世間ではデータエンジニアリングが流行しており、エンジニアからは人気が出て、企業からはその能力が求められています。 データエンジニアは、データの収集、蓄積、分析、活用に必要なデータ基盤を構築・運用する職種です。データエンジニアとして活躍するためには、非常に幅広い知識と能力が求められます。 データベース プログラミング システム開発 クラウドサービス データ分析 etc……. 私は多少データエンジニアとして経験を積んできており、業務を行う上で読んで良かったと心から思える本があったのでこちらで紹介します。どなたかの一助になれば幸いです。 初級向けデータエンジニアリング 本ではありませんが、データエンジニアリングに必要な知識がスライドやPDFに綺麗にまとまっています。初めて学ぶ方には適しています。前半のデータエンジニアリングの箇所だけ参考にして下さい。（後半はAzure製品について記載されています

ユーザープロンプトをLLMが言い換えて、LLM自身が理解しやすくする手法『RaR』 2023/11/13 AI論文解説 LLM プロンプト AIDB Research 本記事では、大規模言語モデル（LLM）に対するユーザーの質問・指示に対する応答の質を向上させる新しい手法「RaR（Rephrase and Respond）」について、論文をもとに紹介します。本研究はカリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）の研究者によって発表されています。 「RaR」は、LLMがユーザーの質問を自身が理解しやすい形に自ら言い換える手法で、GPTシリーズ（GPT-4、GPT-3.5）など複数のLLMで効果が確認されています。 RaRの実行プロンプトは比較的シンプルであり、LLMに質問の言い換えと回答を一度に行わせることが可能です。 以下ではRaRの研究背景、理論、実行プロンプト例、実験の内容と結果、デモン

子どもの勉強のサポート、資格取得や仕事のスキルアップのための勉強…。毎日忙しくて、勉強に費やす時間がたっぷり取れないからこそ、効率を上げてインプットの質を高めたい。自分に合った勉強法は、必ずある。勉強のコツが詰まった、おすすめの本を5冊選びました。 1． 『私は合格する勉強だけする』 著者／イ・ユンギュ 実は、あなたは勉強の方法を知らなくて損をしているかもしれません。 たった9カ月で司法試験に合格し、韓国YouTubeで受験生の聖地と呼ばれる登録者数約35万人のYouTubeチャンネル「DreamSchool　イ・ユンギュ」を運営する著者。 やみくもに勉強しても点数は伸びません。必要なのは、自分が受ける試験に合った勉強法を見つけること。でも、その勉強法を見つけるのが難しいのです。 この本では、「合格者の手記を読む」ことから始まり、「教科書を丸暗記するにはマーカーをどう引けばいいのか」「試験

本稿は Gergely Orosz 氏によって書かれた次の記事の日本語翻訳です。著者に翻訳の許可を得て公開しています。 blog.pragmaticengineer.com また本稿は DeepL Pro を使って下訳したものに手を加えています。日本語翻訳の不具合または誤訳については Gergely Orosz 氏ではなく、本稿のコメント欄にお願いします。 著者も機械翻訳を下地にしたやり方に関心をもたれたようです。 The article translated to Japanese: https://t.co/4uynyyhm4E The author was transparent and noted that the article is a modification of an ML-translated article. This person managed to transl

脳と同様にはたらく機械や人工知能は、はたして実現可能なのか？　脳と人工知能の決定的な差異は、どこにあるのか？　ChatGPTをはじめとする生成AIに世界的に関心が集まる現在、今なおその答えを求められ続けている根源的な問いかけを2000年代前半の時点で提示し、「知能の本質」に迫った名著『考える脳 考えるコンピューター〔新版〕』（ジェフ・ホーキンス、サンドラ・ブレイクスリー ［著］、伊藤文英 ［訳］、ハヤカワ文庫NF）が発売中です。 著者のひとりは『脳は世界をどう見ているのか』（大田直子［訳］、早川書房）のジェフ・ホーキンス。脳と知能にまつわる彼の思考の原点に、新たな序文を付してアップデートをしたのが本書になります。 そして、新版の刊行にあたっては、人工知能研究者の松尾豊（東京大学大学院工学系研究科教授・内閣府「AI戦略会議」座長）さんにご解説をいただいています。 いま第一線で活躍されている松

(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

BookNotionではハイライトの保存のために８クリック必要でしたが、BookNotion Zではハイライトするだけで、本のタイトル、著者、ハイライトを完全に自動取得します。

一ヶ月間は自由に返金することができるので、お試しで講座を受けられる。 情報が古くなった場合には、著者が教材をアップデートしてくれることが多いので、初心者に優しい。 【実戦で学ぶ基盤構築】ローカル端末で作り理解するエンジニアのための機械学習基盤の作成とMLOps ▼ 興味がある方は、画像をクリック どんな人向け？ 「機械学習基盤に興味のある開発者」 「モデルを作成後のモデル利用の流れとデータを利用した活動をイメージしたい方」 「データ分析基盤と機械学習基盤の関係について知りたい方」 登場する技術スタック： Mongodb Apache Spark Apache SparkML NodeJs Azure Machine Learning & MLOps : Beginner to Advance ▼ 興味がある方は、画像をクリック 英語版です。 あなたは、Azure機械学習（業界で要求される高

扱う領域が多岐にわたり、それぞれに専門性が必要とされるプロダクトマネージャー。日々の業務や意思決定の合間の限られた時間に、学習を進める必要がありますが、短時間で質のよいインプットを行うには、今も昔も書籍は有効な手段の一つです。一方で、一言でプロダクトマネージャーといっても、キャリアの変遷や得意とする領域が異なり、必要とする参考書も人それぞれです。そこで本稿では、全体像を押さえつつ、自分に適したラーニングパスを見つける上で参考になる、筆者の読書経験にもとづいたプロダクトマネージャーのための読書地図をご紹介します。 最初から「プロダクトマネージャー」という人はほとんどいない 「プロダクトマネージャーは忙しい」 あらゆる職場で耳にする言葉です。 それもそのはず、プロダクトマネージャーはその仕事の性質からカバーすべき範囲が多岐にわたり、それぞれに専門性を持って臨む必要があります。 そのため、キャリ

(Image by Pixabay) この記事は以前の書籍リスト記事のアップデートです。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストとして（もしくはそうではない職名であったとしても）機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人なら、最低限これだけは読んでおいて損はないだろうという書籍を初級向け5冊、中級向け10冊選定しています。ただし、以前とは若干異なり「仕事にする」イコール「プロフェッショナルを目指す」ということで、特に初級向けリストを若干レベルアップさせています。中には初学者でも結構読みこなすのが難しい本だけになっているかもしれませんが、中級向けリストに進む上でどうしてもこれだけは読破して欲しいという願望も込めました、ということで。 完全にお馴染みのネタなので特に説明することはないかと思いますが、言うまでもなく以下のリストは完全なる僕個人の独断と偏見で、最近出版されたり自分で読んだ本

毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web

久々に個人的に大ヒットしたビジネス書でした。本誌の読者は、シリコンバレーの起業家の本とかを読む前に、この「リクルートの　すごい構“創”力　アイデアを事業に仕上げる9メソッド」を舐め回すくらいに読み込んだ方が良いでしょう。 TheStartupの読者でこの本が刺さらない人は、もう一切TheStartupは読まないでくれというくらいには、ビジネスディベロップメントについてわかりやすい解説されていますね。 リクルートのコンサルティングを長年務めていたBCGの方が、リクルートの新規事業の作り方を、他企業にも展開しやすいメソッドとしてわかりやすく紹介しています。 リクルートの様々な事業の成功例失敗例が紹介されており、最新の事例ではホットペッパービューティーの例も紹介されており、非常に勉強になりました。既存事業でもKPIを変えることで再成長が可能であるという証明になっています。 「美容領域でどこよりも

(Photo via VisualHunt) 追記 2017年3月現在の最新書籍リストはこちらです。 最近になってまた色々とデータサイエンティストを目指す人向けのお薦め書籍リストとか資料リストとかが出てきてるんですが、個人的には何かと思うところがあるので僕も適当にまとめておきます。偏りありまくり、完全に主観で決めたリストなので文句が出まくるかと思いますが、もはや毎回のことなのでご容赦を。 なおこちらのリストはあくまでもビジネスの現場でデータ分析を生業にする（しようとしている）人たち向けのものであり、研究者含めたガチ勢の方々向けのものではありませんのでどうか悪しからずご了承下さい。 ちなみに毎回言ってますが、アフィリエイトは全くやっていないのでここに貼られたリンクを踏んで皆さんが購入されても僕の懐には一銭も入りません。拙著だけはそもそも例外ですが（笑）。*1 初級者向け5冊 一応初級者向けと

リーン・スタートアップはこのブログでもさんざん取り上げましたが、まさか後輩でもある@mariosakata君が監訳したリーンスタートアップ関連の本が出るということで楽しみにしていたのですが、興味持っていたらタイミング良く献本いただいたので、早速読んで感想まとめたいとおもいます。ついでにリーン・スタートアップの書評エントリーはこちら。 世界の変え方の教科書「リーンスタートアップ」書評 - FutureInsight.info Lean UX ―リーン思考によるユーザエクスペリエンス・デザイン (THE LEAN SERIES) ジェフ・ゴーセルフ Amazon.co.jpで詳細をチェック 楽天市場でこの商品を検索 本書はリーンスタートアップの手法をUX(ユーザエクスペリエンス)に応用させたものです。 構築・計測・学習ループをUXデザインに応用することによって、最適なデザインに最短で到達する方

最近オープンした、エミナルクリニックの浜松院がめっちゃ気になるなぁ。 医療脱毛なのにすごい安くていい評判も聞くけど、ほんとに痛くないのかな？ 通っている人の口コミをみてみたいなぁー。 なんて気になったので、エミナルクリニックの浜松院についてSNSやネットで調べてみました。 そう思ってSNSを中心に調べてみたら、、、口コミや評判も良いじゃない♪ ちなみに、似たようなサービスや商品があるかも？なので、今回調べてみたのはこちらになります。

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