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前回の記事でデータ分析を身に着けるための手段として、①Rを独学で身に着ける、②社会人大学院に入学する、③データ分析専門企業に転職する。という３つを提案しました。今回は「②社会人大学院に入学する」について書いてみようと思います。 Rなどのフリーで高度なツールがある今では頑張れば独学でデータ分析技術を習得することができると思います。ただ、忙しい社会人がゼロから独学で勉強して身に着けるというは大変なことではあります。どうせ頑張らないといけないならもっと手っ取り早くかつ本格的に学べる方法はないかというと、その一つが大学院に通うという方法になります。大学院以外にもEMCが開催しているデータサイエンティスト育成トレーニングコースというものがあるらしいですが、今回の主題はあくまでも「社会人大学院」です。 私は社会人大学院の出身です。数年前に「筑波大学ビジネス科学研究科経営システム科学専攻」（通称：GSS

今日は社会人がデータ分析をどのように独学で身に着けていけばいいかということを考えます。 ビッグデータがバズワードとなって以来、花形の学問のひとつとなったのが「統計学」です。統計学が重要なのは今も昔も変わらないわけですが、かつてはデータの分析になんて興味がなかった会社や部門がデータ分析を業務に役立てようとした結果、需要が増しています。 さて、私は社会人になってから統計学の素晴らしさを体感して勉強を始めました。筑波大学のビジネススクール（GSSM）で椿広計先生という大家の講義を受けて開眼しました。そういう意味では実に幸運だったと思います。 スクールに通って統計学を身に着けるというのも一つの手なのでしょうが、万人がスクーリングできるわけではありません。独学で身に着けて行かないといけない人が大半ではないでしょうか。大丈夫です。独学でも統計学を使いこなせるようになります。「数学」なんて・・・。という

ビッグデータ時代のマーケティング―ベイジアンモデリングの活用 (KS社会科学専門書) 作者: 佐藤 忠彦出版社/メーカー: 講談社発売日: 2013/01/22メディア: 単行本（ソフトカバー） 新たにビッグデータ関係の本が出版されました。 その名も「ビッグデータ時代のマーケティング」 ちょっとあまりにも今の時代を意識し過ぎていないか！？というタイトルですが、内容は極めて硬派です。それもそのはず著者の佐藤博士は筑波大学ビジネス科学研究科（GSSM）の先生で、共著者である統計数理研究所所長の樋口先生と前所長の北川源四郎先生のお弟子さんであられます。つまり、日本の正統なベイジアンでいらっしゃるわけです。 そういうわけで、状態空間モデルをPOSデータに適用して"One to One"マーケティングを高度化するという佐藤先生の研究業績がビジネス向けの文体で分かりやすく書かれています。ビッグデータの

入門 機械学習 作者: Drew Conway出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2012/12/22メディア: 大型本 新しい機械学習の本がオライリーから出版された。 "Machine Learning for Hackers"という洋書の邦訳である。 内容は機械学習の代表的なアルゴリズムをRで実行して試そうというもの。邦題にあるように「入門」という文字が適しているように思われる。初学者はサンプルコードを実行することで各アルゴリズムの特徴を掴むことができるだろう。リッジ回帰などの正則化についても言及されており、最近のトレンドが盛り込まれている。 そして、可視化に美麗なggplot2を使っているところも特徴である。ggplot2では多様なビジュアル表現が可能であり、筆者もデータの理解や結果の解釈をする際に重宝している。ただ、本書は白黒なのでカラーでその表現の美しさを実感できない

大学院のゼミでPRMLを読んでいる。私の担当は13章「系列データ」の後半の「状態空間モデル」（SSM: State Space Model)である。13章の前半は「隠れマルコフモデル」(HMM: Hidden Markov Model)について記述されている。SSMは日本のお家芸であり、統計数理研究所の先代所長の北川先生や現所長の樋口先生により発展した。ところが、SSMの離散バージョンだと言われているHMMはなぜかあまり日本ではクローズアップされていない。PRMLはHMM→SSMの順番で記述されているので、丁度良い機会だからついでにHMMについて勉強しようと思ってこのブログをアップした。 とりあえず、はじめからアルゴリズムを実装するのは私の実力では厳しいので、Rのパッケージで遊んでみよう思ってあれこれ探したところ、{RHmm}というパッケージが見つかった。このパッケージについてはいくつかの