ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね

統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手

当サイト【スタビジ】の本記事では、昨今のAIの進化のきっかけになっているGPTシリーズについてまとめていきたいと思います。GPT-1から始まりGPT-2、GPT-3、そしてChatGPTであるGPT-3.5、GPT-4と進化してきました。この進化の軌跡と違いについて解説していきます。 こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事では最近のAIブームの火付け役になったGPTシリーズについて簡単にまとめていきたいと思います。

東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門　東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip

2020/2にbefore 600点台（正確な値は紛失）から始めて2020/9に目標(900点以上)を達成しました₍₍ (ง´･_･`)ว ⁾⁾ うれC ₍₍ (ง´･_･`)ว ⁾⁾ ₍₍ (ง´･_･`)ว ⁾⁾ ₍₍ (ง´･_･`)ว ⁾⁾ pic.twitter.com/pKDX2mPmW6— まっちゃら (@matsu_chara) 2020年9月28日 英語学習は最初の入門のところが割と難しいなと思ったので、やったことをまとめておきます。（なお、この記事は頑張ったから自慢したい気持ちが90%、他の人に参考になったらなという気持ちが10%で提供されています。） ちなみに英語指導経験があるとか、すごいペラペラになったとかそういう感じではないので、近くに英語に詳しい人がいる場合はそちらの人の言うことに従うのがおすすめです。（あくまで素人がやったことが書いてあるだけ） 基本的にリスニ

プログラミングは学校だったり自分で本を読んでプロダクトを作って勉強して能力を伸ばすでしょ。 それでプログラマーとして就職する。 こういう流れができている。 マネジャーの育成ってどうやるの？ PMBOK? MBA? これらを習得すれば自然と管理職が務まるようになるのか？ 管理職は人間を動かしてプロジェクトを推進する仕事だが、学習段階で実際の人間とプロジェクトを使ってトレーニングするわけにはいかないよね。 AIが人間の行動を模倣できるようになったら、VR管理職シミュレーションゲームで架空の管理職を体験して学べるようになるのだろうか？

📢 デザイナーの英語帳という本が出版されました。この記事の内容も書き直してコラムとして掲載し、ここでは書けなかったアメリカでの就職活動の様子も書いています。もしご興味あればこちらもぜひよろしくお願いします。　灰色ハイジ 2020/05/22 ----- 結婚してアメリカと日本を行ったり来たりする生活を2年弱過ごし（この間で合計半年くらいの滞在期間になるだろうか）、サンフランシスコへと移住をしたのが2017年の後半。全部で合計すると2年ほどアメリカに住んでいることになる。 本気でHelloくらいしか言えなかった私が、今アメリカで働いているのが不思議に思うことが多々ある。時間が経ったら当初の気持ちを忘れてしまうかもしれないと思ったので、この2年どのように過ごしてきたのかまとめることにした。 尚、1年前に1年間の記録と題して書いて下書きに放置したままもう1年経ってしまったので多く加筆修正してこ

こんにちは。 今日はやれば英単語の見え方が違ってくる、おススメ洋書ボキャビル本『INSTANT WORD POWER』と『Word Power Made Easy』のご紹介です。これら本の最大の特徴は、英単語を語源から学ぶというコンセプトです。歴史を辿れば、ラテン語やギリシャ語などから生まれた英単語たち。英単語を語源から学ぶことによって、語彙力がぐんと上がります！本日ご紹介する2冊は、ネイティブの方が語彙力を高めるための本なのですが、中級以上の英語学習者であれば付いていけるレベルですので大丈夫です。 3ヶ月かけて2冊をやり終えたのでレポートしたいと思います。 語源で学ぶメリットは？ 洋書ボキャビルとは？ 中級者向け『INSTANT WORD POWER』 特徴 英単語のレベル 上級者向け『Word Power Made Easy』 特徴 英単語のレベル 2冊を終えた感想 おまけ：初級者向け

こんばんは、かえるるる(@kaeru_nantoka)です。 先日、10ヶ月勤めたSES企業に辞意を伝えました。 そして4月からは、ストックマーク株式会社（https://stockmark.ai/ ）にて、NLPを応用した機械学習エンジンを開発する機械学習エンジニアとして参画することになりました。 ちょうどいい人生の節目なので、流行っている転（退）職エントリを描いてみようと思います。 概要 ・営業職だけど趣味で始めたプログラミングにハマったよ ・未経験だけど第二新卒的なアレでプログラマーになるぞ ・ひょんなことから kaggle にハマったぞ ・なんか上京することになったよ ・なんで私がエクセル職人に！？ ・なんとかソロ銅メダル取れたぞ ・kaggle 強くなりたいからもう一度転職するぞ！ 筆者のスペック ・経済学部卒 ・プログラミング歴1年ちょい（2017年12月~） ・kaggle(

※実際記事で紹介する書籍は12冊ですが、メンバーが借りてオフィスになかったため、上記画像内に3冊ないものがあります。 はじめに AI Academyを開発・運営しています、株式会社エーアイアカデミー代表の谷です。 6ヶ月ほど前に書いた下記記事は約1200のいいねと7万viewsを超える記事になりました。 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 お読み頂いた方々、またいいねして頂いた方々ありがとうございました！ あれから6ヶ月ほど経ちまして、さらにPythonや機械学習の書籍が増えて参りましたので、改めて初心者向けにPythonと機械学習の良書12選を紹介し、初学者が独学でも機械学習プログラミングの基礎スキルUPに貢献できたらと思います。 また、AIプログラミングを作りながら学べるプログラミング学習サービスAI Academyを無料でご利用頂けますので

こんにちは。夏休みの最終日に宿題をやる派のひろゆきです。 ネットで暇つぶしにニュースサイトを見てる人も多いと思うんですが、「新しい知識を得る」ってエンタメなんですよね。 ってことで、ネットには無料でいろいろ覚えられるサイトがあったりするんですが、マサチューセッツ工科大学とか、ハーバード大学とかがやってるedXの機械学習のコースとか試してみたんですが、20分ぐらいで飽きちゃったりして、宝箱を開けたりとか別の事はじめちゃうんですよね。 Machine Learning https://www.edx.org/course/machine-learning-columbiax-csmm-102x-4 んで、スタンフォード大学やコロンビア大学が授業を公開してたりするCourseraに、Googleが提供してる機械学習のコースがあるのですね。 ちなみに、二日前から東京大学もコースを提供しはじめてます

昨今のデータサイエンティスト求人の高給に釣られてこれからデータサイエンティストになろうとしてる人の多くは、望むような収入にありつけないと思う。 理由は簡単で、日本にはびこるITベンダとは名ばかりの人売りベンダが、こぞって「データサイエンティスト募集！未経験応募可！」求人を出しまくってるから。 こいつらこそが日本のプログラマの地位と待遇を貶めてきた悪の親玉、ITに巣食う病理、悪性リンパ腫、諸悪の根源。 多くのデータサイエンティストの卵たちが、3〜5年後には「こんなはずじゃなかった」と唇噛み締めてる姿が手に取るように浮かぶ。 今後どういうことが起こるかというと、まずはこういう人売りITベンダがかき集めたド素人を適当にラッピングして”でーたさいえんてぃすと”に仕立て上げ、IT音痴のバカなユーザー企業に高価な値札を付けて大量に売りさばく。 そうするとどうなるか。 「データサイエンティストって役立た

こんにちは、ひげぽん（@higepon）といいます。最近は、@miyagawaさんが配信しているRebuild.fmというポッドキャストにときどき出演させてもらっています。もしかしたら、そちらで私のことをご存じの方もいらっしゃるかもしれません。 ソフトウェアエンジニア歴は長く、もうすぐ20年になります。新卒で電機メーカーのシステム子会社に就職。その後、株式会社はてな、サイボウズ・ラボ株式会社などを経て、アメリカのTwitter本社で働くために渡米。最近また日本に戻って、某外資系企業でエンジニアをしています。 長いキャリアの中では、たくさんの失敗や遠回りをしました。世界に羽ばたくWebサービスを作ろうと奮闘しましたが、失敗しました。開発効率を上げるツールを作って使われないこともありました。行きたい会社の面接を受けて箸にも棒にもかからず、悔しい思いをしたこともありました。 本記事では、このよう

はじめまして、木村 廉と申します。現在神戸大学大学院の修士2年生で、システムソフトウェアの脆弱性検出やself protectionについて研究しています。 § 実はこのコラム執筆のお誘いをいただいた時、はじめはお受けするかどうか少し迷いました。というのも、「GeekOut」の過去のコラムを見ると、執筆者の皆さんは最前線で活躍されている方ばかりで、一介の学生の私では見劣りするような気がしたからです。 しかしながら、私もエンジニアの端くれですので、他のエンジニアと差別化できる強みも多少は持っています。そしてそれは、幸いにも他の人とかぶりづらいマニアックな部類のもので、参考にできる資料も多くありません。 その強みとは、OSやハイパーバイザ（コンピュータを仮想化するための制御ソフトウェア）といった、基本的な制御を行うシステムソフトウェアを開発したり、それに手を入れたりすることです。いわゆる“低レ

このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2.  データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (

まじな話をすると、N予備校のプログラミング入門コースやるのがオススメ。 https://www.nnn.ed.nico 一日8時間勉強時間があるなら、だいたい一ヶ月で終わる内容。 月額1000円だけどしっかり勉強すれば一ヶ月の無料期間中に終わると思う。 もともとN高等学校のノンプログラマーの生徒をWebエンジニアとして就職させるために作られたカリキュラムで講師曰く去年はこれで二人エンジニア就職を決めたらしい。 内容も相当親切に説明していて、プログラミングで何か作るだけじゃなくて、就職に必要な環境構築やセキュリティまでみっちりやる。 http://qiita.com/sifue/items/7e7c7867b64ce9742aee#%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%82%BB%E3%83%97%E3%83%88%E3%82%92%E3%82%82%E3%81%A8%E3%81%AB

プログラムの基本的な文法や例題を解くのではなく、実際に動くWebサービスを完成させることに重点を置いたプログラミング学習サービス「CodeUpStart」のご紹介！ 海外のサービスなので英語ではあるものの、すべて動画による学習構成になっているので、見ているだけでどのように制作していけば良いのか分かりやすくなっています。 また、プログラミングを最小限に抑えるために、便利なWebサービスをいろいろと連携させるテクニックも紹介されていて勉強になりますよ。 使い方！ サイトのトップページから無料の「ユーザー登録」を済ませて、学習したいコースを選択すればOKです。 例えば、オリジナルの「ポートフォリオ」を制作するコースを選んでみましょう！

21世紀初頭に「IT革命」という言葉が世の中を席巻してから、インターネットはもはや車やガスなどと同じ社会的なインフラになったと言っても過言ではないのではないでしょうか。 そんな中、データサイエンティストという仕事に注目が集まっています。年収1000万円を越えることも夢ではない職業です。そんなデータサイエンティストにとって不可欠なデータ解析に関する知識を無料で学べる「UDACITYonEdmaps」の使い方を紹介します。 UDACITYonEdmapsとは何か UDACITYとはアメリカ発のオンライン学習サービスの一つで、無料でデータサイエンスが学べるツールです。アメリカでスタートしたこのサービスは、リクルートホールディングスとの契約締結を経て、現在日本ではUDACITYonEdmapsとして展開しています。 UDACITYonEdmapsの前身であるUDACITYでは各企業の開発者などが講

東京理科大学の教育開発センターは調査報告書（PDF）にて、「推薦入試者は一般入試者よりも極めて基礎学力が低いので対処が必要」と結論付けるデータを公表した。 「FD通信」は東京理科大学の授業満足度や学生の生活実態を報告する報告書だ。 ネット上で公開されているため、誰でも簡単に閲覧することができる。さて、このFD通信の中に衝撃的な報告があることがnetgeek編集部の調査により明らかになった。 学生に対して基礎学力テストを施し、データを分析した東京理科大学。その結果、推薦入試組と一般入試組とでは正答率に大きな違いがあることが分かった。数値を見ると…うわああああああああ！これはひどい！！！ これは誤差では済まされない大きな学力差だ。文構成問題に関してはなんと正答率で約2倍もの差がついてしまっている。推薦入試組の学力がここまで低かったとは驚き…。 このデータに対して東京理科大学は「インパクトのある