yomitech

【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…

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:

Kaggleの初期装備〜高い頻度で利用するコードをまとめたひとつのセル〜

KaggleのNotebookで英語版を公開しました！（2021/03/11） はじめに データサイエンスのコンペティションプラットフォームであるKaggle^Kaggleに取り組むとき、実行環境であるNotebook^Notebook（もしくはJupyter Notebook^JupyterNotebookやGoogle Colaboratory^GoogleColaboratory）で記述する…

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

【2020年版・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勉強方法

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討ください！ この記事の対象者 ・将来Pythonでデータ解析をしたいと考…

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…

10分間で画像認識モデル構築byKeras~機械学習への第一歩~

<meta name="description" content="15分間でkerasで画像認識モデルを構築する説明と使用例を掲載しています。Google Chromeブラウザが開けるPCがあればOKです。" はじめに この記事を読むと? 難解でとっつにくいイメージのある機械学習について、実際にコードを動かしながら、最短で体験することができます。 なぜこの記事を書いたのか

プログラミング初心者が機械学習を1ヶ月ガチで勉強してみた〜勉強法まとめ、勉強の記録〜

はじめに 2020年5月11日2020年6月11日までの丸々1ヶ月間、ほとんどの時間を機械学習の勉強に費やすと、どこまで到達できるかを実験したくなりこの企画を始めました。 この記事ではその勉強の記録をまとめています。 そもそもこの企画をやってみようと思ったのは、機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果( 自分の記事も、これから機械学習の勉強を始める際のきっかけになると幸いです。

【Kaggle】LGBMを使ってみる

1.目的 Kaggleのようなコンペでは、xgboostやLGBMといった勾配ブースティングがよく使われている。 ただ、これらについては参考になる記事やサイトが少ないと感じたこと／自分で実装する際に結構困ったので、今回はLGBMについて、自分が試したこと・各パラメータの意味合いを記しておくことが目的。 ※参考書籍 今回は基本的にこちらの書籍に則って実装しています。

Kaggle Expertになるまで勉強したことを全て書く

はじめに こんにちは。Yuki | Kagglerです！ 先日、Shopeeコンペの順位が確定して銀メダルをいただき、晴れてCompetition Expertになることができました。区切りがいいのでここまで取り組んできたことをまとめてみました。<br ※ 6/28追記：Amazonのリンクが切れていたので貼り直しました！<br <blockquote class="twitter-tweet"<…

Kaggleの画像コンペに初心者だけでチーム組んで挑んでみたら銅メダル取れた話

はじめに 表題そのまんまですが、深層学習を勉強し始めてすぐに無謀にもkaggleの画像コンペに挑戦し、コンペ終了時点で学習期間3か月ちょっとの初心者チームが、銅メダルを取る（116位/1324）に至るまでの記録を書いていきます。 初心者がどうやってコンペに取り組んだかの記録がメインの話で、これからkaggleに参戦してみようかと思ってる人やチームを組もうか迷っている人の背中を後押しすることを目指し…

データ分析コンペの登録・学習の進め方[2021年度版]

はじめに こんにちは！株式会社会社エイアイフィールドに新卒で入社した傍示です。現在はフロントエンドの開発を主に担当させて頂いております。この記事は株式会社エイアイフィールドアドベントカレンダー2021( この記事は8日目の記事( 1. データ分析コンペサイトに登録しよう！ まずデータ分析コンペサイトに登録と言っても、どのコンペサイトがいいのか分からない方もいらっしゃるかと思います。

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。

特に学生さんにオススメしたいデータサイエンスの勉強の進め方

はじめに こんにちは！AMBL株式会社に21卒で入社した傍示です。現在は画像系AIアプリのインフラ周りをを主に担当させて頂いております。この記事はAMBL株式会社 Advent Calendar 2022( この記事では自分が大学時代にデータサイエンティストになる際に勉強した方法や教材などを紹介します！ 有料な講座が学生だと無料で受講できたり、そもそも学生じゃないと参加できなイベントなどが結構あっ…

【初心者理系大学生向け】機械学習の学習法

Google Developre Student Clubs（以下GDSC）( 現在はAcademiX( 今回は 「機械学習というワード最近よく聞くので勉強してみたい」 といった方や、 「研究で使うことになったけど何からやったらいいのかわからなくて困っている」 といった方に向けて、僕なりのロードマップを紹介していきたいと思います。 warn 今回は幹すなわち全体像を捉えることを目標としています。

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…

データ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介

データ分析関連の本の紹介はたくさんありますが、分析の流れに沿って紹介しているものをあまり見かけないので作成してみました。データ分析プロジェクトだとモデル作成は本の一部ですが、本の紹介はかなりモデル作成に偏っています。ビジネスの理解からビジネスへの展開まで多岐にわたります。 データ分析や機械学習に近い概念のデータマイニングにおいて、CRISP-DMという方法論があります。データ分析プロジェクトにもそ…

ゼロから機械学習エンジニアになった方法

はじめに 未経験から機械学習エンジニアになって2年が経った節目にここに至るまでの経緯を紹介します。 初期スペック - 30代 - 高専卒

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…

ヤバいデータ分析（書籍・記事であまり扱われてないが重要なこと）

info 古い記事となりましたが、またいいねが増え出しているので、Updateを検討しますが本記事はかなり労力がかかっているんどえ一気には難しく、 - 1項目ずつUpdateした別記事にしようと思います - 該当項目からリンク - 別項目を別記事として追加

エンジニアに読んで欲しい技術書90選

はじめに タイトル通り、読んで欲しい（圧）技術書をたくさん集めてみました。自身の担当から外れる領域に関しては、会社の人に協力を仰ぎ、編集しました。「何を読めばいいかわからない」、「次の読む本を探したい」などのように考えている方の参考になればと思います。 また、大きく、 ・新米エンジニア ・脱新米エンジニア

【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…

Kaggleと名のつく本を全て読んだので紹介していく

本記事で紹介するKaggle関連の技術書の一部＠Amazon 目次 1. はじめに(はじめに) 2. コンペ初心者向け(コンペ初心者向け) 1. 実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック! Kaggleデータ分析入門(1-実践data-scienceシリーズ-pythonではじめるkaggleスタートブック)

データサイエンティストのおすすめ書籍30選

この記事はBrainPad Advent Calendar 2024( 22日目の記事です。 2022年に新卒でブレインパッドに入社し、今年でデータサイエンティスト3年目となる者です。n番煎じではありますが入社してからの学びの振り返りという意味も込め、データサイエンティストとしてのスキルアップのために読んでよかったおすすめの書籍30冊を厳選して紹介します。 前提 筆者は学部では応用数学、修士では理…