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【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…

【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版)

追記 Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academy( AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービス( 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検…

Kaggleに登録したら次にやること ～ これだけやれば十分闘える！Titanicの先へ行く入門 10 Kernel ～

事業会社でデータサイエンティストをしているu++です。普段ははてなブログ( ^1: Kaggleでは2019年に「PetFinder.my Adoption Prediction( Value Prediction Challenge( Master」と呼ばれる称号( ^2: ^3:

年寄りなりにこの１年で学んできたこと（年齢不相応に）

概要 年寄りなりに日々学んでいることを書きます。 若い世代の方々が技術習得に熱くなっている姿に触発されてます。フロント・Web系はいろいろアリすぎて学習が追いつかないので自分の興味のある分野に特化して鍛錬してます。 ちなみに組織論とかその手の話は一切ありません 自己紹介

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%…

Pythonでのデータの前処理、使えそうな処理をとにかく記録することにした

～データ前処理に対する抵抗感を払しょくしてやる！～ はじめに 　 データの前処理までも自動でやってくれるPycaretというライブラリもありますが、やはり、ある程度のデータの前処理はできないとダメだから・・・とにかく使えそうな処理を記録することにしました。 　

「自動化ツール」活用は、これからのデータ分析スキル向上の鍵だ！（と思う）

2021/09/17：(試行)5回目の結果とデシジョンツリー分析を追加 ～データを放り込むだけで、データ前加工 ⇒ 学習 ⇒ モデル選択 ⇒ モデル構築 ⇒ 予測 までほぼ自動って・・・どうなってんの？！～ 　 はじめに 機械学習自動化ライブラリ「PyCaret」は、未来にワープしたかのような衝撃があります。

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…