データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
2019年版：データサイエンティスト・機械学習エンジニアのスキル要件、そして期待されるバックグラウンドについて - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は、以前の同様のスキル要件記事のアップデートです。 正直言って内容的には大差ないと思いますが、今回は2つ新たな軸を加えることにしました。一つは「ジュニアレベル（駆け出し）」と「シニアレベル（熟練職人）」とで分けるということ、もう一つは「データ分析以外の業界知識（ドメイン知識）」にも重きを置く、ということです。 というのも、空前の人工知能ブームが予想よりも長く続いていることで、人材マーケットを観察する限りではデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとも求人数が高止まりしているように見えるのですが、その結果としてこのブログの過去のスキル要件記事で挙げたような「完成されたデータ分析人材（熟練職人）」に限らず「駆け出し」でも良いからデータ分析人材が欲しいという企業が増えているように感じられるからです。 その一方で、かつては主にwebマーケティング業界
Google Colaboratory を用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む）
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads 71 Ads API 11
MACHINE LEARNING Meetup KANSAI #3で機械学習を使った趣味サービスにおける工夫を紹介しました - yasuhisa's blog
最近、仕事のちゃんとした登壇が多かったので、趣味でやっているWebサービスにおける機械学習関連の工夫について発表してきました。基本的に昔ブログで紹介したエントリのまとめバージョンです。 趣味の余暇時間で開発しているサービスなので、いかに手間をかけずに済むかというのが大事です。テーマは怠惰!! 機械学習を使った趣味サービスにおける工夫紹介 from syou6162 効率的なアノテーション方法 精度の継続的なモニタリング 多様性を持たせた簡単な推薦方法 パイプラインジャングルと戦う 効率的なアノテーション方法 機械学習、データ数が多くないとなかなか精度が出ないですが、教師データをたくさん作るのも手間がかかります。そこで能動学習を使って効率的にアノテーションしていくツールを作ったので、それの紹介をしました。 精度の継続的なモニタリング 機械学習のコードでは、テストは通ってたけど実は本番では精度
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