GoogleAnalyticsの人→→データで解決できる人

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ノート

【後記】ビジネス文脈におけるデータ分析(主に機械学習)の活用を議論するLT会&懇親会(2019/6/6)

非常に良い経験になったので、所感を残しておく。

◆所感
・やはりイベント主催は楽しい。
・話し慣れてるように見えるらしい。
・20分の発表あっという間。
(逆に5分のLTとか短すぎて物足りないと思う)
・参加して頂きたい方の属性、登壇者の属性のマッチングがもっと適切になるよう考えても良いのかも。
・会場の社員が10名以上も参加するイベント珍しいらしい。いい会社だと思う、ほんと。
・失敗例やその解

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【後記】未経験者向け機械学習勉強会#5(2019/5/30)

今回は過学習について理解を深めました。
人数は5名と少なめだったのですが、みなさん、ご自身の理解を踏まえ活発に発言してくださり、とても楽しい会でした。

◆今回やったこと
書籍「戦略的データサイエンス入門」5章に記載の内容に沿って、過学習の理解を深めた。
具体的には、
過学習を完全に無くすことは出来ないため、どう対処するかについての考え方・手法を学んだ。
https://docs.google.c

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【後記】未経験者向け機械学習勉強会#4(2019/5/16)

今回は線形分類器の作成ロジックについて理解を深めました。
回を追うごとに、ホワイトボードを使ったディスカッションが活発になり始めている気がしており、とても楽しくやれております。

◆今回やったこと
書籍「戦略的データサイエンス入門」4章に記載の内容に沿って、線形分類器の作成方法の理解を深めた。
具体的には、
線形分類器の代表としてロジスティック回帰を学び、ツリー帰納法(分類木)との違いを学んだ。

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【後記】Kaggle未経験者向け勉強会#3(2019/4/18)

今回は、計5名で勉強会を行いました!
ご参加頂いたみなさま、来れなかったけど来たがってくれたみなさま、
遠くから見守ってくれていたみなさま、
ありがとうございます。

◆今回やったこと
書籍「戦略的データサイエンス入門」に記載の内容に沿って、決定木の作成方法の理解を深めた。
具体的には、
情報利得・エントロピーの考え方により、分割に使う属性を選んでいくプロセスを事例とともに学んだ。
https:/

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【後記】Kaggle未経験者向け勉強会#2(2019/4/4)

主催者側の2名含め、計11名も集まっていただき、
無事に終えることが出来ました。
ご参加頂いたみなさま、遠くから見守ってくれていたみなさま、
ありがとうございます。

◆今回やったこと
・下記、タイタニックコンペ参考記事に沿って、各自のPython環境にてモデル作成
https://www.codexa.net/kaggle-titanic-beginner/
・そのモデル作成の中で、上記記事では

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【随時更新】Pythonメモ(データサイエンス関連)

Pythonでデータ分析(機械学習含む)をやっていて調べたことを、ここに溜めていきます。
誰かの役に立つことを願い。

### データ型
- 型判定
https://note.nkmk.me/python-type-isinstance/

### Pandas・Numpy共通
- 違いと使い分け(相互変換含む)
https://deepage.net/features/pandas-numpy.

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【後記】Kaggle未経験者向け勉強会#1

昨晩、初めてのKaggle勉強会が終わりました!
私とアドバイザーのNさん含め、総勢7名。
勉強会としては、丁度良い人数だったのでは。
とても有意義な時間になりました。

以下、やったこと・所感・次回予定内容を書いてみます。
次回(4/4)も本当に楽しみです。

◆やったこと
下記、Kaggleのタイタニック生存予測をやってみた記事を皆で読み込んだ。
【Kaggle初心者入門編】タイタニック号で生

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Kaggleアカウント作成方法

Kaggle勉強会に参加頂く方のために、簡単ですがKaggleアカウントの作成方法を載せておきます。

まず、こちらのKaggleトップページをご覧ください。
https://www.kaggle.com/

(1) Googleアカウントを利用
(2) Facebookアカウントを利用
(3) Kaggle専用アカウントを作成
の3パターンですね。

極力色々なアカウントをGoogleアカウント

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Kaggle未経験者向け勉強会#1

https://liberal-arts-for-tech.connpass.com/event/122424/

Kaggle未経験者の方向けの企画をやらせて頂きます。
比較的理解しやすいデータ(タイタニック等)を使ったコンペを選び、
他ユーザーの方が作成したモデルやその説明を読み込んで理解を深める会になります。

モデル作成の予習がてら、ぜひお越しくださいませ。
(私自身もKaggle未経験者

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【随時更新】和訳(データサイエンス関連英単語)

大まかな内容を把握することを目的としておりますが、明らかに間違っているものがあればご指摘頂けると嬉しいです!
※Kaggleを始める際に作ったため現時点ではKaggle中心です。
※随時追記していきます。

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Kaggle関連
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◆Kaggle
・データサイエンスのコンペティションサイト。
・企業や政府がコンペ形

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