2017/09/28 08:56:03
kurojonz
はじめに 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。 最初の一手 個人的
2017/09/28 16:01:33
otihateten3510
結局プロにならなきゃ使いこなせないのか
2017/09/28 21:44:24
cocodemi
フレームワークのサンプル見て動かした気になっても意味がないなあ、と思ってたので、良いまとめでした。アプローチかあ。
2017/09/29 01:36:02
UhoNiceGuy
なかなら良さげな本が載ってる。機械学習プロフェッショナルシリーズはKindleも出てるし読もう（たくさんあるなぁ）Rも使えると便利なのかな？イメージがつかめない。
2017/09/29 02:31:55
cloverstudioceo
仕事しながらやったのか100%これにコミットしたのか気になる。
2017/09/29 02:48:38
nkmrtty
アプローチドリブンとデータドリブンの言葉の使い方が気になる。いわゆる機械学習はデータドリブンでしかないという考え方なので。
2017/09/29 03:09:30
tsuyoshi-morita008
“Pythonではじめる機械学習”
2017/09/29 06:09:20
ochitetsu
学び
2017/09/29 06:49:29
ryun_ryun
データサイエンスは実際の分析対象のデータがあるかないかで身につく速度も変わってくると思ってる。データドリブンである点は納得。
2017/09/29 06:53:37
IGA-OS
スクレピングとかの参考書もあるのか。良き。
2017/09/29 07:18:32
blue0002
よいまとめ。目的先行で具体目標がないと身につくまでの時間と理解力に大きな差が出る。
2017/09/29 07:42:09
h13i32maru
データ分析
2017/09/29 07:50:51
karaage
良いね。当たり前だけど、1番大事なのはデータなのだよな
2017/09/29 08:06:21
otento-samasama
弊社あるある過ぎて
2017/09/29 08:18:59
kijtra
python 書ける前提だから、それ含めると半年じゃ無理よなあ
2017/09/29 09:11:43
quality1
pythonやらなきゃかなぁ
2017/09/29 09:35:28
psfactory
データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ - Qiita
2017/09/29 10:32:26
khtno73
『「AIで何かやって」という人程、「AIが○○という結果を出しました」という説明に納得しない』
2017/09/29 10:45:28
manFromTomorrow
“精度を上げるためにはモデルではなく、データに対してより多くの時間をかける”　ぐうの音も出ないほどの正論
2017/09/29 12:44:31
Dicer
RとPython、どちらも使えるようにならないといけないのかな？
2017/09/29 12:51:48
honeybe
「この本を理解できないようであれば、数学の復習をおすすめします」算数からやり直してきます！
2017/09/29 14:22:09
touhumog
すうがく...
2017/09/29 15:23:08
laranjeiras
データ加工等の前処理には、データが属する業界の深い知識が必要なんだよな。現場が「体感的にこれがキーだと思う」というデータを分析するとたいがい当たってる。
2017/09/29 15:38:47
pzp
半年でサイエンティスト名乗れるなら大学いらないのかもな
2017/09/29 16:15:16
noskwnosky118
読了
2017/09/29 16:30:36
H7kayama
あとで読む
2017/09/29 21:23:52
kabacsharp
“という人に何を分析するのかを聞き出したり、分析結果から読み取れることを説明したり、次に何をすべきかを伝える必要がある”
2017/10/02 16:13:16
akinobu-music
from Pocket Tag:00_inbox, 77_wishlist 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。