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  • 「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

      「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
    • 人付き合いって大事かなと思ったら読みたい3冊 - 本しゃぶり

      人付き合いは大切だと言われるが、実際どれくらい大切なのか。 俺みたいなタイプは知識として教えて欲しい。 人脈と成功の本はこれを読め。 やっぱり人脈か 学生時代に触れた言葉で印象に残っているものがある。それは「人・本・旅」だ。ライフネット生命の出口治明の言葉で、彼は人間が学ぶ方法はこの3つだと常々言っている*1。俺はこれを読んだ時に思った。 「俺は人に会うのは好きじゃないから、代わりに本を倍読もう」 それで積極的に本を読み、年に一回は旅に出るということを続けてきた*2。だが、色々と本を読み続けたことで、あることに気がつく。人と会い、繋がりを作ることは重要ではないか、と。 もしかしたら「学び」だけなら「本」と「旅」だけでもそれなりに得られるかもしれない。だが「成功」を求めるならば、「人」の比重が多いようだ。俺が読んできた様々な本で、「人脈」や「人的ネットワーク」の重要性が語られていた。また、社

        人付き合いって大事かなと思ったら読みたい3冊 - 本しゃぶり
      • この記事の元の本編は削除しました。|樫田光 | Hikaru Kashida|note

        これは何かGoogleの Material Design Guideline - Data Visualization  がとても良くまとまっていたので、自分なりに和訳・編集してまとめたものです。 ※ 注意事項 こちらはあくまで、もとのドキュメントを参考に筆者が和訳・編集したものになります。原文の完全な和訳ではなく、抜粋の範囲や、英=>和の際の意訳を筆者が恣意的に行っています。 筆者の意訳・編集による曲解や元のドキュメントでのオリジナルの文意が気になる方は原文を読むことを強くおすすめします。 和訳の公開の可否についてはGoogle社に直接問い合わせています。1 / 原理原則(Principles) データの可視化は、複雑で内容の多い情報をグラフィカルな形式で表現するコミュニケーション手段である。 可視化の結果、データを比較しストーリーを伝えることが容易になり、データの利用者の意思決定の助け

          この記事の元の本編は削除しました。|樫田光 | Hikaru Kashida|note
        • 最近のポケモンはデジモンっぽいのか、ディープラーニングに聞いてみた - Qiita

          はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です(デジモンは知らなくてOK) 3月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ

            最近のポケモンはデジモンっぽいのか、ディープラーニングに聞いてみた - Qiita
          • 日本のウェブデザインの特異な事例

            sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人

              日本のウェブデザインの特異な事例
            • ソースコードを公開したソフトウェアで収益を得ている会社

              ソースコードを公開したソフトウェアで収益を得ている会社をまとめる。いわゆる「オープンソースソフトウェア(OSS)」という有名な言葉を使わなかったのは、OSS の定義に当てはまらない、またはその可能性があるものが含まれているため。 この記事では "OSS" の定義に当てはまらないものも含め、主要な事業を構成するソフトウェアを一定のライセンスの下で公開している会社をまとめていく。このようにソースコードを公開して利用者やフィードバックを集めるビジネスモデルは open core とか COSS: Commercial Open Source Software と呼ばれているようだ。 企業が「ソースコードが公開されているソフトウェア」を利用するメリットとしては、主に以下の2つがあると考えられる。 コア機能の開発に集中できる 自社のビジネスの核となるソフトウェアの開発に集中し、それ以外の機能的・非機

                ソースコードを公開したソフトウェアで収益を得ている会社
              • HTMLのtableにクラスを加えるだけで、グラフやチャートを簡単に実装できるCSSのフレームワーク -Charts.css

                棒グラフや折れ線グラフ、どうやって実装していますか? Charts.cssなら簡単です。データをtableタグで実装し、CSSのクラスをtableに加えるだけで横棒グラフ、棒線グラフ、折れ線グラフ、エリアグラフなどを簡単に実装できるCSSのフレームワークを紹介します。 HTMLは普通の表組みなのでアクセシブル、グラフやチャートはレスポンシブにも完全対応した優れものです。 Charts.css Charts.css -GitHub Charts.cssの特徴 Charts.cssのデモ Charts.cssの使い方 Charts.cssの特徴 Charts.cssはtableで実装した表組みにシンプルなCSSのクラスを加えるだけで、さまざまなグラフやチャートを実装できるフレームワークです。カスタマイズも簡単で、ユーティリティのクラスも豊富に用意されています。 HTMLとCSSだけで実装 セマ

                  HTMLのtableにクラスを加えるだけで、グラフやチャートを簡単に実装できるCSSのフレームワーク -Charts.css
                • 【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita

                  【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノートJavaScriptd3.jsデータ分析データサイエンスcolaboratory CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/lGyPElrihg pic.twitter.com/mWZn

                    【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
                  • データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選

                    データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは?その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化(ビジュアライゼーション)系のおすすめの本17選1 S

                      データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選
                    • 放送大学マイルストーン('23)|lumpsucker

                      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

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