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→AI／機械学習

→確率・統計

→データ処理関連

→開発に役立つデータ

→Python関連

#contents

*一般 [#ye49e8ba]
-[[「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>https://tjo.hatenablog.com/entry/2022/12/11/170402]] 2022.12

-[[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>https://future-architect.github.io/articles/20221116a/]] 2022.11
-[[データの可視化シリーズ 第1弾 - はじめに>https://qiita.com/takatoshiroto/items/281f777ebc9945ecb0c6]] 2019.8

-[[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>https://paiza.hatenablog.com/entry/2022/11/14/130000]] 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>https://www.youtube.com/channel/UCC366-AKKaoqgCxkjh4UloA/videos]] 2022.11

-[[4-4_時系列データの解析 - 4-4_literacy_level_note.pdf>http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium2/pdf/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>https://tjo.hatenablog.com/entry/2019/06/27/190000]] 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>https://qiita.com/DS27/items/17a5fb9155a768ff9528]] 2022.9

-[[Data Science for Beginners>https://microsoft.github.io/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>https://qiita.com/taka_yayoi/items/218e4eddee1e133d6360]] 2022.9

-[[Same Stats, Different Graphs: Generating Datasets with Varied Appearance and Identical Statistics through Simulated Annealing>https://www.autodesk.com/research/publications/same-stats-different-graphs]] 2022.9

-[[今さら聞けない機械学習 - Qiita>https://qiita.com/taka_yayoi/items/51583a581ce5a6ba6558]] 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

-[[【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>https://qiita.com/hidemiya666/items/a65d7fed65ff6443947c]] 2022.7

-[[データ分析入門 - 1  はじめに>https://uribo.github.io/tokupon_ds/intro.html]] 2022.7

-[[データマイニング入門 Introduction to Data Mining | UTokyo OCWx>https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11414/]] 2018

-[[高等学校情報科「情報�供弑軌�研修用教材(本編)：文部科学省>https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/mext_00742.html]] 2022.7

-[[【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>https://datawokagaku.com/ml/]] 2022.6

-[[はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション>https://kakeami.github.io/viz-madb/index.html]] 2022.5

-[[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>https://qiita.com/tenteko/items/8ee24c5df394307c1bd4]] 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>https://speakerdeck.com/s_uryu/feature-engineering-recipes?slide=95]] 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>https://tjo.hatenablog.com/entry/2022/02/09/170000]] 2022.2

-[[[Looker] データ分析の流れを一緒に確認しましょう #looker | DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/articles/looker-de-bunseki-ichi/]] 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>https://ledge.ai/stat-opendatalecture2021-2/]] 2022.1
--[[誰でも使える統計オープンデータ | gacco>https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+ga084+2022_01/about]] 2022.1

-[[分析結果を現場で使ってもらう技術まとめ - Qiita>https://qiita.com/hidenari_uoi/items/90c755dd8eff77b275b5]] 2021.12

-[[Introduction to Datascience: Learn Julia Programming, Math & Datascience from Scratch.>https://datascience-book.gitlab.io/book.html]] 2021.11

-[[GitHub - The-Japan-DataScientist-Society/skills-checklist>https://github.com/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>https://tjo.hatenablog.com/entry/2021/02/05/180000]] 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）>https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess]] 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>https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/100knocks-preprocess-sagemaker-studio-lab/]] 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>http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/e-learning.html]] 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】>https://qiita.com/Ringa_hyj/items/5e5a7f3f5ad6c89aec6a]] 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）>https://qiita.com/Hailee/items/8828a265091f4b0c23d8]] 2019.2


*数理最適化 [#f16f0b54]
-[[数理最適化と機械学習を比較してみる - めもめも>https://enakai00.hatenablog.com/entry/2022/12/18/185201]] 2022.12
-[[数理最適化ことはじめ / Introduction to Mathematical Optimization - Speaker Deck>https://speakerdeck.com/e869120/introduction-to-mathematical-optimization-5cdef842-50f6-4e46-ab2d-549cf85c1b81]] 2022.5


*書籍 [#z5157a62]
-[[Python Data Science Handbook | Python Data Science Handbook>https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/]] 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>https://note.com/mercari_data/n/nae878ddd4c0e]] 2021

-[[Python for Data Analysis - Python-for-Data-Analysis.pdf>https://bedford-computing.co.uk/learning/wp-content/uploads/2015/10/Python-for-Data-Analysis.pdf]]
--フリーのO'reilly本（英語）

-[[100+ Best Free Data Science Books For Beginners And Experts>https://www.theinsaneapp.com/2020/12/free-data-science-books-pdf.html]] 2023.1
-[[Free Data Science Books>http://www.learndatasci.com/free-books/]] 2015.9.9
-[[Free Open-Source Statistics Cookbook>http://datascience101.wordpress.com/2012/09/24/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 [#s0471a21]
-[[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>https://ainow.ai/2022/12/27/271388/]] 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>https://qiita.com/tor-ato/items/aef68b1c9c9d577cbc23]] 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>https://ainow.ai/2022/11/19/270198/]] 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>https://tjo.hatenablog.com/entry/2022/10/21/190700]] 2022.10

-[[How to become a data scientist | Data Science 101 w NYU Prof Pascal Wallisch | SPodcast EP.5 - YouTube>https://www.youtube.com/watch?v=E8BG8rsgkwY]] 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>https://tjo.hatenablog.com/entry/2022/07/29/173000]] 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>https://happy-life-entry.com/datascientist-begginer/]] 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>https://ledge.ai/datascientist-changsha-future/]] 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+>https://news.mynavi.jp/techplus/article/20220418-2324561/]] 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>https://tjo.hatenablog.com/entry/2021/07/30/170000]] 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>https://www.youtube.com/watch?v=qufQSUU4HbM]] 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>https://qiita.com/He110w0r1d/items/054f988e9a9b01c46572]] 2021.11

-[[データサイエンティストを目指すに当たって、ぜひ揃えておきたいテキストたちを挙げてみる>http://tjo.hatenablog.com/entry/2013/05/07/191000]] 2013.5.7
-[[ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？>http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1305/07/news003.html]] 2013.5.7


*活用事例 [#m6214145]
-[[最も「ありそうで存在しない漢字」は何か？ - Qiita>https://qiita.com/hakatashi/items/e5f803e3476fd4a75b55]] 2023.1

-[[日本vsドイツ 分析してみた｜分析屋｜note>https://note.com/bunsekiya_tech/n/n6ae5e5b117bc]] 2022.11

-[[データサイエンスで犯罪者を捕まえる - Qiita>https://qiita.com/GridDBnet/items/480bf345224bd6f28ff5]] 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>https://qiita.com/hidemiya666/items/a65d7fed65ff6443947c]] 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>https://speakerdeck.com/mot_techtalk/mot-techtalk-13]] 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>https://note.com/asahi_ictrad/n/n47f391a81015]] 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>https://note.com/nhk_syuzai/n/n96fdcdf4200d]] 2022.3


*ビジネスインテリジェンス/PowerBIなど [#ufbb7d2f]
-[[Power BI 101 使い始めた時/学び始めた時に知っておくとよいこと - Japan Power Platform Conference 2022 #JPPC2022 - Qiita>https://qiita.com/PowerBIxyz/items/750a17615b841b2c4f33]] 2022.10
-[[データ分析におけるデータ可視化の極意 - Qiita>https://qiita.com/mimocihz/items/3c1fe6b06cd4da72c131]] 2022.6
-[[初めてBIを使って見よう見まねでデータ分析してみた！[PowerBI Desktopで訪日旅行者数データを操る] - Qiita>https://qiita.com/ruritea/items/2d582042dae941c6e133]] 2022.6
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