データサイエンスの履歴(No.13) - 技術情報Wiki

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一般
データビジュアライズ
数理最適化
書籍
データサイエンティスト／データアナリスト
活用事例
ビジネスインテリジェンス/PowerBIなど

一般†

知っておくべきデータサイエンスのユースケース5選 - Qiita 2023.2
- 予測モデリング
- NLP
- 画像分析とコンピュータビジョン
- 異常検知
- レコメンデーション

GitHub - rougier/scientific-visualization-book: An open access book on scientific visualization using python and matplotlib 2023.1

講義資料 – 九州大学数理・データサイエンス教育研究センター 2023.1

クラスメソッドデータアナリティクス通信(AWSデータ分析編) – 2023年1月号 | DevelopersIO 2023.1

「データ分析の民主化」の在り方を、「社員全員Excel経営」が「社員全員データサイエンス経営」へと進化していった事例に見る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ 2022.12

Pythonでデータ分析入門！環境構築不要で今すぐ学べる講座が新登場 - paiza開発日誌 2022.11

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム - YouTube 2022.11

4-4_時系列データの解析 - 4-4_literacy_level_note.pdf 2022.11

「データ分析をやるならRとPythonのどちらを使うべき？」への個人的な回答 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ 2022.10
- 例えば一連のデータ分析作業をバッチ処理にしてシステム上で回すというケースでは、Pythonの方が使いやすい
- 「説明」を目的とする統計学的な処理はRの方がPythonよりも使いやすい
- 例えば「バルクでCSVファイルに格納されたデータを都度貰ってはその度ごとにデータの性質を精査し、その性質に応じてカスタマイズされた分析処理をする」みたいなケースではRの方がやりやすい
- 「予測」を目的とする機械学習的な処理はPythonの方がRよりも使いやすい
- ベイジアンは以前とは異なりRとPythonとで差がなくなってきているが、まだRの方が比較的楽
- Deep LearningはむしろRで使えるフレームワークが殆どなくPythonが必須に近い
- 統計分析・機械学習であってもソフトウェア開発を本業にするならC++など速い言語が必須
- 結論から言うと「その時々のテーマと必要に応じてRとPythonを巧みに使い分けるべし、そのためにも両方とも習得しておこう」というのが僕の個人的な回答です。

探索的データ解析（EDA）のためのautovizを試してみた - Qiita 2022.9

Data Science for Beginners 2022.9

ビジネスアナリスト・データエンジニア・データサイエンティストがDatabricksでCOVID-19データ分析に取り組んだ1日 - Qiita 2022.9

Same Stats, Different Graphs: Generating Datasets with Varied Appearance and Identical Statistics through Simulated Annealing 2022.9

今さら聞けない機械学習 - Qiita 2022.8
- ※タイトルは機械学習ですが、内容はデータサイエンスの話のようなのでこちらに置いた

データ分析入門 - 1 はじめに 2022.7

データマイニング入門 Introduction to Data Mining | UTokyo OCWx 2018

高等学校情報科「情報?」教員研修用教材(本編)：文部科学省 2022.7
- 高等学校情報科「情報?」教員研修用教材　第3章前半 - 20200702-mxt_jogai01-000007843_004.pdf
- 高等学校情報科「情報?」教員研修用教材　第3章後半 - 20200609-mxt_jogai01-000007843_007.pdf

【無料】データサイエンス入門:機械学習編全35回まとめと目次 2022.6

データを触ってみたいけどどこから手をつけよう？🤔という趣味人の覚書 - Qiita 2022.4

データ分析における特徴量エンジニアリング / feature engineering recipes - Speaker Deck 2022.4

2022年版：実務の現場で働くデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級5冊＋中級8冊＋テーマ別14冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ 2022.2

[Looker] データ分析の流れを一緒に確認しましょう #looker | DevelopersIO 2022.1

総務省、無料データサイエンス講座「誰でも使える統計オープンデータ」が開講 2022.1
- 誰でも使える統計オープンデータ | gacco 2022.1

分析結果を現場で使ってもらう技術まとめ - Qiita 2021.12

Introduction to Datascience: Learn Julia Programming, Math & Datascience from Scratch. 2021.11

GitHub - The-Japan-DataScientist-Society/skills-checklist 2021.11

2021年版：データサイエンティストを初めとするデータ分析職向け推薦書籍リスト（初級5冊＋中級8冊＋テーマ別14冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ 2021.2

GitHub - The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess: データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編） 2021
- データサイエンス100本ノックが SageMaker Studio Lab からすぐに学べるようになりました | Amazon Web Services ブログ 2022.9

eラーニング教材・講義動画配信 | 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 2021.5

タダで学べるデータサイエンス名著5冊【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 2020.5

知らないと損をする「データ分析·サイエンス」サイト37選（ブログ＆オンラインコース） 2019.2

データビジュアライズ†

Yahoo APIで取得した現在の降水量をstreamlitで地図上に3D棒グラフ表示する - Qiita 2023.1

Plotly.pyによるデータ可視化のすすめ | フューチャー技術ブログ 2022.11

はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション 2022.5

データの可視化シリーズ第1弾 - はじめに 2019.8

数理最適化†

「そうだ、数理最適化、やろう。」ってなった時にめっちゃ参考になったリンク集＆参考書｜CO-WRITE 2023.2

数理最適化と機械学習を比較してみる - めもめも 2022.12

数理最適化ことはじめ / Introduction to Mathematical Optimization - Speaker Deck 2022.5

書籍†

2023年版：実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級6冊＋中級8冊＋テーマ別15冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ 2023.2

Python Data Science Handbook | Python Data Science Handbook 2022.4

データ分析初心者向けおすすめ本のご紹介〜第1弾・データ分析基礎力編〜｜Mercari Analytics Blog｜note 2021

Python for Data Analysis - Python-for-Data-Analysis.pdf
- フリーのO'reilly本（英語）

100+ Best Free Data Science Books For Beginners And Experts 2023.1
Free Data Science Books 2015.9.9
Free Open-Source Statistics Cookbook 2012.9.24

データサイエンティスト／データアナリスト†

機械学習エンジニアが目指すキャリアパスとその実話 / My Journey to Become a ML Engineer - Speaker Deck 2023.1

データサイエンティストとしてどう学んでいくべきか/東京大学講義: データマイニング概論: #10 - Speaker Deck 2023.1

データサイエンティスト人材不足を解決するには – 採用・育成方法も解説 | AI専門ニュースメディア AINOW 2022.12

データアナリストになるためのロードマップ【決定版】 - Qiita 2022.12

データサイエンティストに必要な資格とは【比較表】 | AI専門ニュースメディア AINOW 2022.11

データサイエンティストという職業の10年間の変遷を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ 2022.10

How to become a data scientist | Data Science 101 w NYU Prof Pascal Wallisch | SPodcast EP.5 - YouTube 2022.8

データサイエンティストは何を勉強すべきか：「教養」と「必須」と「差別化」と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ 2022.7

未経験からのデータサイエンティスト転職までにやったこと | ハピライフ 2022.5

84％が「仕事に将来性を感じている」データサイエンティストの実態調査 | Ledge.ai 2022.4

今後求められる、ビジネス課題解決が得意なデータサイエンティスト | TECH+ 2022.4

戦力になるレベルのデータサイエンティストを育成することの難しさ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ 2021

データアナリストってなにやってるの？普段の業務について語ってみた - YouTube 2022.1

データサイエンティストのインターン面談をして採用側が感じているズレの正体とは？ - Qiita 2021.11

活用事例†

映画概況の最新データを見てみたら"日本のアニメ"が激アツだった。｜分析屋｜note 2023.2

Pythonで考える少子高齢化と詐欺グラフ - Qiita 2023.1

最も「ありそうで存在しない漢字」は何か？ - Qiita 2023.1

日本vsドイツ分析してみた｜分析屋｜note 2022.11

データサイエンスで犯罪者を捕まえる - Qiita 2022.8

【Python】東京23区の中古マンション販売価格予測をやってみた - Qiita 2022.7

MoT TechTalk #13 タクシーアプリ『GO』のデータサイエンス〜配車マッチングの継続的改善〜 - Speaker Deck 2022.7

オープンデータ分析してみたら、「日本を少し変えちゃった」話｜朝日新聞社メディア研究開発センター｜note 2022.4

ガラケーしか使えないデジタル音痴だった私が「GISでデータ分析」できるようになるまでの話｜NHK取材ノート｜note 2022.3

ビジネスインテリジェンス/PowerBIなど†