そもそもの話
転職関係の企業分析をやっていて気づくのは、「データアナリスト」「データサイエンティスト」とかの分野じゃないかなぁとぼんやり思ったわけで(根拠は無いですが…)、そこらへんの話(妄想)をポエムしたいなと思います。
というのも
データは貯めておくだけじゃたんなるストレージの肥やしにしかならず、どうせ肥やしになるぐらいなら適切かつ多方面に解析して、今後起こるであろうトレンドに備えたほうが食いっぱぐれがなさそうだねと
自分の会社で役に立ちそうなら結果を反映すればいいし(人工知能に食わせるなりしてサービスを立ち上げ)、直接関係なくても必要そうな業界に売ることもできる(いろんなところから出している「白書」の類)。
というか、こんな話昔っから知っとるわい！ と怒られそうですが(は、恥ずかしい…)、思い立ったが吉日というわけで、色々まとめてみようと…たんなるリンク集ですが。
役に立ちそうなリンク集
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- Rubyといえば島根、島根といえばRubyのお膝元ですが、この記事はRubyでデータアナリティクスできるようにしたい！という意気込みを感じさせる記事です。
- その代わり、SciRubyの影の薄さを嘆いていますが…
- 記事が書かれたのは2016年なので、2019年にはどうなっているのか…
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- 簡単なデータ解析ならDaruというライブラリがありますよ、という話ですね
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- 私もML-Agentsでお世話になっているPythonの仮想環境ツールです。
- 特に、学術計算分野に強く、Tensorflowとかnumpyとか普通に入れられますし。取捨選択して仮想環境として準備できるのも強みです
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DAINOTE - Pythonでデータ分析する方法を初心者向けに解説してみた
- Pythonでデータ解析するための情報をまとめたブログ記事です
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Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで
- こちらもデータ分析(Webページ解析も)をまとめた記事です
- 「なぜ必要なのか」という解説もまとめてあるのでちょくちょくチェックしたいですね
最後に
やっぱりPythonのほうがデータ解析の分野では記事が多いですね…ただ、日本語の扱いはアレ(3.X系は進歩してるのかなぁ？)なときがありますが…(涙)