#機械学習 #データサイエンティスト記事まとめ

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機械学習やデータサイエンティスト関連の記事を収集してまとめるマガジンです。

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#データサイエンティスト

データ分析者のバリューの出し方を考える 2021年版

はじめに本稿は、自身がデータ分析者だと思っている人に対して、以下のことを自分の経験・学習した範囲から提案するものです。・こういうプロセスでデータ分析・データサイエンスを活用するのがいいよね・このプロセスではこういうことに気をつけたり、こういうことができるといいよね世の人が、これを以下のように役立ててくださり、世の中に資することを期待します。・これのどこまでが君のスコープなんだい？ということを、この文章を元に期待値調整（私は期待値を文脈に合わせて二つの意味で使うタイプ

事業やプロダクト開発を加速させるデータ分析

ここ数年、様々な業界でデータサイエンティストの求人を目にします。一口にデータサイエンティストと言っても内容は様々で、画像解析やレコメンド開発など機械学習エンジニア系のものもあれば、ビジネスの意思決定を支援するようなデータアナリスト系のものもあります。（データサイエンティストの分類についてはTJOさんの記事が参考になります）この記事では、ビジネスの意思決定を支援するデータ分析に絞って、事業やプロダクト開発を加速させるのに必要なことについて、自分の思考の整理を兼ねて書きたいと

2021年データサイエンスにオススメの本80冊！

ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ Part I: データサイエンス概論1.『データサイエンス講義』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著本書では、データサイエンスを行う上で、どのよ

東大松尾研が無料で公開しているディープラーニングの実践的教育プログラム「DL4US」をやってみた

東大の松尾研が「DL4US」という素晴らしい教材を公開されています。Deep Learningに興味ある方はダウンロードして実行する事で、雰囲気がつかめると思います。 Google Colaboratoryを使えば、Python等セットアップ不要ですぐに始められます！ Google driveへアクセスします。「新規」を押して「その他」「アプリを追加」を選択し、「Colaboratory」と検索します。その後、「接続」をクリックすると、Colaboratoryを使え

いま話題の職業「データサイエンティスト」って何者？

堀口ミイナ：本日のゲストをご紹介します。株式会社グラフの代表取締役CEO原田博植（はらだ・ひろうえ）さんです。よろしくお願いします。原田博植：よろしくお願いします。 ※動画でご覧になりたい方はこちらをクリックミイナ：博植さんって珍しい名前ですよね。原田：そうですね。よく言われますし、Facebook上でもローマ字で「Hiroue Harada」が一人しかいないので、非常に助かってます。ミイナ：素晴らしいですね。原田さんのご職業はなんですか？原田：データサ

データ戦略の会社が考える「データ分析・AIのビジネス導入に必要な４つのポジション」

分業チームの必要性AI.Accelerator座長の進藤さんのツイッターで以下のような内容がありました。私の認識でも、データ分析・AI導入は、今の時点（2019年4月時点）では多くの企業に取って「チーム戦」を取らざるを得ないと考えています。それも、「社内の人間・社外の人間を含めたワンチーム」によるチーム戦です。サッカーをするならゴールキーパー、ディフェンダー、ミッドフィルダー、フォワードが必要なように、自社にいる人材で賄えるならよいし、そうでないなら社外のチームと協力

実はデータ分析を裏から支える『勘とセンスと美意識』を磨く。

データドリブンマーケティングやデジタルマーケティングが浸透して以来、勘とか経験に基づくマーケティングが軽んじられてきた。しかしここ数年で何でもかんでもロジカルシンキング（左脳的思考法）な傾向が見直されて、右脳的な勘とかセンスがもう一度クローズアップされてきている。どういうことなんだろう？ 10年前くらい。まさに猫も杓子もデータドリブン時代の幕開けだった。ビッグデータという言葉がちょうど今のAIのようなバズワードになり、データサイエンティストという職種が浸透し始めたのがこ

データサイエンティストさんっ！　育成ですよ、育成！

「ドームですよ、ドーム」と言えば「闘強導夢」ですね（挨拶）。 IT業界だけでなく様々な業種業界で需要の高まる「データサイエンティスト」ですが、優秀な人材は東京ドームでコンサートが出来るアイドル並に希少です。ココらへんは地下アイドルと同じく「名乗ったもの勝ち」な側面もあり、全く役に立たない"自称"データサイエンティストも存在します。では「優秀なデータサイエンティストをどう確保するか」という課題に向き合う事ことが、今回の趣旨となります。ここでデータサイエンティスト不足に悩

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