(Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない!」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出
はじめに このブログで伝えたいこと 僕が入社する前にあった組織の課題感 マネージャーたちが感じていた課題のリスト 課題感を要約 本当の課題 見えてきた本当の課題とどう向き合うのか マネージャー陣を統括して計画立案から実行をリードできる人が物理的に存在しない 複数チーム全体を俯瞰したマネジメント経験がないのでどうしていいかわからない よし、組織のテーマをいっしょに考えてみよう! 組織が今年取り組むべきテーマを考えるワークショップ ワークショップの進め方 まずは道しるべとしての大目標 2022年のテーマ of コミューン開発 もともとあった課題をポジティブに言い換えると目標っぽくない? これからのチャレンジ 自分たちで決めたテーマなら自分たちでアレンジもできる 組織がいきいきしだしたから起きているうれしいこと まとめ 最後に エンジニア職種全方面募集中です!! 宮本とのカジュアル面談はこちら
Top > ラーニング > 数理・データ科学のための微積分の基礎が学べる無料講座、京大の講師が担当「我慢も必要だと思って頑張ってほしい」
この記事は、以下のハローワークインターネットサービスから求人情報を自動で取得する試みを記録したものです: www.hellowork.mhlw.go.jp まずは、ソースコードと実行結果をお見せし、後ほどこの記事を書いた経緯などを話します。 ソースコード:HelloWork_Scraping_ST.py from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import Select import time from bs4 import BeautifulSoup import re # ハローワークインターネットサービスのURL url = "https://www.hellowork.mhlw.go.jp/" # 以下からご自分で使用しているChromeのバージョンに合ったChromeDriverをダウンロ
35歳から Python で競プロを始めて2年が経ちましたが、やっと AtCoder で橙になることができました! ふぁぼ、コメントもたくさん頂きありがとうございました。 競プロを始めて2年、なんとか橙になることができました。 pic.twitter.com/r0GwrNogHi — きり (@kiri8128) October 31, 2020 RTA 途中経過 最初のRatedから青まで:3か月(Rated 7回) 青から黄色まで:7か月(Rated 17回) 黄色から橙まで:1年3か月(Rated 24回) ----- 橙はだいぶ遠い存在という印象だったので、達成できて嬉しいです。 まだまだ上を目指していきたいと思いますが、ひとまずの区切りとしてこれまでにやったことなどを書いておきます。 スペック 某京都大学というところで9年ほど *1 数学(代数学・代数幾何学)などをやっていた *
はじめに データサイエンスや機械学習っておもしろそう!と思いつつも、どうやって勉強をしたら良いかわからない......と感じた経験はありませんか? ちなみに自分もその一人です。 この記事では、機械学習ってそもそも何? AIという言葉は知ってるけど詳しいことはわからないというような初学者でも、知識・経験を積んで機械学習に取り組めるようにするために必要な基礎の基礎から学ぶための勉強法を自分の経験をもとに紹介します!(ここで紹介するものは機械学習の中級者以上の方でも基礎知識の復習として活用できるものかなとも思っています) この記事の続編(データサイエンスはじめて1か月以内で参加したコンペで銀メダル(上位3%)とるまで!)はこちら 概要 (基本的にはこの3stepです) 基礎知識をつける(単語・用語の理解) ライブラリの使い方を理解 実際にコンペに挑戦(Kaggle) 1.機械学習&ディープラーニ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
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