Simple and efficient tools for predictive data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on NumPy, SciPy, and matplotlib Open source, commercially usable - BSD license
最近色々なデータ分析の現場の方々と意見交換したり一緒に飲んだりするようになり、ますます現場ごとの仕事のやり方の違いや雰囲気の違い、はたまた価値観の違いといったことについてそこそこ深く知るようになってきました。 おかげさまで、今の僕の立ち位置は「データサイエンティストのエバンジェリスト」みたいな感じになってきておりまして*1、むしろもっと本業*2を頑張らねばと焦っているところです（笑）。ということでそんな中で思うようになってきたことを今回はちろっと。 最近何となく感じてる「データサイエンティスト」の境界線について 実は「データサイエンティスト」そのものと他の職種との境界線も変わってきたのかなという気がしてる一方で、「データサイエンティスト」の「中」にも内部区分としての境界線が引けそうだなぁという気もしてます、という。 データサイエンティストの新・3要素 まず、5月の講演会でお話した「データサ
大手ITベンダーの研究所でビッグデータ活用に携わった経験を生かし、データサイエンティストに関する情報を発信する株式会社プリファードインフラストラクチャーの比戸将平氏に話を聞いた。 ―前職のIBM東京基礎研究所でデータ解析関連のプロジェクトを担当された経験を活かし、データサイエンティストに関する講演をされています。データ分析の現場を生々しく描かれていますね。 昨年ごろから、データサイエンティストという言葉を耳にする機会が増えました。興味を持って調べてみたところ、かつて私が担当していた業務そのものでした。当時、私は機械学習やデータマイニングを使って、顧客をセグメンテーションしたり、機械が壊れる前に兆候を検知したりする仕組みを構築していました。それならば、データサイエンティストと呼ばれる人材の実態や、悩みどころをシェアできるのではないかと考えたのです。 昨今、データサイエンティストには、期待が集
Machine Learning in Action is unique book that blends the foundational theories of machine learning with the practical realities of building tools for everyday data analysis. You'll use the flexible Python programming language to build programs that implement algorithms for data classification, forecasting, recommendations, and higher-level features like summarization and simplification. about the
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