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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…

階層ベイズで個性を捉える(PyMC ver.5.7.2)

はじめに あまりベイズモデリングを勉強していなかった私。 なんとなくどういった場面で使うべきか思いつかなかったから。 いくつか本は持っていたが、積んだまま。 そんな時に以下の資料を見た。

【Python】大量ファイルを一括リネーム

Introduction 頻繁にデータセットに大量のファイルを追加することがあり、ファイル名に統一感がなくないことが気になっていました。 使用する端末が異なることもあり、何かある度に使い捨てでコードを書くのが手間なため備忘録とします。 ファイル名が被るとリネームする手間が増えるのと、雑多なデータセットを見る際の抵抗感を減らすことが目的です。 処理自体は単純ですが他の記事を見ていると、バックアップせ…

【AI】機械学習入門前のあなたがAI人材となる前に学ぶべき6つのこと

Introduction info Information: 機械学習未経験だけど、やってみたい！orやることになった方向けの入門記事です。 何かしら言語の勉強or経験者を想定しています。

機械学習って何から勉強すればいいの？という人向け必読の４冊

はじめに 未経験からエンジニアになって、いつの間にか２年が経ちました。 今年に入ってからは機械学習の案件にも携わることになりましたが、 最初は学ぶべきものがたくさんありすぎて非常にあたふたしながら、必死にインプットをしてきました。 機械学習やAIというワードに惹かれて、エンジニアを目指そうと思った人もいると思います。

レコメンド入門～用語・概念を具体例を交えて整理する～

　こんにちは。私は現在はレコメンドに関するデータ分析およびモデル検討などを担当しております。この記事はAMBL株式会社 Advent Calendar 2022の12日目の記事です。 　本記事は、他の記事や書籍になっているようなレコメンドの入門内容を、私の経験を元にまとめ直したものになります。そのため、アルゴリズムの実装や先端技術を知りたい方は対象外となります。また、本記事の範囲としては、主に「ユ…

反実仮想機械学習：オフ方策評価（理論編）

1. はじめに この記事では、反実仮想機械学習におけるオフ方策評価について、理論的な側面を中心に紹介します。 2. 反実仮想機械学習 反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning: CFML）とは、機械学習を応用し、起こり得たが実際には起こらなかった状況＝反実仮想（Counterfactual）の推論などをする技術です。この技術は、ビジネスにおける方策（販促キャ…

反実仮想機械学習：オフ方策評価（実装編）

1. はじめに 今回は、こちらの記事( CounterFactual Machine Learning）の技術要素の1つであるオフ方策評価（OPE; Off-Policy Evaluation）の実装例を紹介します。 2. オフ方策評価の実装例 ここでは Open Bandit Pipeline（OBP)( を用いたPythonによるオフ方策評価の実装を紹介します。実装にあたっては、特にOBPのリ…

私がこれまでに読んでよかった技術書メモ

主旨 個人の振り返りとして、これまでに読んだ本の中で、学びが多かったレビューしていく記事である。 適宜更新予定である。 ジャンル - プログラム言語系(C, Java, TypeScript, React)

【初心者向け】ケミストリーエンジニアがMIを学ぶには？

ケミストリーエンジニアがまず、勉強始めようと思いましたら、 MIの概要、考え方を学んでみるのはいかがでしょうか。 MIの基礎情報(プログラムなし) <a href=" target="blank" rel="nofollow sponsored noopener" style="word-wrap:break-word;" マテリアルズ・インフォマティクス　材料開発のための機械学習超入門 岩崎　悠…

データサイエンス+周辺知識を勉強するために参考にしている本・教材まとめ

データサイエンティストについて調べると必要なスキルとしてエンジニアリング力、データサイエンス力、ビジネス力と言われているので、幅広く勉強するようにはしています。以下書籍、動画などもビジネス分野も含め幅広く整理してみました。まとめてみたら多すぎたので、目的に応じて少しでも誰かの参考になれば幸いです。 勉強するための本や教材を選ぶ際には、実際にデータサイエンティストやデータアナリストとして活躍されてい…

【AI】機械学習入門前のあなたがAI人材となる前に学ぶべき6つのこと

Introduction info Information: 機械学習未経験だけど、やってみたい！orやることになった方向けの入門記事です。 何かしら言語の勉強or経験者を想定しています。

Python×機械学習でのフルスタック基礎開発

概要 Python（Flask）と機械学習を使用したフルスタック開発を実施。 講師は酒井潤さんで、レストラン推薦アプリケーション「roboter2」の構築を行う。 書籍「シリコンバレー一流プログラマーが教える Python プロフェッショナル大全」と有料のYouTube解説どうgを参考にしながら、学習を行なった。 学習教材

(レポート)Developers Summit 2018(1日目)

はじめに 2018/02/15(木)～02/16(金) に開催された Developers Summit 2018( に参加してきました。今年のテーマは「変わるもの×変わらないもの」です。 昨今の技術の変化は目まぐるしく、xTechに代表されるような、テクノロジーが様々な業界にもたらす 創造的な破壊の事例は枚挙にいとまがありません。数年前までは夢物語だったAIの実用化も、 ディープラーニングの台頭…

【機械学習初心者向け】scikit-learn「アルゴリズム・チートシート」の全手法を実装・解説してみた

scikit-learnのアルゴリズム・チートシートで紹介されている手法を全て実装し、解説してみました。 注釈 本記事シリーズの内容は、さらに丁寧に記載を加え、書籍「AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ」 として、出版いたしました。 概要

機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学べる書籍を執筆しました

scikit-learnライブラリを用いて、機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学んでいただく書籍を執筆しました。 AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社）( 既に発売開始しています。 機械学習の ・各種アルゴリズムの実装

【初心者】プログラミング初心者が機械学習を学び始めた。

プログラミング初心者が機械学習を学び始めた。 はじめに 機械学習に全く触れたことがなかった理系修士学生です。データサイエンスという分野に興味が湧き、勉強し始めました。 いまだ初心者同然ですが、自分は最初何から手をつけていいかわからず、無駄な時間を過ごしてしまったので、そんな方の手助けになればいいなと思います。 やったこと

【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…

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

エンジニアのインターンが技術書を30冊くらい読んでみたので、ゆるくまとめてみた

株式会社Global Mobility ServiceでソフトウェアエンジニアのインターンをさせてもらっているShirubaです。グローバルな環境で利用されている社会的サービスの開発の一端を担いたい志ある方は、ぜひ緩くお話ししましょう〜🙋‍♂️→ 採用ページ( 2ヶ月間のフルタイムインターンを通して、「知識量」が圧倒的に不足していることを実感しました。「知識をコードに落とし込む力」に関しては今後の…

【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍

【更新】 　※少々表（本のリスト）が見づらかったので変更をしました。 　※著者、出版社については、リンク先のAmazonでご確認ください。 はじめに 今回は私が人工知能プログラミングを学習する際に参考にした書籍と、

【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍

【更新】 　※少々表（本のリスト）が見づらかったので変更をしました。 　※著者、出版社については、リンク先のAmazonでご確認ください。 はじめに 今回は私が人工知能プログラミングを学習する際に参考にした書籍と、

【超初心者用【備忘用勉強メモ】】AIってなに？

<font color="LimeGreen"はじめに</font はじめまして。 私は、普段はインフラをメインに担当していて、 最近、機会があってwatsonなどを触っています。 私もまだまだ勉強中の身でAIについては初心者ですが、

機械学習ことはじめ（オススメ教材・情報）

はじめに <div align="center" <img width="360" alt="d7f2b1da-908e-82a9-5e21-ed8799e7ec60.png" src=" </div 何を書くのか

機械学習入門時に知っておきたい情報まとめ

機械学習を勉強する際、どこから手をつけて良いか分からなかったので情報収集した内容をまとめておきます。 随時更新予定です。 オンライン講座 coursera machine learning スタンフォード大学教授によって設立された、オンライン講座。

【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍

【更新】 　※少々表（本のリスト）が見づらかったので変更をしました。 　※著者、出版社については、リンク先のAmazonでご確認ください。 はじめに 今回は私が人工知能プログラミングを学習する際に参考にした書籍と、

文系出身が入社３ヶ月で G 検定に合格した話

経緯 4 月に新卒で IT 企業に入社しました。 世は GW（10 連休！） 研修期間中だった新卒たちには、休暇中の課題が出されました。 技術系の本を読んだり、情報を収集したり、Web サービスの中身を見たり…

JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #3 合格体験記

2019/11/9にG検定を受験し、無事合格しました。 これから受験しようと考えている文系出身やAIに全く触れてこなかったけど受験してみようと考えている人向けに感想を踏まえて勉強法等をまとめてみようと思います。 感想 　過去問や模擬試験では時間を余して8割越えをキープし、持ち込みやGoogle先生に質問しながらの受験が可だったために慢心していたがが、本番は時間もギリギリで焦った。 総受験者数：6,…

機械学習の書籍多いけど、どれ買えば良いの？レベル別にオススメ！！＜初心者向け＞

はじめに <img width="617" alt="スクリーンショット 2020-02-04 11.51.30.png" src=" 機械学習の書籍多いけど、どれ買えば良いのかをレベル別にオススメします。 レベルはレベル1レベル5の五段階です。 今の自分にあったレベルから書籍を選んでみて下さい。

プログラミング初心者の学生が2年間で読んだ本の中でオススメを紹介する

目次 01. はじめに(1-はじめに) 02. ネットワーク(2-ネットワーク) 03. データベース(3-データベース) 04. セキュリティ(4-セキュリティ)

データサイエンス+周辺知識を勉強するために参考にしている本・教材まとめ

データサイエンティストについて調べると必要なスキルとしてエンジニアリング力、データサイエンス力、ビジネス力と言われているので、幅広く勉強するようにはしています。以下書籍、動画などもビジネス分野も含め幅広く整理してみました。まとめてみたら多すぎたので、目的に応じて少しでも誰かの参考になれば幸いです。 勉強するための本や教材を選ぶ際には、実際にデータサイエンティストやデータアナリストとして活躍されてい…

IT資格試験『合格のコツ』と『取組みポイント』　～40超の資格取得経験から～

0.はじめに 私は普段、IT企業の企画系部門で仕事をしています。以前は開発現場にいたため、開発経験もあります。 これまでIT系の資格を含め、40以上の資格試験に合格しています。この経験を踏まえ、私なりの資格試験に合格するコツと取組みポイントというテーマで記事を書いてみたいと思います。 どこまで共感いただけるかわかりませんが、「こんな人もいるんだな」程度で気楽にご覧ください。資格試験の合格を目指して…

AWS認定「機械学習 -専門知識」に合格したので勉強方法を書いていきます

１．はじめに 私はAWSの12資格（廃止済みのAlexa含む）を全て取得しているのですが、その中でも特に難儀したのは「AWS認定 機械学習 -専門知識」です。 こいつは数あるAWS資格の中でも特殊な存在で、AWSというよりも主に機械学習全般について浅く広い知識が問われます。私のようにそもそも機械学習に縁のない平凡なエンジニアには少々敷居が高かったので、もしかすると同じような状況にある方もいるかと思…

【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…

[WIP]「言語処理のための機械学習入門」"超"まとめ

0. 背景 - 勉強会で、１年かけて「言語処理のための機械学習入門( - 細かいところまでは書けませんので、大雑把に要点だけになります。詳しくは本をお読みください。あくまでレジュメ、あるいは目次的なものとしてお考え下さい。 - 間違いがある場合は優しくご指摘ください。 - 第１版は間違いも多いので、出来る限り、最新版のご購入をおすすめします。

データサイエンティスト協会のスキルチェックリスト「データサイエンス力」を学ぶにはどんな本を読んだらよいか

一般社団法人データサイエンティスト協会 スキルチェックリスト( 注： - 私は本スキルチェックリストの項目をすべてマスターしているわけではありません。ただ、スキルチェックリストはありながら、それをどのように学んでいったらいいかの情報がWEB上になかったので調べてみました。 - 各書籍の紹介は - SE, PG系の方がデータ分析、機械学習をやる必要が出た時にまず手にとるべき一冊(

コロナ社「構文解析」本のレビュー

はじめに 自然言語処理シリーズの「文脈解析( 「構文解析( <a href=" width="150" alt="文脈解析" src=" 構文解析とは、文の背後にある「構造」を抽出する処理のことを指します。

機械学習初心者が1年間イロイロ勉強した遍歴[2018年度版]

はじめに タイトル通り、機械学習初心者が1年間緩く勉強してきた遍歴をまとめました。この勉強をやった結果を先に言っちゃうと、「初心者から脱することはできず！」です。ので、反面教師として見て頂けるといいのではないかと。 ※ここでの紹介は勉強した順です 勉強開始時の当方のスペック ・理系の大学を10年前に卒業（勉強は何もやらなかったに等しい）

データ分析未経験SEがデータサイエンティストを目指す No.0 [想定ロードマップの概要]

2019/7/8 現在Kaggleのコンペに取り組んでいます。あまりアウトプットができていませんが、インプットは滞りなく進んでますので、どこかでまとめてアウトプットしたいです。 私は現在SIerで勤務していますが、将来的なキャリアアップも兼ねて2019年5月より本格的にデータサイエンティストに向けての勉強を行っています（SIerについての私の愚痴を言ってるだけの記事はこちら( 今後実際に勉強してき…

自然言語処理入門: 機械学習を用いた自然言語処理モデルの構築

1. はじめに 本記事では、機械学習をベースとした自然言語処理の基礎的な事項を紹介します。自然言語処理技術は文書分類や情報検索など様々な問題解決に利用されますが、その問題解決のプロセスは共通するパイプラインによって抽象化できます。そのパイプラインの概略を説明することで、自然言語処理全般について、モデル構築の手続きの概略を把握していただくのが本記事の目的です。 2. 自然言語処理とは 2000年代以…

Spark + IPython環境をAmazon EMR上で構築し、簡単なData解析を動かして見る (第2回：KPI算出編)

はじめに 第1回目( ClusterにAccess Logを喰わせて、色々処理を廻してみる部分をチラシの裏しておきます。 (第1回)Amazon EMR上でのSpark Clusterの起動/設定方法( Spark, IPythonの設定方法 Spot instanceについて

Spark + IPython環境をAmazon EMR上で構築し、簡単なData解析を動かして見る (第3回：機械学習編)

はじめに 第2回目( ClusterにAccess Logを喰わせてKPIの算出(DAUやDaily Unique User)を行いましたが、今回は同じAccess LogをSpark MLLib(Sparkの機械学習のLibrary)で、Clustering(K-Means)とPCA(主成分分析)をする方法をチラシの裏しておきます。 (第1回)Amazon EMR上でのSpark Cluster…

妄走！あふれるデータでAnalyだせ、行き先も分からないまま［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２］

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( 自分と同じように悩んでいる人がいる、自分より遙か先を走っている人がいる 自分の会社や部署にデータ分析をしている人がいて議論出来る、なんて方は珍しいでしょう、残念ながら、日本では。Rの画面やテキストとにらめっこをしていると受験勉強をしてたときのような茫漠とした不安が襲ってくる。「自分はこのままでいいのか」 dots.( IT勉…

【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…

機械学習ことはじめ（オススメ教材・情報）

はじめに <div align="center" <img width="360" alt="d7f2b1da-908e-82a9-5e21-ed8799e7ec60.png" src=" </div 何を書くのか