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データの境界

なんちゃって理系がデータ分析業界に入ってからの汗と涙の記録。

社内でよく勉強会が開かれているデータ分析本

データサイエンティスト 勉強本

人に聞かれたからついでにこちらにも書きます

みんな大好き緑本

「データ分析従事者なら必須」とか言われてるので頑張って読んでおりますが一周しただけではちんぷんかんぷん。本には書かれていない前提知識も結構必要そうです。ただ、理解度を問わなければ一応は読み通せる。読んで満足してしまう危険な本。 読んだ人でも「読んだけど、ふーん、で終わった。今となっては内容を覚えていない」という人も多いような気がする。 ただ、やはり必読本らしいので2周くらい頑張って理解度上げていこうと思う。 勉強会のスライドなどはググったら(主に緑のIT企業のが)たくさん出てくるので自主学習にもお役立ちです。ありがとう緑の企業。

はじめてのパターン認識

はじめてのパターン認識

こちらも必須本らしい。 ただ、難易度は緑本より数段高いようで、緑本よくわかってる人でも途中の章から挫折するとの噂(自分はまだ読めていない)

パターン認識と機械学習 上

パターン認識と機械学習 上

例の黄色いアノ本。通称PRML。 詳しい人達が言うには「英語版のほうが何言ってるかわかりやすい」そうです。英語読める方はぜひ。 かなりタフです。触るのが怖い。

経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)

経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)

読んだこと無いのですが、こちらもポピュラーな本らしいです。時系列分析に関して。

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

これはまだ社内で勉強会とか行われわけではないのですが、内容は良いらしいです。 これで機械学習の概要を勉強しながらChainer触りたいね、とか同期と話してます。

いや〜、まだ全然勉強してないな自分...orz