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要約すると, データサイエンス・機械学習周りでよく聞かれること&回答を言語化しました. 「データサイエンティストやりたい」「機械学習エンジニアになりたい」というキャリア志望を持つ方は多いと思います. 私の周りでも, 公私ともにそんな志望者の相談を聞いたり, (主にインターンの学生さんですが)一緒に仕事をしたりする機会もメッチャ多いです. 「ビジネスサイド強いマン」「サーバーサイドエンジニア」という視点からデータエンジニア兼データサイエンティストな自分が, そんな彼ら彼女らにオススメしている, データサイエンティストを目指すためのスキルマップ 各領域のスキルアップを実現するためにオススメしたい書籍 を紹介したいと思います. なお, 昨年も同様のエントリーを書いておりそのUpgrade版となります. shinyorke.hatenablog.com このエントリーの対象読者 データサイエンスに
内 容 統計学は実験や臨床試験、社会調査だけでなく、ビッグデータ分析やAI開発でも不可欠である。ではなぜ統計は科学的な根拠になるのか? 帰納推論や因果推論の背後に存在する枠組みを浮き彫りにし、科学的認識論としてデータサイエンスを捉え直す。科学と哲学を架橋する待望の書。 【ALL REVIEWS】序章(抜粋) 目 次 序 章 統計学を哲学する? 1 本書のねらい 2 本書の構成 第1章 現代統計学のパラダイム 1 記述統計 1-1 統計量 1-2 「思考の経済」としての記述統計 1-3 経験主義、実証主義と帰納の問題 2 推測統計 2-1 確率モデル 2-2 確率変数と確率分布 2-3 統計モデル 2-4 推測統計の世界観と「確率種」 第2章 ベイズ統計 1 ベイズ統計の意味論 2 ベイズ推定 2-1 仮説の確証と反証 2-2 パラメータ推定 2-3 予測 3 ベイズ統計の哲学的側面 3-1
社内SlackやTwitterなどで、自分が新しいことを学ぶ時に実践していることを書いたりしていたのだが、今日メンバーと1 on 1をしていて、あらためて新しいことの学び方について訊かれたので、ブログにも簡単にまとめておく。 まず前提として、学ぶ対象の「新しいこと」とは何かについて述べておく。ここでいう新しいこととは、研究やイノベーションに関することではない。そういうのは、ググっても出てこないレベルの新しさなので、このエントリで述べる対象ではない。ここでいっているのは、自分にとって新しい知識であり、かつ、既に一定の蓄積があるような内容のことである。 それをひとことでいうと、入門書があるような領域ということになる。たとえばプログラミング言語はメジャーなものはたいてい当てはまるし、DockerとかKubernetesのような技術要素も入門書があるし、もっと広く学問一般についても当てはまる定義で
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
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