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「ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

@IT Database Expertフォーラムの連載「ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座」の記事一覧です。

ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(10):
時系列分析II―ARMAモデル(自己回帰移動平均モデル)の評価と将来予測
過去の時系列データを基に、将来予測につながるモデルを検討、実際に将来予測を行って検証してみましょう。(2014/9/1)

ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(9):
時系列分析I ――ARMAモデルと時系列分析
システムログも金融取引データも時系列で分析できる。ビジネスシーンで求められるデータ分析の多くを占める「時系列データ」分析の基礎を解説。(2014/6/24)

ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(8):
富山県民を分類してみたら……?――クラスタリング分析の手法
あるグループを属性ごとに分類する「クラスタリング分析」の基本を学ぼう。今回も自治体が公開しているオープンデータを題材にします。(2014/3/19)

ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(7):
回帰分析II:重回帰分析の方法、科学的な将来予測
単純な回帰分析によるデータ分析ができたところで、今後は少し複雑な重回帰分析にチャレンジしてみましょう。モデル評価の方法や将来予測に役立つ考え方を交えて紹介します。(2014/1/8)

ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(6):
回帰分析I:回帰分析って何? から、最小二乗法、モデル評価、妥当性検討の実際まで
今回は回帰分析の実施方法や仮説を基にしたモデルの検証、妥当性検討の手法について解説します。実際の例を基に手を動かして学習していきましょう。(2013/11/5)

ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(特別編):
学習塾を運営するのに最適なのはどこ? オープンデータを活用して実践的なスキルを身に付ける
政府や行政が主導して国内でも環境が整いつつあるオープンデータの活用。今回は特別編として、オープンデータを活用した実践的な分析を展開します。(2013/10/2)

ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(5):
「ビールと紙おむつ」のような相関関係を探る分析手法にはどんなものがある?――データ分析方法についての検討
分析から導き出される隠れた相関関係を探るには? 代表的分析手法の紹介と、サンプルを使った実際の分析手法を紹介します。(2013/8/22)

ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(4):
ログを分析するには? XMLデータを分析するには? pandasでデータを分析できる状態にする
データと情報は似て非なるもの。意味のある情報を取り出すために、データを「使える」状態にするには意外と地道な手続きが必要です。手短に実行するために必要なスキルを紹介していきます。(2013/7/16)

ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(3):
データを取り込む・格納するための方法を理解する
データ分析を行う際の対象となるデータにはさまざまな形式が存在します。データ分析を行うには、まず、データを取り込む方法や、結果セットを書き出したり、データベースに格納したりする手続きが必要です。今回はデータの取得、格納といった分析のための下処理の手続きを紹介します。(2013/6/25)

ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(2):
データ分析がデキるITエンジニアになるために必要な「道具」を揃える
データ分析の準備・加工に優れた道具とは? 今回はITエンジニアがデータ分析する際のデファクトスタンダードになっている環境をセットアップしていきます。(2013/5/23)

ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(1):
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには?
それぞれの専門分野を生かした「データサイエンスチーム」を結成すればデータ活用への道は短縮できる。そのとき、ITエンジニアはどんな知識があればいい? データサイエンティストとして活動する筆者が必須スキル「だけ」に絞って伝授します。(2013/5/7)



2013年のα7発売から5年経ち、キヤノン、ニコン、パナソニック、シグマがフルサイズミラーレスを相次いで発表した。デジタルだからこそのミラーレス方式は、技術改良を積み重ねて一眼レフ方式に劣っていた点を克服してきており、高級カメラとしても勢いは明らかだ。

言葉としてもはや真新しいものではないが、半導体、デバイス、ネットワーク等のインフラが成熟し、過去の夢想であったクラウドのコンセプトが真に現実化する段階に来ている。
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これからの世の中を大きく変えるであろうテクノロジーのひとつが自動運転だろう。現状のトップランナーにはIT企業が目立ち、自動車市場/交通・輸送サービス市場を中心に激変は避けられない。日本の産業構造にも大きな影響を持つ、まさに破壊的イノベーションとなりそうだ。