データサイエンティスト転職で気を付けるポイントをまとめてみた
モチベーション 現職でデータサイエンティストの採用活動や自分自身が転職活動をする中で、ここを押さえたらうまくいくはずだというポイントをまとめ、データサイエンティストにキャリアチェンジしたい方やキ...
37
40
Comment0
14 search resultsShowing 1~14 results
Stocked
You need to log-in
便利にkaggle Datasetにアップロード
kaggle notebook縛りのcode competition 最近kaggleでは、推論時にkaggleのnotebook環境しか使えないcode competitionが増えて、深層学...
5
0
Comment0
おすすめ！関係データベース（RDB）のオープンデータリポジトリ
意外に少ないし、探すのが大変？RDBのオープンデータ データ分析の学習やアルゴリズムの検証をする時に、オープンデータを良く用います。 例えば、データの種類によって、以下のようなものが挙げられます...
5
8
Comment0
これからデータサイエンティストを目指す人は要注意
こんな方に読んでほしい AI・データサイエンスに興味があり、これから関連分野に進みたい学生の方 今現在AI・データサイエンスと直接関係していないか、わずかに重なるぐらいの仕事をしていて、これから...
148
145
Comment3
特徴量選択のための予測力スコア Predictive Power Score
特徴量選択 この記事では、今年4月に公開されたPredictive Power Scoreという特徴量選択に活用できる指標と、それを実装したライブラリppscoreを紹介します。 さて、予測モデ...
19
25
Comment0
WindowsでKaggleのDocker Imageを導入して環境構築
手元のwindowsのノートブックにKaggleのDocker Imageを使って手軽に環境構築しようとした際に詰まった部分を備忘として記録します。 基本的に「天色グラフィティ」の記事を参考にし...
6
8
Comment2
カテゴリカル変数の変数型はモデル結果に影響するか
カテゴリカル変数の変数型 業務上で2値分類のタスクでモデルを実装する際に、「カテゴリカル変数をint型とdouble型のどちらかにすることで違いは出るのか」という疑問が起きました。自明すぎて疑問...
2
2
Comment0
Pandasでデータを省メモリで扱う工夫
手元のパソコンのメモリでそこそこ大きなデータ処理をしたいが、何とかpandasで乗り切りたいとき、最後のあがきとしてできる省メモリのやり方や関連する工夫をまとめてみます。普段から意識して使うよう...
10
10
Comment0
ビジネスで欠損値を扱うときの注意点（システム、機械学習予測モデル）
欠損値の意味合いは色々ある このタイトルを見ると、「機械学習 欠損値」で検索すると出てきそうな、欠損値の補完の仕方をイメージすると思いますが、情報がありふれているため、ここでは言及しません。ここ...
2
2
Comment0
初心者がディープラーニング用の環境構築で気を付けるべき点
プロローグ ディープラーニング実装歴3~4カ月ですが、ここまでにディープラーニング用の環境構築をするにあたって苦労したことを備忘も兼ねて、気を付ける点として共有したいと思います。Pythonを使...
48
69
Comment4
Kaggle初心者向けgithub Tips
プロローグ データサイエンスをやると、必ず耳にするのがkaggleという、世界中のデータサイエンティストがしのぎを削って予測精度を競うデータサイエンスの競技会コミュニティです。 kaggleは日...
26
21
Comment0
Emacsにコード補完パッケージcompany-modeをインストールする（初心者向き）
プロローグ 最近やむにやまれず、コマンドラインのlinux上でemacsというエディダを使う事になりました。 Pythonを開発するにあたって、コード補完機能が必要という事が分かり、emacs上...
5
3
Comment0
Kaggle APIで楽にGCPにデータをダウンロード
GCP(Google Cloud Platform)でkaggleコンペにチャレンジしていますが、コンペのデータ量が大きいためkaggle APIを使ったデータダウンロードをやってみました。もっ...
4
5
Comment0
Python初心者 Anaconda Navigator / Jupyter notebookでKeras, Tensorflow 実装
Python初心者がAnacondaの環境でkeras, Tesorflowを使えるようにしてみた。 その過程で、下記事象が発生。 ・Python 3.7 tensorflow インストールでき...
6
5
Comment0
14 search resultsShowing 1~14 results
Qiita is a knowledge sharing service for engineers.
- You can follow users and tags
- You can stock useful information
- You can make edit suggestions for articles