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【ChatGPT】データサイエンティストが読むべきChatGPT関連の記事・動画まとめ - Qiita

データサイエンティストにとって、ChatGPTはうまく利用することで非常に強力なツールになることは間違いありません。近い将来、データサイエンティストの中でもChatGPTをうまく使いこなせる人とそうでない人の間には、大きな差が生まれるでしょう。そこで、今後ChatGPTを上手に活用できるようにデータサイエンティストが必ず読むべき記事を紹介します！ ChatGPTの公式プラグイン﹁code interpreter﹂データサイエンティストの業務を大きく変える可能性のある、ChatGPT公式プラグイン﹁code interpreter﹂について解説している記事です。ファイルのアップロード機能を使うことで、チャット上にデータをアップロードし、そのデータに対してコードを実行することができるようになります。また、作業の結果をcsvなどでダウンロードすることが可能です。つまり、code in

honekawakiyoshi00 2023/06/21

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「施策デザインのための機械学習入門」を完全に理解したサトシくんがポケモン捕獲アルゴリズムを実装する話 - kanayamaのブログ

プロローグストーリー編第1章感銘 step1. KPIの設定 step2. データの観測構造をモデル化する step3. 解くべき問題を特定する step4. 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5. 機械学習モデルを学習する step6. 施策を導入する第2章絶望第3章反省第4章再起 step1（再） KPIの設定 step2（再）データの観測構造をモデル化する step3（再）解くべき問題を特定する step4（再）観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5（再）機械学習モデルを学習する step6（再）施策を導入する第5章俺たちの戦いはこれからだ！実装編準備擬似データの生成意思決定モデルの学習モデルのオフ方策評価モデルの真の性能の評価まとめこの記事を読んだ方はこんな記事も読んでいます（多分） @tkana

honekawakiyoshi00 2021/09/06

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データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く﹁データサイエンティスト﹂と﹁機械学習エンジニア﹂の満たすべきスキル要件︵の2017年版︶について考察したものでした。で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると﹁データサイエンティストにディープラーニングをやらせる﹂とか﹁高度な統計分析のできるエンジニアが必要﹂みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。特に、空前の人工知能ブームで﹁人工知能﹂の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの﹁データサイエンティスト﹂の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした

honekawakiyoshi00 2018/02/08

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あまりにも多くのスタートアップがデータ分析するときに犯す４つの失敗パターン - Qiita

ホテルを直前に予約する時に人気のあるHotel Tonightというサービスを提供しているスタートアップがこちらシリコンバレーにあります。そこでデータ分析のチームを率いているAmanda Richardsonが、スタートアップがデータを使うときによく犯す間違いをこちらの"The Four Cringe-Worthy Mistakes Too Many Startups Make with Data"という記事の中で4つにまとめていますが、今日はそちらを紹介したいと思います。これらはもちろんスタートアップに限らず、どのようなサイズの会社でも、とくに新しいデータ分析のプロジェクトを始める時によく見られる失敗パターンだと思いますが、こちらの記事では間違いだけでなく、逆にこうすればいいという提案も最後にわかりやすくまとめられているので、是非参考にしてみて下さい。それでは、以下抜粋です。間違い1

honekawakiyoshi00 2018/02/02

データサイエンス

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データサイエンティスト（本物）は決して幻の職業などではない - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

かつて拙著出版の際に大変お世話になった技術評論社︵技評︶さんから、﹃データサイエンティスト養成読本﹄改定2版のPRとして以下の記事がリリースされていました。この記事がもう何と言いますか、﹁読めばそのままデータサイエンティスト︵本物︶もしくはグローバルにおけるData Scientistのスキル要件になっている﹂ほどの素晴らしい記事なので、ぜひ皆様にはご一読をお薦めいたします。ちなみにここであえて﹁本物﹂と銘打ったのは、少し前にもどこかで論じられていた記憶があるのですが、要は﹁なんちゃってデータサイエンティスト﹂は含まないということです。僕の知る限り、日本国内でデータサイエンティストと言うと﹁データサイエンティスト︵カナ︶﹂と方々から侮られるのが常なのですが、それはそもそも後述するように数年前に大量に発生したデータサイエンティスト︵本物︶でも何でもない専門的スキルに乏しい人々のことが世間で

honekawakiyoshi00 2017/02/10

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