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入社して初めて知った日本語
会話編
・叩き台
・ざっくり
・しれっと
・頭の体操
・すり合わせ
・鉛筆をなめる
・えいやーで決める
・〜という建て付け
メール編
・幸甚です
・〜と思料
・ご教授下さい
・ご放念下さい
・平仄を合わせる
・承知致しました
・失念しておりました
・宜しくご査収下さい
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カトパンのお相手が年商2000億円企業の2代目社長らしいということで、いい加減そろそろ『人生は実家の太さが9割』という本が出版されてもよさそうですが、そんなのは身もフタもなくて売れないから出版されませんかそうですか。
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総合商社です←年収高い
コンサルです←スキルつきそう
ITエンジニアです←引く手あまた
金融です←この世の終わり。どうすればそんな絶望的な状況を選ぼうという思考に至るのか理解できない。人生のやり直しを検討した方が良い
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機械学習のきれいなチートシート、面接でのFAQをまとめた記事
medium.com/swlh/cheat-she…
チートシートはここからpdfをダウンロードできる
sites.google.com/view/datascien…
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何でも載ってる線形代数の公式集
math.uwaterloo.ca/~hwolkowi/matr…
ベクトルの微分、一般化逆行列、ブロック行列、等々が網羅されている。
機械学習やベイズ統計モデリングの文献を読むのに重宝しそう。
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画像の出典はこちら。現代アートなんですね。。
nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/16…
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ニューヨーク大学のディープラーニング講義資料が公開されている。
・講義ノートはなんと日本語にも対応
・英語だが講義スライド、Jupyter Notebook、講義動画(YouTube)も無料で見れる
・自己教師あり学習、VAEやGAN、コンピュータビジョン、自然言語処理などもカバー
atcold.github.io/pytorch-Deep-L…
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Microsoftの機械学習チートシートは日本語版もありますね
(←)
memo.tyoshida.me/en/azure/japan…
(→)
wisteriahill.sakura.ne.jp/CMS/WordPress/…
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Q. 機械学習の本が難しい。どうすれば?
A. 微積/線型/確率統計を復習
Q. ベイズモデリングの本が難しい。どうすれば?
A. 微積/線型/確率統計を復習
Q. 時系列分析の本が難しい。どうすれば?
A. 微積/線型/確率統計を復習
Q. ファイナンスの本が難しい。どうすれば?
A. 微積/線型/確率統計を復習
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Q. クオンツになりたいですが学生時代に何をしておけば?
A. 数学
Q. アクチュアリーになりたいですが学生時代に何をしておけば?
A. 数学
Q. データサイエンティストになりたいですが学生時代に何をしておけば?
A. 数学
Q. 機械学習エンジニアになりたいですが学生時代に何をしておけば?
A. 数学
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CS学位なしの状態からAmazonのエンジニアになった方が、勉強・就活で参考にした資料を体系的に整理してくれている
github.com/jwasham/coding…
・この勉強法は効率が悪かった、という失敗談
・この先の内容は時間がある人だけで良い、などの優先順位付け
等、コンピューターサイエンス自習者にとって有益
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統計学で定評のある本。
個人的主観でおおよそ易しい順に並べると
1.小島『完全独習 統計学入門』
2.鳥居『はじめての統計学』
3.宮川『基本統計学』
4.東大『統計学入門』
5.久保川『現代数理統計学の基礎』
6.稲垣『数理統計学』
7.竹村『現代数理統計学』
8.柳川『統計数学』
9.吉田『数理統計学』
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構造化データの前処理を勉強するなら、
データサイエンス協会の100本ノック
github.com/The-Japan-Data…
・GitHubに無料公開
・共通問題に対する解答を
Python, R, SQLの3通りで見れる
・横比較で各言語の得意/不得意もわかる
・Docker環境ごと配布されている
・Dockerのインストールから丁寧な解説あり
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東大の数理・情報教育研究センターが無料公開している『数理・データサイエンス・AI教材』
mi.u-tokyo.ac.jp/6university_co…
しっかりした作りの初心者向けスライドが大量にアップされている
・データリテラシー
・数学基礎
・アルゴリズム基礎
・時系列解析
・テキスト解析
・画像解析
などが「無料で」学べる
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東大が無料公開しているデータサイエンス関連講義ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course-search/
数値解析
統計データ解析I 統計
統計データ解析II 多変量解析,時系列
数理手法III 最適化
数理手法IV 確率過程(離散時間)
数理手法V 位相,多様体上の微積,群論
数理手法VI 確率過程(連続時間)
数理手法VII 時系列
数理手法VIII