ビッグデータ アメリカのデータサイエンス求人レポート2019(2/2)
１．アメリカのデータサイエンス求人レポート2019(2/2)まとめ・2年前と比べて250%以上の求人数の伸びを示したのはTensorflow、Apache Flink、Alteryx・次に伸びているのはH2O、Caffe、Python、Ta...
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ビッグデータ ビッグデータ アメリカのデータサイエンス求人レポート2019(1/2)
１．アメリカのデータサイエンス求人レポート2019(1/2)まとめ・アメリカのデータサイエンス求人でスキル要件として上げられる事の多いソフトウェアのランキング・求人情報件数で比較するとRの求人はPythonの求人の約半数となっている・またR...
学習手法 データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(3/3)
１．データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(3/3)まとめ・データサイエンスは共同作業の側面もあるため共に学ぶ仲間を見つけよう・フォーラム、チャット、ディスカッション掲示板など沢山の人と学べば学習は簡単になる・チートシートを使...
学習手法 データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(2/3)
１．データサイエンス学習時にやりがちな3つの大きな間違い(2/3)まとめ・データサイエンスの習得には座って授業を聞くだけでなく実践する事が大切つ・モデリングは非常に大切でその意義や目的を理解して作る必要がある・Youtubeの動画やScik...
入門／解説 時系列予測に機械学習を使用する際の落とし穴(1/3)
１．時系列予測に機械学習を使用する際の落とし穴(1/3)まとめ・時系列データは様々な分野で扱う事が多いデータで機械学習でも取り扱い方をしっておくべき重要なデータ・しかし、時間成分によて追加情報がもたらされるが、他の予測タスクより処理するのが...
入門／解説 数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(3/3)
１．数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(3/3)・数学的プログラミングの本質は数学的性質やパターンをプログラムでテストする事・この習慣は次世代のデータサイエンティストのためのグッドプラクティスの開発に役立...
入門／解説 数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(2/3)
１．数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(2/3)・ランダムダーツ投げのような検証は多数の試行が行われるという条件下でのみ有効・他のモンテカルロ実験と同様に投げた回数が多いほど近似は良くなる・科学的実験は単...
入門／解説 数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(1/3)
１．数学的プログラミング：データサイエンス能力を進化させるための大事な習慣(1/3)まとめ・数学的プログラミングとは一連の計算タスクを含む数学的概念をコード化する習慣を身につける事・これを見に付けると発見した数学的特性やアイデアを簡単なコー...
入門／解説 何故、データサイエンティストはゼネラリストを目指すべきではないのか？(2/2)
１．何故、データサイエンティストはゼネラリストを目指すべきではないのか？(2/2)まとめ・データサイエンス業界はエンジニア的側面とアナリスト的側面とリサーチャー的側面がある・担当業務範囲が狭い段階では区別が曖昧だが段々と業務内容が拡大するに...
入門／解説 何故、データサイエンティストはゼネラリストを目指すべきではないのか？(1/2)
１．何故、データサイエンティストはゼネラリストを目指すべきではないのか？(1/2)まとめ・データサイエンスティストは具体的な問題解決を念頭に求人されている事が多い・意欲的な人はあらゆる事をみにつけてようとしてゼネラリストになりがち・しかし、...
入門／解説 Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(1/4)
１．Snorkel MeTaLを用いた大規模マルチタスク学習(1/4)まとめ・教師あり学習問題に取り組む際に必要な要素はモデル、ハードウェアおよび訓練データの３つ・モデルはオープンソース文化、ハードウェアはクラウドにより最新の物が比較的容易...
入門／解説 アナリティクスエンジニア:データチームに必要な新しい職種(2/2)
１．アナリティクスエンジニア:データチームに必要な新しい職種(2/2)まとめ・アナリティクスエンジニアは従来の職種に比べて幅広く浅く統計解析とエンジニアリングの知識を持つ・これにより既存の職種がその業務に集中する事を助け分析チームのアウトプ...