式を解く」とは
因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
Excelを使い続けて20年以上になります。その前は7年程Excel、Accessをひたすら使い、主に集計や帳票を作る仕事をしていました。（その後11年半のシステム管理者職を経て、システムツール開発の仕事をしています。） Excel・Accessスキルを磨いた頃のこと 少しずつ上の仕事に就いた あえて派遣で短期契約を選択していました。少しずつ上のスキルを身に着けるためです。経験を積んでステップアップしたかったのです。「本で学んで出来ることを一つずつ増やし、それが使える職場になんとか就く」の繰り返しです。新しい職場に入った時は、出来ると言って入っているので細かいことは教えてもらえません。分からなければ帰りに自分で調べる。ジュンク堂が私の先生でした。購入した参考書は山積みです。 「チャレンジャーだったなあ」と思いますが、その経験は知識が要求される今の仕事に役立っています。 スペシャリストだから
なぜ自分が自分の形を留めていられるかというと、自分を知る誰かがいるから。 誰も自分を知らない場所へ旅するのもいい。そもそも誰一人いない場所を旅するのもいい。だが、いつかは放浪をやめてこの世界のどこかに落ち着かなければならない。さもないと人という存在と疎遠になり最後には自分自身にとってさえ他人になってしまう。 誰かを撮った写真は、近しい人間の心のなかでしか価値を持たないのと同じように、人の心も別の人間の心の中でしか価値を持たず、その人の思い出は、思い出したときにのみ存在するだけであって、思い出す人がいなくなれば、消え去るほかない。 人生は思い出だ、そして思い出が消えれば無になる。だから人は思い出を物語ろうとする―――コーマック・マッカーシーの『越境』を読んでいる間、そんな声が通底音のようにずっと響いていた。 マッカーシーの代表作ともいえる国境三部作（ボーダー・トリロジー）の第二作がこれだ。第
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はじめに — 機械学習帳
import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)
株式会社ブレインパッドの2023年新卒研修資料です。基礎統計学について扱っています。
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人（@studies）と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ
「一体こんなものが何の役に立つのか」――そんな疑問で学生時代に「数学」で悩まされた経験のある人は少なくないようです。とはいえ、現在の私たちの生活は、数学なしには成立しません。そもそもいまこれを読む皆さんが目にしているPCやウェブサービス自体が、数学の成果を活かして作られたものです。今回は、友達に“リア充”が多く見える理由から、マイナスとマイナスのかけ算がプラスになる理由まで、そんな数学を楽しむためのエントリーをまとめました。 ■ なぜあなたの周囲は「リア充」だらけなのか？ 日常にひそむ数学の数々 とはいえ、やはり数学はとっつきにくいという人も多いのではないかと思います。そこで、まずはちょっと数学が身近に感じられそうな、日常にひそむ数学について書いた記事から。 ▽ http://mainichi.jp/life/edu/sugaku/archive/news/2009/20091029ddl
「俺ね、5年以内に起業して年収1000万超えるから。」を見て似たような話を思い出したので、体験談を書く。 直接勧誘されたのは当時社会人一年目の弟で、気づいた時には完全に重症だった。被害者は勧誘された本人とその家族だよねという、とある片田舎で起こった本当の話。 登場人物は東京にいる俺と実家に住む両親。同じく実家に住む、世間知らずで素直すぎる弟。一応兄弟共に大卒。 300万の外車を新車で購入 今を去ること数年前、ある年の大晦日。久しぶりに実家に戻ると見慣れない外車が置いてあった。オープンカーでツーシーターの外車･･･！黄色い外装とゾロ目のナンバーがまぶしい。 母親に聞くと、一週間前の12月24日に突然ディーラーから届いたらしい。弟がマルチ商法に参加し、クリスマスプレゼントとして自分に買ったんだそうだ。ビックリした母親は俺に相談しようと思ったが、心配かけたくないのとうまく整理できなかったので言え
様々な都道府県別統計データを単位人口あたりの数値で比較。県民性を数字で表します。あなたの出身地は何位？チェーン店第二弾はセブンイレブン。日本最大のコンビニチェーンだが、一地域に集中的に店舗展開する方針のため、地図にも濃淡がはっきり現れている。 [続きを読む]
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
今から統計学を学ぶならコレ！間違い無しの超良質記事まとめ10選。 | SIROKグロースハックブログ
グロースハックを本格的にしようとすると、統計学が出来ると凄く便利！今回は、この記事を見ておけば今からでも統計学を使いこなせるようになる記事をピックアップしましたので、ご覧下さい！ ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学 本にもなっている統計学の入門には最適な決定版サイト。広く使われている統計手法について分かりやすく解説されています。 オンラインで無料で読める統計書22冊 Web上で閲覧可能な統計書がまとめられている超お得な情報が詰まっている記事。 WEBで読める統計関係の良質な資料 統計に関する良質な資料がまとめられている記事。 統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 統計について学べる入門書についてまとめられている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント 統計学を学ぶ上で、重要なポイントが整理されている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい
NIKKEI STYLEは次のステージに
キャリア、転職、人材育成のヒントを提供してきた「リスキリング」チャンネルは新生「NIKKEIリスキリング」としてスタート。 ビジネスパーソンのためのファッション情報を集めた「Men’s Fashion」チャンネルは「THE NIKKEI MAGAZINE」デジタル版に進化しました。 その他のチャンネルはお休みし、公開コンテンツのほとんどは「日経電子版」ならびに課題解決型サイト「日経BizGate」で引き続きご覧いただけます。
404 Blog Not Found:プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10
2007年11月26日18:15 カテゴリMathLightweight Languages プログラマーでなくても名前ぐらい覚えておきたいアルゴリズムx10 ぎくっ あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな なぜぎくってしているかというと、実はすでにアルゴリズム本の発注を受けているからなのだ。いつまでも伏せておくのもなんなので、ここにえいやっとdiscloseしてしまうことにする。 アルゴリズム大募集! C&R研究所 - トップページ その下書きもかねて、そこでも紹介しないわけに行かないメジャーなアルゴリズムをとりあえず10個紹介しておくことにする。 ユークリッドの互除法(Euclidean algorithm) その昔(数百年ほど前)は「アルゴリズム」といえば、「手順一般」を指すのではなく、この「互除法
450種類以上のカテゴリーから豊富なサービスを簡単に比較検討できます。細かな提供方法から評価まであらゆる情報を元にお得に利用できます。
本で読んだ知識をドヤ顔で紹介したら、その実験には再現性がありませんでした。 そんな恥ずかしい記事を書いたブロガーは誰でしょう？ そう、私です。 ステレオタイプ脅威はありますん ちょっと前に「ステレオタイプ脅威」の記事が話題になっていた*1。 世の中には「女性は数学に弱い」というような負のステレオタイプがある。自分のアイデンティティがそれに該当していると意識してしまうと、実際にパフォーマンスが落ちるというものだ。これは様々な実験の結果によって示されている。というのが記事で紹介されていた話だった。 ところが現在、その「実験結果」は再現性が無いと言われている。ステレオタイプ脅威の根拠は実験結果にあるというのに、その土台は不確かなものであるのだ。 とくに、最近の研究ではほとんど再現性がないとされている「ステレオタイプ脅威」について、リベラルバイアスにも言及しながら議論しているのが印象的。 日本では
(注記：7/15、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 子供の頃、私の興味は互いに関係性のない様々な分野に及んでいました。数学も歴史も大好きでした。 ルネッサンスマン 、つまり 博学者 と言う、複数の分野に秀でた人になりたいと思っていました。これはとても難しい課題で、私は突如として、器用貧乏な人になってしまう危機に直面したのです。 私は特定の分野に特化しなくては、と考え始めました。そうすればたとえルネッサンスマンにはなれなくても、少なくとも、器用貧乏にならなくても済むと思ったのです。どうしたらソフトウェア開発をするのに必要な広い知識を保ちながら、1つの分野で専門性を高めることができるのでしょうか。 この記事では、過去5年間、私が良いJavaScript開発者になるために使ったテクニックとリソースの概要をお伝えしようと思います。 最近の多くのWeb開発者は、ある共通の
競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
やる夫で学ぶ機械学習シリーズ · けんごのお屋敷
これは、機械学習に関する基礎知識をまとめたシリーズ記事の目次となる記事です。まとめることで知識を体系化できて自分自身の為にもなるので、こういうアウトプットをすることは大事だと思っています。ただ、普通にブログ記事を書くのも面白くないので、ちょっといつもとは違う方法でやってみようというのが今回のシリーズ記事。 2 ちゃんねるのキャラクターが登場人物として出てきて、彼らが会話して話が進んでいく「やる夫で学ぶシリーズ」という講義調の形式のものがあります。個人的にはやる夫で学ぶシリーズや 数学ガール のような会話形式で話が進んでいく読み物は読みやすいと思っています。さらに、先日みつけた やる夫で学ぶディジタル信号処理 という資料がとてつもなくわかりやすく、これの真似をして書いてみようと思い至りました。記事中のやる夫とやらない夫のアイコンは http://matsucon.net/material/m
総務省は1月11日、データサイエンスのオンライン講座「誰でも使える統計オープンデータ」を、MOOC講座プラットフォーム「gacco」で開講した。社会人・大学生に、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講座で、3月7日まで受講できる。 週約3時間×4週間の内容。政府統計の総合窓口「e-Stat」、総務省と統計センターが提供する統計GIS、API機能などを使い、データ分析の手法を学べる。 講師は「統計学が最強の学問である」の著書で知られる統計家の西内啓氏や、総務省統計局の担当者など。 2017年6月に初開講して以来、断続的に開講し、のべ約2万8000人が受講した講座。 関連記事 政府が「ワクチン接種状況ダッシュボード」公開 性別や都道府県別に可視化 政府が、全国の新型コロナワクチンの接種状況を一覧にまとめた「ワクチン接種状況ダッシュボード」を公開。統計情報をまとめたCSVやJS
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子供のとき知りたかった技と考え方をまとめてみた@読書猿Classic
高等学校段階までの学習で身につけてほしいこと | 東京大学
数学ガールオタクが初見VTuberの積分配信にめちゃくちゃ感動したメモ1｜kqck
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
COVID-19 感染予測 (日本版) の公開について | Google Cloud 公式ブログ
VOYAGE GROUP エンジニアブログ : 自分の周りに居る凄腕プログラマーが実際に読んでいる本
「飛行機がなぜ飛ぶか」分からないって本当？：日経ビジネスオンライン
http://yuma-z.com/blog/2013/03/study/
Excelを20年以上使ってきた私が気を付けていること | 実践で使うExcelとAccessの話
わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる
総務省、社会人のためのデータサイエンス入門を無料開講 | Ledge.ai
【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics
“マイナス×マイナス＝プラス”の理由は？ 数学が面白くなるエントリー集 - はてなニュース
マルチ商法に関する俺の体験談を書く - sunomononanoの日記
新・都道府県別統計とランキングで見る県民性 [とどラン]
ずっと手元において、繰り返し読む価値があるビジネス名著20選
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
ココナラ - あなたの得意でハッピーが広がるワンコインマーケット
9割の人が知らない再現性の危機 - 本しゃぶり
優秀なJavaScriptの開発者になるための5か条 | POSTD
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