キャリア・転職

未経験からデータサイエンティストに転職するためにスクールは行くべき?【経験談から学ぶ】

こんにちわ!都内のベンチャー企業でデータ分析しているやじろべえです。今回は未経験者や初学者でよくある質問「データサイエンティストになるためにスクールは行くべき?」について、私の経験談も交えて解説したいと思います。結論は、「基礎的な内容を効率的に学びたいのであれば行くべき」・「スクールに行ったからといってすぐに実務で活躍出来るわけではない」です。
オススメ

【格安で学べる!】Udemyの画像処理・画像認識おすすめ講座4選

こんちにわ!都内のスタートアップでデータ分析しているやじろべえです。今回は画像処理さらには画像認識を本格的に学びたい人向けにおすすめのUdemy講座を紹介します。動画での学びは本当に効率的で頭に入ってきやすいので、是非おすすめします。最近は動画教材はたくさんあるのですが、Udemyは特におすすめです。
オススメ

【現役画像処理エンジニア厳選】画像処理から画像認識までのおすすめの入門書7選

こんにちわ!都内のスタートアップでデータ分析しているやじろべえです。今回は画像処理さらには画像認識を本格的に学びたい人向けにおすすめの書籍を紹介します。私は画像処理や画像認識を実務で5年ほど携わってきましたが、最近は画像以外のデータも使い始めてきているので、これまでに学んできた書籍を忘備録という意味でもこの記事にまとめたいと思います。
データサイエンス

機械学習の解釈性技術の一つであるSHAPを試してみた

こんちにわ!都内のスタートアップでデータ分析しているやじろべえです。最近は機械学習の解釈性がよく話題になっていますが、今回はこの機械学習の解釈性について一つのソリューションを与えてくれるSHAPについて試してみました(もうN番煎じなんだよって感じですが・・・)。
データサイエンス

統計的因果推論(バイアスの影響を測る回帰分析)

こんにちわ!やじろべえです。今回は因果推論シリーズの第三弾として、回帰分析を使ってバイアスの影響を測定してみます。これまでと同様に教科書は下記の書籍を参考にしています。因果推論をビジネス利用する観点で書かれており、現場でデータ分析する人は読んでおいて損は無いと思います。
データサイエンス

統計的因果推論(対応が無い2標本t検定)バイアスのあるデータの効果検証

こんにちわ!やじろべえです。今回は因果推論シリーズの第二弾として、バイアスのあるデータを疑似的に作り、その効果検証をしてみました。今回も教科書は効果検証入門を参考にしています。内容の多くが因果推論をビジネス利用する観点で書かれており、現場でデータ分析する人は読んでおいて損は無いと思います。
オススメ

【ホットクック】共働き・育児家族には必須アイテム!料理を自動化してしまおう!

こんちにちわ!やじろべえです。我が家では3歳の息子を育児しながら、妻と私は共働きという環境でして、子育てし始めると独身時代と比べて本当に自分の時間が無くなります。昨年末頃に妻がホットクック(SHARPのヘルシオ)が便利だという噂を聞きつけ、私もググってみた結果とても良さげだったので早速使ってみることにしました。
データサイエンス

統計的因果推論(対応が無い2標本t検定)RCTによるメールマーケティングの効果検証

こんにちわ!やじろべえです。今回は統計的因果推論ということで、おそらく一番有名であろうRCT(Randomized Controlled Trial)による効果検証についてPythonで分析してみました。因果推論を学習するにあたり、何か参考書籍は無いか探していたところ良さげな一冊を発見しました。データ分析界隈で有名な方々もこちらの書籍を一押ししていたので、早速私も購入してみました。
データサイエンス

勾配ブースティングで顧客離反予測

こんにちわ!やじろべえです!最近、職場の蓄積したデータを使って顧客が離反するかしないかについて予測したいとビジネスサイドの方がフラグを立てている(?)らしいので、予習がてらにオープンデータセットを用いて機械学習的なアプローチで分析してみました。
データサイエンス

scikit-learn0.22.0から実装されたスタッキングクラスを試してみた

こんにちわ。見習いデータ分析屋のやじろべえです。データ分析コンペで上位を取ろうとしたらマストテクニックになるスタッキング(stacking)ですが、これまではお手軽に使えるクラスが無かったので、パイプラインを作るのが非常に面倒でした。そんな中、scikit-learnのバージョン0.22.0からスタッキングクラスが実装されたと聞いて、早速どれだけお手軽か試してみました。
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