SlideShare a Scribd company logo
九州大学 大学院システム情報科学研究院
情報知能工学部門
データサイエンス実践特別講座
備瀬竜馬,Diego Thomas, 末廣 大貴
「DSことはじめ」
データサイエンスに必要なスキル
2
データ解析スキル
検定、クラスタリング、回帰、
主成分分析、・・・
概論一で学習
プログラミングスキル
解析のための具体的なデータ加工処理を
コンピュータに指示
データを集めて後、実際にこれらの分析を行うには?
概論二・演習一
で学習
Excel じゃダメ?
「まずは Excel で見てみる」は大事
データの集計,簡単な可視化
Excel で完結するのであればそれでヨシ
もっと高度な分析がしたい!
統計分析,機械学習,
エクセルじゃ開けない!
3
本日の講義内容
データサイエンス技術のプログラム実践前の準備
プログラムの基本的な内容を勉強する
pythonのインストール
コンピュータに命令する:コンソール上のコマンド
コンピュータにまとめて命令:プログラムコード
演習問題
4
プログラムの準備
Pythonのインストール
5
プログラムとは
コンピュータに対する命令の記述
命令は何語?
C
Java
R
Python
6
Python のインストール
7
https://docs.continuum.io/anaconda/install
以下の web site へ
Python のインストール
8
Windows の人
macの人
Python のインストール
9
64 bit
3.7 version
を使います
Python のインストール
10
たぶんいらない
Python のインストール
11
ダウンロードしたファイルを開く
12
Mac の人
13
Windows の人
Anaconda 1/3
Anaconda Navigator を起動
14
こんなやつ
Anaconda 2/3
15
右(「わかった,二度と見せるな」)を押そう
左を押すと,起動するたびに現れます
Anaconda 3/3
16
とりあえずここをクリック
「Spyder」が起動します
Welcome to Python!
17
Welcome to Python!
18
ここだけは必ずチェック!
19
番号が違うと違う動作をする
コンピュータに指示を出す
Python で
あそんでみよう
まずはここに注目
(コンソールと呼ばれる部分)
21
狭いので
広げよう!
まずはここに注目
(コンソールと呼ばれる部分)
22
大事な「おまじない」
今後,spyder を起動したらまずはじめに
必ずやること!
import numpy as np
と打って enter キーを押す
23
コンピュータに指示を出す
文字の表示
お約束のHello World!
24
Hello World
 コンソールのところで
Print(“Hello World”) と入力
 return キーを押す(実行)
25
練習1:文字を変えてみよう!
 コンソールのところで
 好きな言葉を“ ”に入れて表示させよう
Print(“ ”) と入力
 return キーを押す(実行)
26
コンピュータに指示を出す
四則演算
たす,ひく,かける,わる
27
足し算
+
例
28
引き算
 -
例
29
掛け算
* (アスタリスク)を使う
例
30
割り算
/ (スラッシュ)を使う
例
31
括弧
()内を優先的に計算
(1-4)*5
32
練習2:四則演算
 小学生の問題)
 A君が八百屋で100円のリンゴを5個と400円のイチゴを買いました。
 合計にいくらになるかプログラムで計算させてみよう!
 自分の BMI をプログラムで計算してみよう
ヒント:BMI は 体重 ÷ (身長×身長)
33
※体重は kg, 身長は m
変数
34
変数 (1)
変数:お好きな数を保存する「箱」
=を使って保存
(左側が「箱の名前」,右側がお好きな数)
a=5
b=“Monday” 実は文字列でも OK !
35
5 a
変数:演算 (2)
変数同士の演算
a=5
b=3
36
5
a
3
b
a b ?
変数 :代入(2)
変数同士の演算
a=5, b=3
37
a b
5 3 a = b とすると、
a の中身を捨てて、
b の中身をa に入れる
変数 (3)
変数の中身を変える
a=5 a=20
b=3 b=10
38
直接数字を書いて演算すると、毎回書き換える必要がある
変数で演算すると、同じ式でO.K.
変数 (4)
データ1
a=5, b=4, c=1, d=6, e=29, f=12
(5+4)*(1+6)/29 + 12*5*4*(6-1)
データ2
a=8, b=3, c=2, d=7, e=20, f=18
(8+3)*(2+7)/20 + 18*8*3*(7-2)
毎回すべて書き換える?
式で記述すれば、中身を変えるだけでO.K.
 (a+b)*(c+d)/e + f*a*b*(d-c)
39
プログラムの大きなメリット!
同じ命令文が違うデータに
使える
変数 (5):名前の付け方
例:
name=“John”
age=30
weight=56
height=1.68
BMI=weight/(height*height)
print( name )
print( age )
print( weight )
print( height )
print( BMI )
40
箱の名前はわかるよう
につけよう!
変数 (6)
良くない例:
a=“John”
b=30
c=56
d=1.68
えっと BMI の計算式は・・・e=c/(d*d)
41
アドバイス:変数名はなんでもいいけど,
できる限り意味がわかりやすいように用意する
a name
練習3:変数
 変数を使って、自分の BMI をプログラムで計算し
てみよう
ヒント:BMI は 体重 ÷ (身長×身長)
weight = 自分の体重
height = 自分の身長
42
※体重は kg, 身長は m
コンピュータに指示を出す
関数
43
「材料」と「道具」(1)
44
材料(変数) 道具(関数)
切る
皮をむく
煮る
print や
+や-も
道具の一種
関数(1)
45
例)
平方根( )を計算する関数(道具)
sqrt (平方根は、英語で’square root’でその略)
道具を使うためのおまじない
import math ライブラリ
道具はまとめて整理されている
調理する道具は台所、
トンカチ等の工具は工具箱
mathにsqrtがある
仕舞っている処から出して、
道具を使える状態にしている
関数(2)
46
他にもいろいろなライブラリ、関数がある
 import numpy
 numpy.round(3.8)
 小数点以下を四捨五入
 毎回ライブラリ名をフルネームで書くのは面倒:短縮しちゃえ!
 import numpy as np
練習4:関数の利用
 関数を使って計算しよう!
 81の平方根を計算しよう
 256の平方根を計算しよう
 9.4を四捨五入しよう
 9.7を四捨五入しよう
 自分で関数をWebで調べて使ってみよう!
 絶対値を求める関数を調べてみよう
 -5の絶対値を関数を使って計算しよう
47
ヒント)Python 絶対値
でGoogleで検索してみよう
基本注意事項
※知ってる人は遠慮なく飛ばしてください
全角文字,日本語入力を避ける
49
日本語入力するとエラーが出る
a + b
全角スペース
全角文字,日本語入力を避ける(2)
できる限り全角文字,日本語は使わない
全角の空白(スペース)に注意!
(エラーになる&見つけづらい)
ファイル名も半角英数字にしよう
OK:shincho_taiju.xlsx, height_weight.csv
NG:身長体重データ.csv
半角カタカナ(アイウ)とかもやめよう
50
コピー & ペースト(コピペ)
手順1
文章を選択(マウス,トラックパッド)
右クリック → 「コピー」
貼りつけたいところで右クリック→「ペースト」
手順 2
文章を選択(shift押したまま矢印キー)
Ctrl+c (Windows), command+c (Mac)
貼りつけたいところで
Ctrl+v (Windows), command+v(Mac)
51
カット & ペースト
手順1
文章を選択(マウス,トラックパッド)
右クリック → 「カット」
貼りつけたいところで右クリック→「ペースト」
手順 2
文章を選択(shift押したまま矢印キー)
Ctrl+x (Windows), command+x (Mac)
貼りつけたいところで
Ctrl+v (Windows), command+v(Mac)
52
プログラムにまとめて支持を出す
コードの書き方
一回一回命令するんじゃなくてまとめて
53
こんどはこっち(エディタ)
54
命令集を書く!
エディタの使い方(開く,保存)
55
① ファイルを開く
左:新しいファイル
右:既存のファイル (拡張子が .py のファイル)
② ファイルを保存する
リマインド:ファイル名は半角英数で!
エディタの使い方(実行)
56
③ 開いているファイルの命令文を全部実行
④ 選択している部分を実行
(マウスでもよいし,
shift 押しっぱなしで矢印キーでもOK)
エディタの使い方(実行)
③ 開いているファイルの命令文を全部実行
57
editor_ex.py を参照
エディタの使い方(実行)
④ 選択している部分を実行
58
実行したい部分を選択(青くなる)
コメントアウト
メモ書き
書いたけど一時的に実行したくない場合
行頭に # で一行コメントアウト
’’’ または “““ で囲んだ部分をコメントアウト
59
演習
60
演習1:BMI
変数を使ってBMIを計算するコードを書いてみよう
ヒント:BMI は 体重 ÷ (身長×身長)
変数の値を変えて、それぞれ計算してみよう
A君:1.7m, 62kg
B君:1.6m, 75kg
C君:1.8m, 73kg
61
※体重は kg, 身長は m
演習2:関数の呼び出し
求めたBMIを四捨五入してみよう
 ヒント:round
求めたBMIを切り捨ててみよう
 ヒント:「python 切り捨て」でGoogleで検索
求めたBMIを切り上げてみよう
変数の値を変えて、それぞれ計算してみよう
A君:1.7m, 62kg
B君:1.6m, 75kg
C君:1.8m, 73kg
62
演習3:関数の呼び出し
演習2のコードをエディタに書いてまとめて実行してみよう!
求めたBMIを四捨五入してみよう
 ヒント:round
求めたBMIを切り捨ててみよう
 ヒント:「python 切り捨て」でGoogleで検索
求めたBMIを切り上げてみよう
変数の値を変えて、それぞれ計算してみよう
A君:1.7m, 62kg
B君:1.6m, 75kg
C君:1.8m, 73kg
63
演習:進みが早い人用
64
演習4:print文の応用
変数aに5を代入して、
print文で「aの中身は5です。」と表示してみよう。
ヒント)「print format python」で検索
65
演習5:print文の応用
演習3で作成したエディタファイルに以下のprint文
を追加してまとめて実行してみよう。
「A君のBMIはxxxです。」と表示
「B君のBMIはxxxです。」と表示
「C君のBMIはxxxです。」と表示
※)xxxの部分はそれぞれ計算したBMIが入る
66

More Related Content

What's hot

13 分類とパターン認識
13 分類とパターン認識13 分類とパターン認識
13 分類とパターン認識
Seiichi Uchida
 
データサイエンス概論第一=1-2 データのベクトル表現と集合
データサイエンス概論第一=1-2 データのベクトル表現と集合データサイエンス概論第一=1-2 データのベクトル表現と集合
データサイエンス概論第一=1-2 データのベクトル表現と集合
Seiichi Uchida
 
Recent Advances on Transfer Learning and Related Topics Ver.2
Recent Advances on Transfer Learning and Related Topics Ver.2Recent Advances on Transfer Learning and Related Topics Ver.2
Recent Advances on Transfer Learning and Related Topics Ver.2
Kota Matsui
 
データサイエンス概論第一=2-1 データ間の距離と類似度
データサイエンス概論第一=2-1 データ間の距離と類似度データサイエンス概論第一=2-1 データ間の距離と類似度
データサイエンス概論第一=2-1 データ間の距離と類似度
Seiichi Uchida
 
関数データ解析の概要とその方法
関数データ解析の概要とその方法関数データ解析の概要とその方法
関数データ解析の概要とその方法
Hidetoshi Matsui
 
データサイエンス概論第一=4-2 確率と確率分布
データサイエンス概論第一=4-2 確率と確率分布データサイエンス概論第一=4-2 確率と確率分布
データサイエンス概論第一=4-2 確率と確率分布
Seiichi Uchida
 
データサイエンス概論第一=7 画像処理
データサイエンス概論第一=7 画像処理データサイエンス概論第一=7 画像処理
データサイエンス概論第一=7 画像処理
Seiichi Uchida
 
One Class SVMを用いた異常値検知
One Class SVMを用いた異常値検知One Class SVMを用いた異常値検知
One Class SVMを用いた異常値検知
Yuto Mori
 
GiNZAで始める日本語依存構造解析 〜CaboCha, UDPipe, Stanford NLPとの比較〜
GiNZAで始める日本語依存構造解析 〜CaboCha, UDPipe, Stanford NLPとの比較〜GiNZAで始める日本語依存構造解析 〜CaboCha, UDPipe, Stanford NLPとの比較〜
GiNZAで始める日本語依存構造解析 〜CaboCha, UDPipe, Stanford NLPとの比較〜
Megagon Labs
 
マハラノビス距離を用いた異常値検知
マハラノビス距離を用いた異常値検知マハラノビス距離を用いた異常値検知
マハラノビス距離を用いた異常値検知
Yuto Mori
 
データサイエンス概論第一=3-1 線形代数に基づくデータ解析の基礎
データサイエンス概論第一=3-1 線形代数に基づくデータ解析の基礎データサイエンス概論第一=3-1 線形代数に基づくデータ解析の基礎
データサイエンス概論第一=3-1 線形代数に基づくデータ解析の基礎
Seiichi Uchida
 
パターン認識と機械学習入門
パターン認識と機械学習入門パターン認識と機械学習入門
パターン認識と機械学習入門Momoko Hayamizu
 
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
Hidekazu Oiwa
 
機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話
Ryota Kamoshida
 
MICの解説
MICの解説MICの解説
MICの解説
logics-of-blue
 
4 データ間の距離と類似度
4 データ間の距離と類似度4 データ間の距離と類似度
4 データ間の距離と類似度
Seiichi Uchida
 
最適化超入門
最適化超入門最適化超入門
最適化超入門
Takami Sato
 
ggplot2によるグラフ化@HijiyamaR#2
ggplot2によるグラフ化@HijiyamaR#2ggplot2によるグラフ化@HijiyamaR#2
ggplot2によるグラフ化@HijiyamaR#2
nocchi_airport
 
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料 「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
Ken'ichi Matsui
 
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
Ken'ichi Matsui
 

What's hot (20)

13 分類とパターン認識
13 分類とパターン認識13 分類とパターン認識
13 分類とパターン認識
 
データサイエンス概論第一=1-2 データのベクトル表現と集合
データサイエンス概論第一=1-2 データのベクトル表現と集合データサイエンス概論第一=1-2 データのベクトル表現と集合
データサイエンス概論第一=1-2 データのベクトル表現と集合
 
Recent Advances on Transfer Learning and Related Topics Ver.2
Recent Advances on Transfer Learning and Related Topics Ver.2Recent Advances on Transfer Learning and Related Topics Ver.2
Recent Advances on Transfer Learning and Related Topics Ver.2
 
データサイエンス概論第一=2-1 データ間の距離と類似度
データサイエンス概論第一=2-1 データ間の距離と類似度データサイエンス概論第一=2-1 データ間の距離と類似度
データサイエンス概論第一=2-1 データ間の距離と類似度
 
関数データ解析の概要とその方法
関数データ解析の概要とその方法関数データ解析の概要とその方法
関数データ解析の概要とその方法
 
データサイエンス概論第一=4-2 確率と確率分布
データサイエンス概論第一=4-2 確率と確率分布データサイエンス概論第一=4-2 確率と確率分布
データサイエンス概論第一=4-2 確率と確率分布
 
データサイエンス概論第一=7 画像処理
データサイエンス概論第一=7 画像処理データサイエンス概論第一=7 画像処理
データサイエンス概論第一=7 画像処理
 
One Class SVMを用いた異常値検知
One Class SVMを用いた異常値検知One Class SVMを用いた異常値検知
One Class SVMを用いた異常値検知
 
GiNZAで始める日本語依存構造解析 〜CaboCha, UDPipe, Stanford NLPとの比較〜
GiNZAで始める日本語依存構造解析 〜CaboCha, UDPipe, Stanford NLPとの比較〜GiNZAで始める日本語依存構造解析 〜CaboCha, UDPipe, Stanford NLPとの比較〜
GiNZAで始める日本語依存構造解析 〜CaboCha, UDPipe, Stanford NLPとの比較〜
 
マハラノビス距離を用いた異常値検知
マハラノビス距離を用いた異常値検知マハラノビス距離を用いた異常値検知
マハラノビス距離を用いた異常値検知
 
データサイエンス概論第一=3-1 線形代数に基づくデータ解析の基礎
データサイエンス概論第一=3-1 線形代数に基づくデータ解析の基礎データサイエンス概論第一=3-1 線形代数に基づくデータ解析の基礎
データサイエンス概論第一=3-1 線形代数に基づくデータ解析の基礎
 
パターン認識と機械学習入門
パターン認識と機械学習入門パターン認識と機械学習入門
パターン認識と機械学習入門
 
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
SGD+α: 確率的勾配降下法の現在と未来
 
機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話
 
MICの解説
MICの解説MICの解説
MICの解説
 
4 データ間の距離と類似度
4 データ間の距離と類似度4 データ間の距離と類似度
4 データ間の距離と類似度
 
最適化超入門
最適化超入門最適化超入門
最適化超入門
 
ggplot2によるグラフ化@HijiyamaR#2
ggplot2によるグラフ化@HijiyamaR#2ggplot2によるグラフ化@HijiyamaR#2
ggplot2によるグラフ化@HijiyamaR#2
 
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料 「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
 
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
 

Similar to データサイエンスことはじめ

DS Exercise Course 1
DS Exercise Course 1DS Exercise Course 1
DS Exercise Course 1
大貴 末廣
 
データサイエンス概論第一=0 まえがき
データサイエンス概論第一=0 まえがきデータサイエンス概論第一=0 まえがき
データサイエンス概論第一=0 まえがき
Seiichi Uchida
 
【技術情報協会】人工知能を使ったR&D業務効率化・生産性向上のシステム作り
【技術情報協会】人工知能を使ったR&D業務効率化・生産性向上のシステム作り【技術情報協会】人工知能を使ったR&D業務効率化・生産性向上のシステム作り
【技術情報協会】人工知能を使ったR&D業務効率化・生産性向上のシステム作り
Hajime Fujita
 
やはりデータ設計は大切です 藤原紀章
やはりデータ設計は大切です 藤原紀章やはりデータ設計は大切です 藤原紀章
やはりデータ設計は大切です 藤原紀章
Noriaki Fujiwara
 
機械学習システム開発案件の事例紹介
機械学習システム開発案件の事例紹介機械学習システム開発案件の事例紹介
機械学習システム開発案件の事例紹介
BrainPad Inc.
 
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで V e-1
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで V e-1データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで V e-1
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで V e-1
Shunsuke Nakamura
 
20181219_全部見せます、データサイエンティストの仕事
20181219_全部見せます、データサイエンティストの仕事20181219_全部見せます、データサイエンティストの仕事
20181219_全部見せます、データサイエンティストの仕事
Shunsuke Nakamura
 
【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション
【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション
【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション
Dell TechCenter Japan
 
ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編
ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編
ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編
JustSystems Corporation
 
データ分析を武器にしたエンジニアの道の拓き方
データ分析を武器にしたエンジニアの道の拓き方データ分析を武器にしたエンジニアの道の拓き方
データ分析を武器にしたエンジニアの道の拓き方
mayu tech
 
やはりデータ設計は大切です 藤原紀章
やはりデータ設計は大切です 藤原紀章やはりデータ設計は大切です 藤原紀章
やはりデータ設計は大切です 藤原紀章
Noriaki Fujiwara
 
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで Vm 1
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで Vm 1データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで Vm 1
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで Vm 1
Shunsuke Nakamura
 
確率統計-機械学習その前に
確率統計-機械学習その前に確率統計-機械学習その前に
確率統計-機械学習その前に
Hidekatsu Izuno
 
20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用
20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用
20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用
IoTビジネス共創ラボ
 
本の感想共有会「データモデリングでドメインを駆動する」本が突きつける我々の課題について
本の感想共有会「データモデリングでドメインを駆動する」本が突きつける我々の課題について本の感想共有会「データモデリングでドメインを駆動する」本が突きつける我々の課題について
本の感想共有会「データモデリングでドメインを駆動する」本が突きつける我々の課題について
Masatsugu Matsushita
 
Code for Japan Summit 2019 --- BAD OpenData Kuyodera
Code for Japan Summit 2019 --- BAD OpenData KuyoderaCode for Japan Summit 2019 --- BAD OpenData Kuyodera
Code for Japan Summit 2019 --- BAD OpenData Kuyodera
ssuserc75473
 
ITエンジニアのためのAI基礎2020
ITエンジニアのためのAI基礎2020ITエンジニアのためのAI基礎2020
ITエンジニアのためのAI基礎2020
Keisuke Tameyasu
 
RandExcel
RandExcelRandExcel
RandExcel
Takanori Omote
 
機械学習応用システムのアーキテクチャ・デザイパターン(2020-07 ドラフトバージョン))
機械学習応用システムのアーキテクチャ・デザイパターン(2020-07 ドラフトバージョン))機械学習応用システムのアーキテクチャ・デザイパターン(2020-07 ドラフトバージョン))
機械学習応用システムのアーキテクチャ・デザイパターン(2020-07 ドラフトバージョン))
HironoriTAKEUCHI1
 
非エンジニアのSQL活用が加速させる事業成長
非エンジニアのSQL活用が加速させる事業成長非エンジニアのSQL活用が加速させる事業成長
非エンジニアのSQL活用が加速させる事業成長
Keiko Inagaki
 

Similar to データサイエンスことはじめ (20)

DS Exercise Course 1
DS Exercise Course 1DS Exercise Course 1
DS Exercise Course 1
 
データサイエンス概論第一=0 まえがき
データサイエンス概論第一=0 まえがきデータサイエンス概論第一=0 まえがき
データサイエンス概論第一=0 まえがき
 
【技術情報協会】人工知能を使ったR&D業務効率化・生産性向上のシステム作り
【技術情報協会】人工知能を使ったR&D業務効率化・生産性向上のシステム作り【技術情報協会】人工知能を使ったR&D業務効率化・生産性向上のシステム作り
【技術情報協会】人工知能を使ったR&D業務効率化・生産性向上のシステム作り
 
やはりデータ設計は大切です 藤原紀章
やはりデータ設計は大切です 藤原紀章やはりデータ設計は大切です 藤原紀章
やはりデータ設計は大切です 藤原紀章
 
機械学習システム開発案件の事例紹介
機械学習システム開発案件の事例紹介機械学習システム開発案件の事例紹介
機械学習システム開発案件の事例紹介
 
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで V e-1
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで V e-1データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで V e-1
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで V e-1
 
20181219_全部見せます、データサイエンティストの仕事
20181219_全部見せます、データサイエンティストの仕事20181219_全部見せます、データサイエンティストの仕事
20181219_全部見せます、データサイエンティストの仕事
 
【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション
【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション
【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション
 
ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編
ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編
ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編
 
データ分析を武器にしたエンジニアの道の拓き方
データ分析を武器にしたエンジニアの道の拓き方データ分析を武器にしたエンジニアの道の拓き方
データ分析を武器にしたエンジニアの道の拓き方
 
やはりデータ設計は大切です 藤原紀章
やはりデータ設計は大切です 藤原紀章やはりデータ設計は大切です 藤原紀章
やはりデータ設計は大切です 藤原紀章
 
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで Vm 1
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで Vm 1データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで Vm 1
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで Vm 1
 
確率統計-機械学習その前に
確率統計-機械学習その前に確率統計-機械学習その前に
確率統計-機械学習その前に
 
20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用
20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用
20190922_6_設備保全におけるディープラーニングの活用
 
本の感想共有会「データモデリングでドメインを駆動する」本が突きつける我々の課題について
本の感想共有会「データモデリングでドメインを駆動する」本が突きつける我々の課題について本の感想共有会「データモデリングでドメインを駆動する」本が突きつける我々の課題について
本の感想共有会「データモデリングでドメインを駆動する」本が突きつける我々の課題について
 
Code for Japan Summit 2019 --- BAD OpenData Kuyodera
Code for Japan Summit 2019 --- BAD OpenData KuyoderaCode for Japan Summit 2019 --- BAD OpenData Kuyodera
Code for Japan Summit 2019 --- BAD OpenData Kuyodera
 
ITエンジニアのためのAI基礎2020
ITエンジニアのためのAI基礎2020ITエンジニアのためのAI基礎2020
ITエンジニアのためのAI基礎2020
 
RandExcel
RandExcelRandExcel
RandExcel
 
機械学習応用システムのアーキテクチャ・デザイパターン(2020-07 ドラフトバージョン))
機械学習応用システムのアーキテクチャ・デザイパターン(2020-07 ドラフトバージョン))機械学習応用システムのアーキテクチャ・デザイパターン(2020-07 ドラフトバージョン))
機械学習応用システムのアーキテクチャ・デザイパターン(2020-07 ドラフトバージョン))
 
非エンジニアのSQL活用が加速させる事業成長
非エンジニアのSQL活用が加速させる事業成長非エンジニアのSQL活用が加速させる事業成長
非エンジニアのSQL活用が加速させる事業成長
 

データサイエンスことはじめ