【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノートJavaScriptd3.jsデータ分析データサイエンスcolaboratory CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/lGyPElrihg pic.twitter.com/mWZn
2019-nCoVについてのメモとリンク（中澤港）
リンク集目次 国内外の状況 政府機関・国際機関等 学術情報 疫学論文 分子生物学／ウイルス学論文 臨床論文 インフォデミック関係 時系列メモ目次 新型コロナウイルス（2020年1月6日，11日） インペリグループによる患者数推定（2020年1月18日） 患者数急増，西浦さんたちの論文（2020年1月20日，23日） WHOはPHEIC宣言せず（2020年1月23-24日） 絶対リスクと相対リスク（2020年1月26日） 研究ラッシュが起こるかも（2020年1月27日） なぜ新感染症でなく指定感染症なのか？ なぜ厚労省令でなく閣議決定なのか？（2020年1月27日） コロナウイルスに対する個人防御（2020年1月27日） 国内ヒト＝ヒト感染発生（2020年1月28日） フォローアップセンター設置，緊急避難等（2020年1月29日） PHEICの宣言（2020年1月31日） 新感染症にしておけ
リテラシーレベルモデルカリキュラム対応教材 利用条件とアンケート 東京大学と記載のあるスライド教材の利用についてはこちら（一部スライドは冒頭の利用条件をご参照ください）。 東京大学と記載のある講義動画の利用条件は、各動画の冒頭をご参照ください。 滋賀大学と記載のある教材の利用条件はCC BY-NC-SAです。 九州大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 筑波大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 北海道医療大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 東京都市大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 教材のアンケートはこちら モデルカリキュラムと対応する講義動画・スライド 1. 社会におけるデータ・AI利活用 2. データリテラシー 3. データ・AI利活用における留意事項 4. オプション 1. 社会におけるデータ・AI利活用 1-1. 社会で起きている変化
機械学習アルゴリズムの学習法
TL;DR 機械学習のアルゴリズムには詳しくなりたいけど実装はしない、という立場の人向けの学習資料まとめ 知人向けで、具体的には同僚医師がターゲット読者（めちゃ狭い！）だが、一定度他の人にも役に立つかも 改めて色々眺めてみてやっぱり大学の講義は質の高いものが多いと思った 知人が機械学習のアルゴリズムを学びたいと言っているので、オススメの資料などを見繕ってみるブログエントリ。 機械学習への関わり方を雑にアルゴリズムと実装で分けた場合に、アルゴリズムには詳しくなりたいけど実装をするわけではない、という立場の人向けである。 このようなタイプの人はそんなにいないと思うけど、具体的にはドメインエキスパートとして機械学習エンジニアと一緒にアルゴリズム・データ改善に取り組んでいて、アルゴリズムでどんなことをやっているかをちゃんと理解したい、みたいなのが一例となる。 なんとなくのイメージ的な理解だけだと、
急速なIT化の進行によってエンジニアが不足しており、情報系の学位を取得せずに独学やプログラミングスクールを通してエンジニアになる人も増えています。そうした人たちがコンピュータサイエンスを学ぼうとしたときにおすすめの分野や本・オンライン講義などが「teachyourselfcs.com」というサイトにまとめられています。 Teach Yourself Computer Science https://teachyourselfcs.com/ ◆コンピュータ・アーキテクチャ コンピュータが実際にどのように機能しているのかをしっかりとイメージできなければ、安定した抽象化を行うことはできません。この分野を学ぶのにおすすめなのは「コンピュータ・システム ～プログラマの視点から～」という本で、タイトルに「プログラマの視点から」とついている通り、高速で効率的で信頼性の高いソフトウェアを作成するという目的
Coronavirus: What attacks on Asians reveal about American identity
Covid-inspired attacks on East Asian people in the US reveal uncomfortable truths about American identity.
オンライン講義に教員疲弊 深夜まで準備、試行錯誤 学生「質が低い」の声も（時事通信） - Yahoo!ニュース
東京慈恵会医科大学ウイルス学講座
慈恵医大・ウイルス学講座が「うつ病になりやすい体質」が遺伝する仕組みを世界で初めて解明しました うつ病には「うつ病になりやすい」人とそうでない人がいます。この「うつ病になりやすい体質」は、遺伝率30～50％で遺伝することが判っていました。この遺伝率は高血圧や糖尿病と同じ程度なので無視することはできません。しかし、その仕組みは全く不明でした。 今回我々は、「うつ病になりやすい」人とそうでない人は何が異なるかを発見し、「うつ病になりやすい体質」が遺伝する仕組みを世界で初めて解明しました。そして、この遺伝の仕組みは、これまでに知られていない全く新しいメカニズムであることが判りました。 ２０話：「うつ病になりやすい人」とそうでない人は何が違うのか？ ２１話：「うつ病になりやすい体質」はどのように遺伝するのか？ 慈恵医大・ウイルス学講座が新型コロナ後遺症の発症メカニズムを発見しました 新型コロナ後遺
使える統計モデル10選（前編） 統計モデリング（statistical modelling）はデータ解析の方法論の1つです。データ解析の目的は、通常はただの数値や記号の羅列であるデータから、人間が何かしらの判断を行うために有益な情報を引き出すことにあります。データ分析者は、そのままでは意味をなさないデータに対して、折れ線グラフやヒストグラムなどを用いて、人間が判断を行いやすいようにデータの可視化を行います。一方で、時にはニューラルネットワークのような複雑な計算モデルを使ってデータを解析し、まだ観測されていない将来の値を予測させたりします。このように、データから有益な情報を引き出すために、データに対して人為的な視点や事前知識、数学的な仮定などを設計する作業をモデリング（modeling）と呼びます。 統計モデリングによるデータ解析では、データ自体や解析の目的に合わせて分析者が適切なモデルを設
高校レベルの数学から大学の教養数学くらいまでを独学/学び直した - razokulover publog
レポート及び論文では「基本的な能力を有した日本語ユーザーであれば誰でも理解できる（誤解しない）」精確な（＝精密で的確な）日本語を書くことが求められます。その能力を身に付ける第一歩として，以下のルールを必ず守ってください。中には瑣末なモノも含まれますが，これらを守るだけで添削・修正の手間も再提出の可能性も格段に下がります。これらの基本的な書式が守られていないレポートは添削せずに送り返します。 1. 「何となく伝わるだろう」は絶対にNGです。書いてある通りにしか解釈できない，逆に言えば，その他の（拡大）解釈や曲解を許さない厳密な文章を書くことを心がけましょう。 2. そのためにも，まずは主語を明確にすること。「書かなくても伝わるだろう」「好意的に解釈してくれるだろう」という期待を読み手に押し付けてはいけません。 3. 主語を明確にしたら，主語に述語を対応させましょう。主述が対応していないという
The Missing Semester of Your CS Education Classes teach you all about advanced topics within CS, from operating systems to machine learning, but there’s one critical subject that’s rarely covered, and is instead left to students to figure out on their own: proficiency with their tools. We’ll teach you how to master the command-line, use a powerful text editor, use fancy features of version control
以下はjavinpaul( Webサイト / Twitter / Facebook / dev.to )による記事、11 Essential Skills Software Developers should Learn in 2020の日本語訳です。 なおリンク先URLは元記事のままであり、和訳にあたり変更などは行っていません。 11 Essential Skills Software Developers should Learn in 2020 注意事項：この記事にはアフィリエイトリンクが含まれています。 この記事に記載されているリンクを踏んで製品やサービスを購入すると、私が利益を受けとることがあります。 ソフトウェア開発を始めてしばらくすると、優れたプログラマになるには何をすればいいのかという考えが時によぎるでしょう。 より良い開発者になるために、2020年には何を学ぶべきでしょう
講義ノート「制御系設計論」｜みなみゆうき
大学の講義ノートを動画にしました．講義では補足説明や練習問題を入れていますが，動画では省いています．内容は，制御系設計になります．前半は，伝達関数モデルをベースとした設計（PID制御，ループ整形など）を説明し，後半は，状態空間モデルをベースとした設計（状態フィードバック，オブザーバなど）を説明します．制御工学におけるモデリングと解析を一通り学んだ人を対象としています．たとえば，極（固有値）と振る舞いの関係や安定性（安定性解析），ボード線図，ナイキスト線図は理解していることを前提としています．なお，「Pythonによる制御工学入門」（オーム社）を傍において動画をみていただくとよく理解できるのではないかと思います．また動画中に登場する数値シミュレーションは，Pythonで行っています． 動画一覧 → マガジン 第１回 制御系設計の流れ 制御系設計の流れをマスバネダンパ系のPD制御を例にとって
計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する. 佐久間 淳筑波大学 システム情報系教授2003年3月東京工業大学大学院総合理工学研究科博士後期課程修了. 博士(工学). 同年4月日本アイ・ビー・エム株式会社入社, 東京基礎研究所に配属. 2004年7月, 東京工業大学総合理工学研究科助手, 2007年4月同助教, 2009年4月,筑波大学大学院システム情報工学研究科准教授, 2016年4月同教授. 2009年10月から2012年3月,科学技術振興事業団さきがけ研究員兼任, 2012年2月から2014年3月, 国立情報学研究所客員准教授兼任, 2016年9月,理化学研究所革新統合知能研究センターグループリーダー兼任, 現在に至る.
計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
2019年のエンジニア新人研修の講義資料を公開しました - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
リテラシーレベルeラーニング教材・講義動画配信 | 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
大学に行かずにコンピュータサイエンスを学ぶときに優れている教科書や講義映像はどんなものがあるのか？
使える統計モデル10選（前編） | AIdrops
岩本ゼミにおけるレポート・論文の書式の基本ルール｜関大岩本ゼミのアドミン
The Missing Semester of Your CS Education
2020年の開発者が知っておくべき11の必須スキル - Qiita
フレイルとは｜アクティブシニア「食と栄養」研究会
現役農学部学生が語る 大学生の現状と実態とは！？ - 投資家Z
データベース概論Ⅰ | 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW | 北川博之
データサイエンス講義 | 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW
機械学習 | 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW | 佐久間 淳
1. 機械学習概論と単回帰 (1) | 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW