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即席！データサイエンス部署にいきなり配属されたどーにかしないといけない

わーっと書いてみた間違ってたらごめんな Ver.1.0 なにも分からないがとりあえずデータサイエンティストとしての外面だけ取り繕いたい場合 <a href=" src=" width="1" height="1" border="0" alt="" style="border:none !important; margin:0px !important;" / 金 明哲著 森北出版 2007年とや…

【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本

Update版2023年版データ分析の100冊( 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 - 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介( - データ分析の各フェー…

深層学習小史～著名論文で綴る4年+24年～

毎度毎度だが深層学習は素人です。下記の論文も読んでいません。ただ、急速に展開している深層学習を追っている忙しい人のためのきっかけとなればいいな、と思い書いています。 深層学習小史～著名論文で綴る4年+24年～ 被引用数はGoogle Scholarより 前史 昨日今日の話の気がするが実は歴史は古かったりする。まー平成だが。2007年刊行の代表的なテキスト

データサイエンス、データ分析、機械学習に必要な数学

2025年版Update記事を書きました データサイエンス、データ分析、機械学習の専門書の前書きには「大学初年度の数学」≒微分積分と線形代数を前提としているものが多い。 それならば大学に行っている人はほとんど履修しているはずなのだが、その専門書を読むと全然歯が立たない事が多い。 かといって微分積分や線形代数のテキストを開くと、これが機械学習やデータ分析のどこに役立つのか全然分からず、途方に暮れる。…

「パターン認識と機械学習の学習」2.3 多変量ガウス分布

パターン認識と機械学習の学習 PRMLこと「パターン認識と機械学習( 私もじっさい読んでみてとてもわかりやすいと感じた（やっていることは複雑なので、もちろん簡単ではないが）。 2.3 多変量ガウス分布 「パターン認識と機械学習の学習」P.11。

【随時更新】マシンラーニングエンジニアが機械学習、統計学のおすすめ本を紹介する

概略 データサイエンス、マシンラーニング関連の勉強を始めてそこそこ時間も経ったのでこれまでに読んできた本、参考書の類について紹介していく。既に何人もの人が紹介していたりするわけだが、少しでも参考になれば。 書評というよりは紹介兼感想。 時間を見て少しずつ更新していくつもりなので、『ここに載ってるものだけやれば十分』とはなっていないので注意。 また、実際のところ、実務への応用まで考えるのならば、その…

ディープラーニングに入門するためのリソース集と学習法（2018年版）

最近Bitcoinの方が流行っている印象を受けますが，ディープラーニングの勢いは依然強く，Google Trendを見ても未だに検索数は上昇傾向にあるように見えます． <img width="1150" alt="スクリーンショット 2018-02-19 8.28.40.png" src=" 実際体験してみるとわかりますが，ディープラーニングはとんでもなく強力な機械学習の手法で，うまく使いこなせれ…

コロナ社「統計的パターン認識と判別分析」本のレビュー

はじめに 　コロナ社から出版された「統計的パターン認識と判別分析」本のレビューです。ここ数年の間で機械学習の有用性が産業界で大きく認識され、機械学習を用いたサービスが様々とでてきました。この書籍では、機械学習の入門書として、トラディショナルな統計的パターン認識の手法について述べられてます。この書籍で取り上げられた手法の一覧を列挙します。 <a href=" width="150" alt="統計的…

【書籍まとめ】データサイエンス初心者が1年間で読んだ本

プログラミング経験ゼロから、1年間で読んできたPython、数学、統計学、資格、機械学習、深層学習などの主な書籍をまとめています。Qiitaには別の諸先輩方が記載している書籍まとめ記事がいっぱいありますが、そもそもプログラミング自体も知らない本当の素人が試行錯誤して読んできた本をここに備忘録的にもまとめておきます。 バックグラウンド - 大学院では脳神経科学の研究室にいた生物系 - 物理、微分積分…

データサイエンス関連の本を紹介する。

大学3年生の時に統計学の勉強をし始めて、今年で4年目を迎えています。 色々な書籍紹介の記事を読んだりしますが、どれくらいのレベルの時に、どれくらいの本を読んで、どんな感じになったのかという紹介は意外と少ないなと感じています。 今回はせっかくなので、自分がどういう勉強をしてきたかを振り返りながら、書籍紹介ができたら誰かの役に立つかなと思ってこの記事を書いてみました。 本の画像はAmazonへのリンク…

【Webエンジニアど素人】が【3〜4年生】くらいになったら読むといい本を目的別にまとめた

これってなんなの？ 【ど素人状態＝社会人になって初めてプログラミングを勉強したぜ！（特に新卒）】でスタートした方々が【３年生】ぐらいになったら読むと良い本まとめです。 「どんな目的で学ぶか？」＊「職種（バックエンド(%E3%83%90%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%83%89%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%…

ロジスティック回帰に対するloglossを偏微分して機械学習の学習フェーズの流れを学ぶ

前書き 筆者はこの分野を専門に学んでいたわけではないのですごく詳しいというわけではないです。 素人がこの分野を理解するにあたってこのような体系で理解しましたという一例と思って読んでください。 この記事では、偏微分などを扱うので、大学数学(解析学や線形代数)の基礎ぐらいの素養を持っている読者を想定して書いていますが、高校数学までの知識でも十分理解できる範囲かと思います。 <font color="S…

2023年版データ分析の100冊

わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…

【教材まとめ】これ全部やったら流石に誰でもつよつよAIエンジニアになれる

はじめに 本記事ではAI知識ゼロから始めてAIエンジニアとして実務にチャレンジできるレベルを目指してロードマップ形式でコンテンツをまとめました。 生成AIの台頭、SakanaAIの大型資金調達やGoogleの研究者（ヒントン氏ら）のノーベル賞受賞も重なり、さらにAIへの注目が集まっている状態かと思います。 しかし初学者にとって、AIを学ぶハードルはまだまだ高いのが現状です。AIをツールとして活用す…

経済学の修士をとるまでに参考にした計量経済学・データサイエンスの書籍/参考書

こんにちは。 先日、経済学の修士課程を修了し、社会人として働き始めたものです。 今回は、備忘録的に計量経済学・機械学習系の参考書籍をまとめたいと思います。 私は、2023年から2年間で、計量経済学の実証的手法である因果推論を使って修士論文を書いたり、データサイエンスの副専攻を取得し、機械学習の基本を学んでいました。学校外ではE資格(JDLA)( 学部はもともと経済学系ではなく、工学部で、大学院で初…