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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…

[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…