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なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)

はじめに 転職資料をまとめています。 転職(0)一覧 各項目ごとに別記事にした方がよさそうだということが分かりました。 単独で経済学に関する記事にさせてください。

なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)

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なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)

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なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)

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なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)

はじめに 転職資料をまとめています。 転職(0)一覧 各項目ごとに別記事にした方がよさそうだということが分かりました。 単独で経済学に関する記事にさせてください。

【夜も眠れない】マーケットプレイス型プロダクトが直面する3つの課題

この記事はCrowdWorks Advent Calendar 2018( はじめまして、古田（フルタ）と申します。 クラウドワークスというプロダクトのプロダクトマネージャーを務めています。 <img width="983" alt="f9f774f9-8c73-652e-8cdd-2017f582c708.png" src=" クラウドワークスをご存知無い方向けに説明すると、クラウドワークスは、

ソフトウェア開発に役立つ　心理学的現象、行動経済学の概念など　15題

ソフトウェア開発の様々な局面で役に立つ、心理学的現象や行動経済学についての知識です。 経験則で把握済の事柄もあるかもしれませんが、 言語化して名前を与えることで何かのときにスッと出せたり、周囲の方々と議論しやすくなったりすると思います。 以下の3つの分類で記載いたします。 打ち合わせやチームワークに役立つ知識

ソフトウェア開発に役立つ　心理学的現象、行動経済学の概念など　15題

ソフトウェア開発の様々な局面で役に立つ、心理学的現象や行動経済学についての知識です。 経験則で把握済の事柄もあるかもしれませんが、 言語化して名前を与えることで何かのときにスッと出せたり、周囲の方々と議論しやすくなったりすると思います。 以下の3つの分類で記載いたします。 打ち合わせやチームワークに役立つ知識

ソフトウェア開発に役立つ　心理学的現象、行動経済学の概念など　15題

ソフトウェア開発の様々な局面で役に立つ、心理学的現象や行動経済学についての知識です。 経験則で把握済の事柄もあるかもしれませんが、 言語化して名前を与えることで何かのときにスッと出せたり、周囲の方々と議論しやすくなったりすると思います。 以下の3つの分類で記載いたします。 打ち合わせやチームワークに役立つ知識

ソフトウェア開発に役立つ　心理学的現象、行動経済学の概念など　15題

ソフトウェア開発の様々な局面で役に立つ、心理学的現象や行動経済学についての知識です。 経験則で把握済の事柄もあるかもしれませんが、 言語化して名前を与えることで何かのときにスッと出せたり、周囲の方々と議論しやすくなったりすると思います。 以下の3つの分類で記載いたします。 打ち合わせやチームワークに役立つ知識

ソフトウェア開発に役立つ　心理学的現象、行動経済学の概念など　15題

ソフトウェア開発の様々な局面で役に立つ、心理学的現象や行動経済学についての知識です。 経験則で把握済の事柄もあるかもしれませんが、 言語化して名前を与えることで何かのときにスッと出せたり、周囲の方々と議論しやすくなったりすると思います。 以下の3つの分類で記載いたします。 打ち合わせやチームワークに役立つ知識

【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(

多重共線性について難しいので専門書の記述をまとめた

重回帰分析をした場合に、説明変数間で強い相関があること。かなり脅してくるWeb記 事が多いのだがどれくらいで「強い」と見なされるのか、どのような不具合があるかについ ては記事によってふにゃふにゃ違う。 多重共線性の指標としてはVIF値というものがあり、 {math}

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…

開発における処理能力欠乏への対処

「いつも「時間がない」あなたに」を読んで、開発に役立てられることたくさんあるなーと思ったのでまとめる。 <img src=" height="192" /( "SCARCITY: Why Having Too Little Means So Much" という本の日本語訳。原題からわかるとおり、「欠乏」についての科学的な実験結果と洞察がまとめられている行動経済学の本。時間への欠乏について「も」言及…

ディープラーニング・深層学習を勉強する人におすすめの本など紹介

【随時更新中】 Deep Learning(深層学習)理論 |イメージ|名前|URL| |:----:|:-----|:----:| |!深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)( (機械学習プロフェッショナルシリーズ)(

【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…

Ruby でニューラルネットワーク

MNIST のデータを使って Ruby で手書き数字を認識する ゼロから作るDeep Learning ――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装( は deep learning の入門書として、素晴らしい本です。 Python で書かれた多数の例題を通じて、具体的に deep learning の仕組みについて学んでいくことができます。 ただ、私はふだん、Ruby でプログラムを書く…

環境構築から深層学習チュートリアル

昨今話題になってるディープラーニングですが、 「勉強してみたいけど、そもそも何ができるのかよくわかってない...」 そんな方に向けて、Macにおける環境構築からディープラーニング実行までの方法をご紹介します。 python環境構築 機械学習・ディープラーニングといえばpythonです。

NIJIBOXのエンジニアの見たいもの

前書き 去年に引き続き、今年も無事にNIJIBOXのアドベントカレンダーが今日まで進行していてホッとしている中の人です。やっぱりアドベントカレンダーは当日に投稿できた方がいいですね。^1 ２年連続でカレンダー進行中なのではありますが、今回 - 技術書、もしくはそれに類するものであること - 紙の本（Not電子書籍）であること

Vagrant による EC2 のプロビジョニング + Jupyter（IPython Notebook）on Docker

概要 （前半）Vagrantを利用してのEC2のプロビジョニング （後半）Dockerを利用してのJupyter（IPython Notebook）の起動 初めてQiitaに書かせていただきます。 正月休みにゼロから学ぶディープラーニング(

python3 urllibプロキシ設定

概要 オライリーから出てる「ゼロから作るDeep Learning( TimeoutError: WinError 10060 接続済みの呼び出し先が一定の時間を過ぎても正しく 応答しなかったため、接続できませんでした。または接続済みのホストが応答しなかった ため、確立された接続は失敗しました。

例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話

先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「<bCourseraの機械学習コースがおすすめです</bよ」という話は 「はい、<b<font color="red"知ってます</font」 </bという感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検…

Webアプリケーションエンジニアがディープラーニングに挑戦する際にやったこと(Coursera Week1)

はじめに Webアプリケーションエンジニア6年目の私がディープラーニングに挑戦することになりましたので、やったことを記事にまとめていこうと思います。 ちなみに理系大学出身なので、線形代数や確率統計、微分積分はできるポーズを取っています。 ゼロから作る Deep Learning　(期間：4週間くらい) まず最初にO'Reilly Japan社の「ゼロから作る Deep Learning」を読了しま…

【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、

Coursera Machine Learning を修了したので、感想を書いてみる

概要 Coursera は無料で大学レベルの教育が受けられるオンラインサービス。その中でも特に評判のよい Machine Learning コース( をこのたび修了しました。一言でいうと、非常によかったです！これから本格的に機械学習を学ぼうとする人には本当におすすめ。 対象読者と私のバックグラウンド この記事の対象読者は、「数学にはあまり自信がないけど、プログラミングはそこそこできる」という人たち…

Mind で Neural Network (準備編1) 文字画像の読み込み

概要 Mind言語で MNISTの文字認識を行うニューラルネットワークを実装していきます。 本記事では、準備編として MNISTの画像データを読み込むルーチン部分 のソースコードと、実行結果を公開します。 高速化についてのアドバイスが頂けると助かります。 (追記) Killy さんから頂いたアドバイスをもとに、改良版を作成しました→「Mind で Neural Network (準備編3) 文字画…

Mind で Neural Network (adam)

概要 Mind で Neural Network (SGD)( からの続きです。 重み勾配の 更新方法を SDG から adam に変えた版を公開します。 背景 Deep Learning についての勉強をはじめました。

ヒカキン動画の YouTube チャンネルを CNN を使ってサムネイル画像から判別する

概要 日本のトップ YouTuber といえば、そう HIKAKIN (ヒカキン)( 氏です (以下「ヒカキン」と呼称します) 。僕も大好きで毎日動画を見ています。 ヒカキンは HIKAKIN( HikakinTV( HikakinGames( HikakinBlog( という 4 つのチャンネルを運用しています。ここで、ある動画がどのチャンネルの動画なのかをサムネイル画像という情報のみで判別でき…

Lua版 ゼロから作るDeep Learning その１[パーセプトロンの実装]

はじめに -- 　ゼロから作るDeep Learning( 　ところで最近、Luaを使う機会があったのですが、Luaでも深層学習のライブラリとしてTorch( 　なので自分の勉強も兼ねて「ゼロから作るDeep Learning」で紹介されている手法をLuaバージョンで書いていこうと思います。

素人が「ディープラーニングをなんとなくわかっておくか〜」と思って2週間くらいでやったこと

概要 素人が急に「ディープラーニングをなんとなくわかっておくか〜（素人）」と思い立って２週間くらい勉強したことを忘れないうちにメモしておきます。なんとなくわかっておくというのは、 - ディープラーニングはどういう仕組みで、どういうことができるのか - 実際にどういうコードを書けばいいのか - 精度を上げていくためにどういう工夫をすればいいのか

一から始める機械学習（機械学習概要）

このページの対象読者、目的 対象読者 　・機械学習について一から勉強したい人が対象です 目的 　・機械学習の概要について理解する

[レポート]cvuskさんの「青空文庫で作者っぽさ判定」をやってみた。

僕は暗闇の中、さまよっていた。 「深層学習とやらをやってみたい。」 そう思い立ち、よく良いと言われているゼロから作るDeep Learning( なんとなくわかった気がしたが、 本に載っていたコードをいじってみたがうまく動かない。

Mac Python環境構築を調べてみた

動機 この数年で機械学習が大きく進んだのはなぜだろうかと思っていたところ、phthonを使って丁寧に解説した本に出会えました。ゼロから作るDeep Learning ――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装( 　anacondaをご推薦ということですので、早速Mac君に実行環境をつくろうとしたのですが、google先生やQiitaで調べてみたものの、皆様おすすめがまちまちで、正直よくわ…

Coursera のMachine Learningコースを走破しました！

CourseraのMachine Learning講座を終了しました。 リンク先： Coursera( "Coursera") 受けてみた感想 非常にわかりやすかったです。 自分は高校・大学時代は数学のできが悪かったので、数学に対する苦手感が激しかったし、コーディング技術にもそこまで絶大な自信がなかった状態だったのですが、思い切って受講してみよう思い、このコースに挑みました。

MNIST手書き数字データをnumpyで書いたロジスティック回帰で学習して結果を分析する

はじめに 最近機械学習について勉強し始めました。 色んな本を読んで、自分でも実装してみて、色々わかるようになりましたので、今回は自分が勉強してわかるようになったことをここで記録してみたいと思っています。 まずは機械学習の重要な基礎ともいえるロジスティック回帰( sklearnとかを使ったら簡単に実装できますが、numpyでスクラッチから書いた方が中身が理解できて、いい勉強になるはずです。

人工知能について学んでみた（２ヶ月）

人工知能(AI)について２ヶ月学んできました。 AI初心者のAI初心者によるAI初心者のためのAI超入門的な記事を書いてみようと思います。 人工知能に興味がある、またはこれから人工知能を学んでみようという方にとって、少しでも参考になれば幸いです。 できるだけ「Simple & Short」に書くことを心がけます。 まだまだ未熟者なので、誤った内容などがあればご指摘いただけたらと思います。

画像処理初心者が、画像処理エンジニア検定エキスパートに合格した時の学習法

画像処理エンジニア検定とは CG-ARTS協会が実施しているエンジニアが画像処理技術を用いて開発、設計するときに求められるスキルを評価する試験です。7月の前期、11月の後期と1年に2回受験することができます。問題はマークシートの選択問題のみで、情報処理技術者試験のような記述式の問題はありません。 以下、検定公式サイト( - 検定試験概要 「画像処理分野」の開発、設計に必要な知識の習得を評価する検定

機械学習を導入する流れ

概要 機械学習を始めよう！と思ったときにどうすればよいか、自分の考えを整理するうえで実際に稼働させるまでのステップをまとめてみました。 Step0.課題(目的)を明らかにする どのようなビジネスで何を解決したいのか、何を達成したいのかを明らかにする。 やみくもに機械学習を導入して

「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム, python(8)

目的(pupose) 「ゼロから作るDeep Learning」読書会に必要な資料を整理する。 <この項は書きかけです。順次追記します。 This article is not completed. I will add some words in order. 成果(outcome)

Common Lispでゼロから作るディープラーニング （1）行列演算とニューラルネットのフォワード計算

Common Lispは非常に単純でありながら簡単に拡張可能な構文を持つ高水準言語です。Lispは昔からAIプログラミングに活用されてきましたが、最近では記号処理ベースのAIから機械学習ベースのAIへと世の中の関心が移っており、Pythonなどが主に用いられるようになっています。 とはいえ、Common Lispは機械学習のような科学計算にも向いています（Common Lispが機械学習に向いてい…

非理系出身エンジニアが、数式への抵抗を減らすのに役立ったこと

最近、機械学習をやる上で必要な数学とは、どの分野のどのレベルの話なのか（数学が大の苦手な人間バージョン）( 私も数学（数式）が大の苦手であり、且つ仕事でデータを扱う部署に異動になった際に先輩に色々教われるという環境でもなかったため、自分で試行錯誤して数式に対する抵抗感を減らしてきました。 （少なくとも、異動になったころなどに体験した、「数式が色々出てきて、もうこの本読み進められる気がしない・・無理…

【スマホOK/実行しながら学ぶ】東大松尾研のデータサイエンティスト育成/ Deep Learning基礎講座を自習する

2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の :books: 図解速習DEEP LEARNING( 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiita( :smile: 2019/3/9 ここで紹介している講座が、「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」( 2019/3/9 Colaboratoryに関する情報交換Slack( TL;DR…

【理論とイメージ】CNNの誤差逆伝播とDeconvolutionまとめ

自己紹介 関東圏の大学の文系学部に通うものです。最近よくよく考えると誤差逆伝播(数式の変形を追っただけ)やDeconvolutionなどの原理をよく知らないということを悟り、調べたらみんなあまり詳しく解説していないような気がしたので、改めてまとめようと思いここに書きました。 どのような人向けの記事か ・全結合層ネットワークでの誤差逆伝播をある程度理解している人 ・CNNの順伝播(畳み込みの計算など…

[DeepLearning] 計算グラフについて理解する

概要 最近のもっぱらの興味はディープラーニングです。 UnityにもML Agent( ということで、ディープラーニング自体の基礎から学習しようと本を手に取って勉強中です。 勉強には以下の本を熟読させてもらっています。

Javaでディープラーニングをするためのファーストステップ

この記事は、Javaでディープラーニングをやってみたいけど、第一歩目が踏み出せない人の背中を押すことを目的として書きました。簡単にディープラーニングの力を体験できるので、ぜひ読んでみて下さい。 対象読者 以下のいずれかの人を読者として想定しています。 - ディープラーニングをやってみたいけど、Pythonでプログラムを書いたことないからなぁ…というJavaプログラマー - 何らかの理由により、Ja…

機械学習に興味を持った素人がこれまで読んできた本

私は人工衛星みたいな宇宙機の開発が専門で、機械学習については完全な素人です。というか、そもそもプログラミング自体が素人。 ひょんなことから機械学習に興味を持って、これまで独学で勉強を続けているのですが、機械学習を勉強するにはどんな本がおすすめか？みたな記事をいろんな方が書いていて、大いに参考にしてきました。ですので、ひょっとして誰かの役に立つかもしれない、と思い、私がこれまで読んできた本もご紹介し…

【Deep Learning入門】0から勉強して3ヶ月でポリープ検出AIをつくったった

３ヶ月で出来たもの まずは蠢く内臓の成果物から、これが今回作ったポリープ検出AIです！ 上の映像が元の内視鏡の動画で、 下が今回開発した検出AIの動作動画です。 青い枠で「ポリープだよ！」と主張してくれてますね！

日本のプログラマが世界で戦える16分野。仮説(53),統計と確率(25) 転職(32)、Ethernet(58)

日本のプログラマをdisる記述を時々みかける。 プログラマ自身のこともあれば、単なる評論家の場合もある。 データサイエンティストの気づき『勉強だけして仕事に役立てない人。大嫌い』それ自分かもってなった。 上記記事で、この記事を参照して少し追記。逆にこの記事で、上記記事を参照し、少し追記。 日本のプログラマが世界で戦える根拠を１６個探してみる。

【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…

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…

【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…

【ディープラーニング】初心者が競艇予想ツールを作成するために学んだディープラーニングについて_知識編

はじめに こちらの記事は以前投稿した「【機械学習】初心者が競艇予想ツール作成して金儲け大作戦( のディープラーニング編となります。 ディープラーニングは今や書店のIT関連のコーナーに行けば、 必ず本が置いてあるくらいメジャーなものになりつつあります。

Data Campの「Data Scientist with Python」の受講を悩んでいる方へ

はじめに データサイエンティストを含めたAI人材の需要増加が見込まれ、「2022年にまでに世界で1.2億人のAI人材の教育が必要(※1)」や「AI人材不足 2030年までに12万4000人(※2)」などと言われています。そこで、社会要請に応える事、自身の市場価値を高める為にオンラインコースのDataCampによる学習を試みました。クチコミ検索をしたところの受講判断に必要な情報が少ないと感じた為、D…

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

機械学習を学んだ経験の活かし方

はじめに 機械学習をどう学んだか by 日経 xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019の20日目の記事です。 第三次AIブームと言われるようになって久しいですが、私自身が2017年にいわゆるAIと呼ばれる技術群に触れてから今までどのように学んできたか、そしてその経験をどのように活かしているかまとめました。 機械学習をどう学んだか IBM Watson（2017年頃）

ディープラーニング G検定 を受けた話

この記事は リンク情報システム( の「2020新春アドベントカレンダー TechConnect!( TechConnect! は勝手に始めるアドベントカレンダーとして、engineer.hanzomon という勝手に作ったグループによってリレーされます。 （リンク情報システムのFacebookはこちら( はじめに 5日目を担当します、@aki0itoです。

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。

【保存版】環境構築不要！Google Colaboratoryで始める「ゼロから作るDeepLearning」

「ゼロから作るDeepLearning」とは？ DeepLearningの理論非常に丁寧に説明している良書です。ライブラリに頼らず理論を理解してゼロから実装するので、「DeepLearningの理論をしっかりと理解したい！」という人におすすめです。ですが、Pythonの文法の説明は少ないので、ある程度入門書などでPythonの基礎を習得していないと理論は理解できてもプログラムを理解するのは難しいか…

人生で影響を受けた本100冊。

はじめに 英語(77) 安全(45) LaTeX(9) 図(47) 転職(51) 色(28) 下記には、typewriterまたはcomputerのkeyboardで全文写経した本は数冊（すべて英語）あります。 輪講で全部読んだ本、日本語と英語でも読んだ本などもそれぞれ１０冊以上あります。 100回以上読んだ本が10冊以上あるような気がします。

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…

文系ド素人が Web エンジニアとして新卒入社するまでに読んできた本をまとめた

はじめに こんにちは。新卒Webエンジニアの@sho-hataです。 この記事では、人差し指タイピングをしていたレベルの自分が、「Web エンジニアになろう！」と決意してから入社するまでの一年半で読んできた本を、振り返りもかねてご紹介したいと思います。 この記事を読んでくださった方の刺激になったり、少しでもお役に立てれば嬉しいです！ 読んできた本

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。

Python | Pythonでできる3つのこと

はじめに 機械学習 データ分析・可視化 WEBアプリケーション開発 Pythonでできることは主にこの３つです。

kaggleのtitanic ニューラルネットを使った生存者予測 [80.4%]

前回は決定木ベースのxgboostを使って生存率を予測してみました。 前回：kaggleのtitanic xgboostを使った生存者予測 80.1%( 今回はkaggleでもよく使われているNeuralNetworkを用いてタイタニックの生存者予測にチャレンジしてみます。 コードはGitHubでも公開しています。 neuralnetwork.py(

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…

データサイエンス初心者に読んで欲しい本3選

下記のようにこれまでたくさんのデータサイエンスの良書を紹介してきましたが、 - 統計初心者が統計モデリング力を鍛えるための勉強法( - 統計初心者が時系列分析を学ぶための勉強法・オススメ本( - 統計初心者がベイズ統計学に入門するまでの勉強法( - 機械学習・ディープラーニング初心者のためのおすすめ勉強順序(

Javaでディープラーニングを実装してみた

ディープラーニングをスクラッチから実装して理解するアプローチの書籍としては、『ゼロから作るDeeplearning( Javaは機械学習不毛地帯(というかデータサイエンス領域がPythonの独壇場？)ですが、Javaで機械学習のロジックを理解したいという奇特な方がいれば参考にしてください。 オリジナルと同様にできる限りライブラリを使わず、スクラッチで実装しました。 (実行速度の問題で行列やベクトル…

Nxで始めるゼロから作るディープラーニング 準備編

本記事はElixirで機械学習/ディープラーニングができるようになるnumpy likeなライブラリ Nx( 「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装( をElixirで書いていこうという記事になります。 今回はNxの基本的な使い方や、書籍内で使用されるpyplotやnp.arange,PIL,データセットの取得,pickleファイルの読み込み等…

ニューラルネットワークの基礎を整理しよう(1)

はじめに 　今回初めてQiitaに投稿しようと思い立ち、最近勉強したニューラルネットワークの理論について、備忘録も兼ねて投稿させていただきます。 追記（2021/4/11）:補足記事( 追記（2021/4/13）:Pythonにおけるニューラルネットワークの実装( どうやって勉強したか

深層学習(Deep Learning)の手法を簡単にまとめてみた

はじめに 深層学習(Deep Learning)とは、機械学習の1種である「ニューラルネットワーク（Neural Network）」の階層を深めたアルゴリズムです。 今回は深層学習にどんな種類の手法があるのかを紹介します。 筆者も勉強中で、「こんな手法があるんだ〜」くらいで、細かな処理を理解しているわけではありません。 したがって、誤りがあるかもしれませんが、アウトプットとして書きます。

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)

機械学習初心者がkaggleに挑戦してみた

機械学習の初心者がkaggleに挑戦していく様子を記録に残していきたいと思います． しばらくは終了済のコンペティションに参加していきます． この記事の概要 最初に色々紹介させていただきます． 自己紹介

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"<…

エンジニア転職して一年経つので自宅学習で使った技術書&Udemyをジャンル別に評価してみた

はじめに 2021年7月でエンジニアになって1年経ちました。 エンジニア転職直後に年収が300万くらい下がり、爆速で市場価値をあげなければ！！というモチベーションで一年間いろいろ勉強してきました。 これまでその内容を振りかえることもなかったので、この機会に自宅学習で使った技術書とUdemyをまとめてみることにしました。 参考資料選びに悩んでいる方の助けになれば幸いです。

畳み込みニューラルネットワークでやっていることの理解（VGG 16を例に）

1.CNN（Convolutional Neural Network:畳み込みニューラルネットワーク）とは 画像の判別では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN:Convolutional Neural Network）が高い精度を出すことが知られています。さまざまな解説書やウェブで解説をされていますが、ここでは、CNNの代表的なアルゴリズムVGG16を例に、CNNの仕組みを解説したいと思います…

【Kaggle】初心者による初心者のためのコンペ初参加ガイド

はじめに プログラミング＆機械学習初心者がKaggle( 「kaggleで強くなるためにはkaggleに取り組むしかない」と言いますが、具体的な取り組み方の参考となると嬉しいです。 最終的にはコピペだけではなく、自分でいろいろ書けるようになりたいです。そのためにコンペで実践できることについて考えてみました。 今回のコンペでは筆者自身が実践できなかった部分も多々ありますが、「こうしとけばよかったな」…

AWS専門知識２資格を受験する際のおすすめ本を紹介します（機械学習・高度なネットワーキング ）

はじめに 以前この記事( 今回はその中でも専門知識（Specialty）という資格にフォーカスして、勉強に使用した書籍を紹介したいと思います。対象は特に難しいと感じた以下の２つです。 AWS Certified 機械学習 - 専門知識 AWS Certified 高度なネットワーキング - 専門知識

今年読んだ書籍の読書記録【2021年版】

はじめに 2021 年に読んだ書籍を備忘録としてまとめました。 プログラミング 問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造( 講談社（2020年10月2日発売） / Amazon(

ゼロから作るDeep LearningをJuliaで学びたかった

ゼロから作るDeep Learning ～Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装～ 「ゼロから作るDeep Learning」の序章ではPythonの使い方について記述されています。 この記事は書籍の1章におおよそ沿いながらJuliaについて書いたものです。Julia使い方を紹介していきます。 Deep Learningやニューラルネットワークを学ぶ予定がない方でもJuliaの使い方につ…

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…

Kaggle初心者に読んでほしい 超オススメ書籍 & 学習方法

概要・想定対象読者 以下のような人を 対象読者 としてKaggle初心者がコンペに参加するまでの学習方法とオススメの書籍を紹介 「Deep Learningを勉強してみたい」「Kaggleに参加に参加してみたい」けど何から手を付ければよいかわからない Kaggleを始めてみたけど、機械学習の全体像や次に何を勉強すればいいかが分からない はじめに

高卒Python初学者がE資格を取得するまでやってきたこと(2022#2合格)

はじめに この記事は、E資格を受験し合格してから 2ヶ月ほど経過してから書いた記事になります。 多少、記憶から飛んでいることがあると思いますが、 思い出したことは逐次更新していきますので、

【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。

ゼロから作る Deep LearningをElixirで学ぶシリーズ ~ 3章 Neural Network : NN を学ぶ （前編）~

東京にいるけどfukuokaexのYOSUKEです。 最近、エリクサーちゃんで学ぶ Elixir( ゼロから作る Deep Learningという本を見ながら Elixirの計算ライブラリ系を学ぶシリーズです。 学習開始 この書籍を元にElixirで学びます。

AI知識ゼロからニューラルネットワークを段階的に少しずつ理解する

はじめに ​ ChatGPTが出てまたAIが盛り上がっていますが、流石にそろそろ仕組みを理解したいなと思っていませんか？ ​ 別に仕組みを知らなくても使えるなら良いんですが、ある程度の仕組みを知らないと使う上での意思決定の精度が落ちる場面もあるかと思います。

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

RCJレスキューメイズでの機械学習についての知恵袋

はじめに この記事では私が思う、メイズの文字認識に有用な機械学習の手法について書いていきます。メイズで機械学習を使おうと思った時や、精度向上のために何をすればいいかわからないという人は見ていってください。 機械学習とは何かなどについては解説しませんのでご了承ください。代わりと言っては何ですが学習におすすめのサイトや書籍の紹介を記事の最後でしています。 warn 注意

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…

ギリギリの闘い：E資格合格までの道

はじめに E資格20232に合格しました! 自身の振り返りも兼ねて合格までの道のりを纏めます。 今後受験をされる方の参考となれば幸いです:bow: E資格合格までの道 概要

ゼロつくDeepLearning_cp4

はじめに こちらは「ゼロつく3DeepLearningcp3( 「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装( YOUTUBEでのおすすめチャンネルは以下の通り - ヨビノリ(

【書籍紹介】最近学習した本たち（深層学習・LLM）

こんばんは。べんと申します。 最近、読書や勉強をしていてインプット過多になっているので、アウトプットしようと思い記事を書くことにしました。 実はこのくだり、一年ほど前にも同じようにありました。その時は頑張っていくつか記事を書いてみたのですが、当時の私は一つの記事を書くのにも時間がかかることに加え、ブログとして何を書いていくかの方向性などを考えてしまい、結局面倒になって続かなかったことを覚えています…

Affineレイヤの逆伝播: 2通りの勾配計算手法

はじめに 書籍「ゼロから作る Deep Learning( math \displaylines{ \begin{align}

ML・CV系研究室配属前に読む記事

はじめに 私が研究室に配属されたとき行ったこと、やっておけばよかったことを中心に記事を書きます。 分野に限らず、共通しておすすめ出来る点もあります。これから研究室に配属され、研修が始まるまでに何かやっておきたいけど、何をやればよいかわからないという学生を対象にしています。 また、研究室配属がまだまだ先の学生の参考にもなるかもしれません。 やっておくとよいこと

SE 3年目で読んだ技術書52冊

概要 2ヶ月遅刻ですが、2023年4月～2024年3月で読んだ本145冊のうち技術寄りの本から52冊をざっくり紹介します。 オススメ度は10段階です。 1年目。 2年目。

読まないと後悔する技術書30選

はじめに 現代の人に名著以外の本を読むような時間はない こんにちは、Watanabe Jin (@Sicutstudy)です みなさんは何か新しい技術を学ぶときにどんなコンテンツを利用するでしょうか？ 最近ではUdemyなどの動画講座を利用する人が多いと思いますが、本を読んで学ぶという人もまだまだ多いのではないかと思います

松尾研究室 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップの歩き方

はじめに こちらの松尾研究室が公開しているロードマップで学習を進めました． 情報系以外の大学生向け200時間コースを選択しました． このロードマップに従って，一通り学習した上で個人的に良かった書籍やサイトを厳選してここに記録します． 右側の各セクション結論の部分が厳選したものになります．

データ分析を最短ルートで身につける

はじめに 皆さんはデータ分析にはどのようなイメージをお持ちですか？ 「ビジネス上でのデータ分析」「データサイエンス」「機械学習(ML)やAI」など様々なイメージをお持ちの方が多いかもしれません。 データ分析は一般的に 「収集した情報の整理、加工、取捨選択を経て分析するプロセス」(

【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…

新卒1年目やってよかったこと

はじめに こんにちは、福永です。 先日投稿した記事に書ききれなかった、1年目にやってよかったことについてまとました。 まだ入社したばかりのエンジニア1年目の方や、これからエンジニアを目指す学生にとって少しでも参考になることがあれば嬉しいです！ 下記の取り組み自体はありきたりではありますが、私なりの考えやおすすめのやり方も添えているので許してください！(o≧ω≦)○))ωﾟ)!･;''.

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…

オライリーサブスクのすすめ＋最近読んでる技術書

概要 - 今更ながらオライリーサブスクはいいぞという話 - オライリーサブスクを中心に最近読んでる本の話 オライリーサブスクとは？ - 名前の通り、技術書の出版社として有名な O'Reilly社が展開しているサブスクリプションサービス (

20代後半で文系未経験からデータサイエンティストにジョブチェンジして3年の筆者の2025年の振り返り

はじめに はじめまして、私は3年前にデータラーニングギルドでデータサイエンスを学び、現在は事業会社でデータエンジニア/データアナリストとして働いています。<BR今回は2025年に自己学習した内容の棚おろしをしたいと思います。自分と同じくらいのレベルの方やこれからデータサイエンスを学びたい方に何か少しでも参考になれば幸いです。<BRその前にちょっとだけ自己紹介やスキルセットについて触れておきます。私…

NO AI, NO ENGINEER LIFE. ～AIが導くエンジニアのキャリア変革～ 参加記

はじめに NO AI, NO ENGINEER LIFE. ～AIが導くエンジニアのキャリア変革～ 以下のイベントに参加してきましたので参加記。 登壇者は大塚あみさん、からあげさんでした。 会場はSTATION Aiというところです。

画像AI大全　事前学習ガイド

はじめに この記事は、画像AI大全シリーズ を読み進めるために必要な、以下の事前知識を勉強するためのおすすめの書籍・サイトを紹介します。 - Python: 関数、クラス等の文法が分かる - 数学: 高校レベルの行列、微分知識

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…

本物のiOSエンジニアになるための8か条

なんとなくタイトルが浮かんだので、書くぞ！ 新人プログラマは毎朝復唱しよう！ 1: 書いて書いて書きまくれ！ 冗談ではない 会社で4時間しかコードを書く時間がなかったら、家に帰って4時間コードを書こう！

ソフトウェア開発に役立つ　心理学的現象、行動経済学の概念など　15題

ソフトウェア開発の様々な局面で役に立つ、心理学的現象や行動経済学についての知識です。 経験則で把握済の事柄もあるかもしれませんが、 言語化して名前を与えることで何かのときにスッと出せたり、周囲の方々と議論しやすくなったりすると思います。 以下の3つの分類で記載いたします。 打ち合わせやチームワークに役立つ知識

【Webエンジニアど素人から３年生ぐらいになるまでに読むと良い本】を段階的にまとめた

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）】〜【Webエンジニアの３年生ぐらい】になるまでに読むと良い本まとめです。「どんな目的で学ぶか？」「いつぐらいまでに読むといいか？」を段階的にまとめました。「これだけ読めばいい！」と、そんな簡単な話ではありませんが、「今いるレベルより少し上の人がどんなジャンルのことを学んでんだろ？」という方の参考になれば…