【DS・AI職のための参考書】データサイエンティストの勉強量が鬼畜すぎて毎日泣いてます
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- Опубліковано 30 бер 2023
- ーーーーーー概要ーーーーーー
量は正義なんですね。
ーーーとんすけ'sプロフィールーーー
中学：ネトゲ廃人（2万時間プレイ）
高校：偏差値43の公立で英語欠点連発
大学：立命館大学数理科学科首席卒
大学院：ワシントン大学大学院（確率専門）
鬱発症・難病発覚からの退学
いま：データサイエンティスト・業務コンサル
ーーーーー参考・出典ーーーーー
★がおすすめです
■機械学習
--入社前
★ゼロから作るDeep Learning amzn.to/3vPRvgp
・ゼロから作るDeep Learning2 amzn.to/3vNhmFS
・Deep Learning amzn.to/3vMDUq1
--入社後
★PyTorchによる発展ディープラーニング amzn.to/3IPnRzJ
Transformers for Natural Language Processing amzn.to/3GLq5yu
Deep Reinforcement Learning Hands-On amzn.to/3ZhUprN
Algorithmic Short Selling with Python amzn.to/3jQ8r3s
Machine Learning for Algorithmic Trading amzn.to/3jOffyz
Pythonではじめるベイズ機械学習入門 amzn.to/3ZczOF8
■統計
--入社前
★100 Statistical Tests amzn.to/3GhYT96
Statistical Computing with R amzn.to/3k1W30A
--入社後
★入門 統計的因果推論 amzn.to/3WSUCjn
★効果検証入門 amzn.to/3WYpPSy
統計的因果推論の理論と実装 amzn.to/3WWESMg
Pythonによる因果分析 amzn.to/3WXXs6Q
■Python
--入社後
★Python 実践データ分析 100本ノック amzn.to/3iknOkk
Pythonデータサイエンスハンドブック amzn.to/3XiapIz
Pythonによるデータ分析入門 amzn.to/3CyFWOq
■コンサル
--入社後
下記チャンネルで紹介されている書籍を読んでます
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#データサイエンティスト
#コンサルタント
#就活
このレベルの書籍を大量に紹介いただけるという意味で、異常にありがたい動画でした。
私も来年から、メーカーの中でデータを扱うエンジニアとして働くことになりましたので、紹介いただいた本を読んでいくことが出来ればと思います。
ありがとうございました。
凄まじい勉強力。尊敬します
この動画って結構前に一度挙がっていたやつですよね。いろいろ参考にしたかったので、ありがたいです。
投稿日まちがって二本投稿になってたので修正しました😙
56歳入院中のおっさんですが、動画を見させていただき、Pythonによるデータ分析入門を早速注文してみました。他の動画も見させていただきますね。
続いてまっか?
やる気は素晴らしいけど、本は一冊読み終えたら次を買うようにしたほうが、同じような本を買う必要がなくなるので効率いいですよ。
専門を極めるの楽しそう😮
『影響力の武器』はめちゃくちゃ面白いですよ。
イケメンすぎて内容が頭に入ってこない！すごい学習量だということはわかりました。量をこなせるタイプの方なんですね。
内容と関係なくて申し訳ないが、がっしりしててかっこいいですね。私の知ってる数学科やデータサイエンティストのイメージと違う。
やる気出てきた
技術書は紙で読むタイプですか？電子書籍じゃないと分厚かったりモニターと本行き来したり面倒じゃないですか？
どっちも読みますが、本はあくまで読み物として読みます🧐
もの凄い勉強量ですね😮ビックリです！
そこで質問なのですが、勉強して学生時代や入社してから自由時間ってある程度確保できますか？
大学で新設されたそれ系の学部に入学したいと考えているのですが…
ゲームとかバイトとか他にもやりたいことが沢山あります。
これって甘いですか？
甘くないです😀
積み上げた量と資格で自分に自信つけてますwデータ分析で分からなくても、あれだけ学術書読んだからまぁなんとかなるって感じで。。。
やっぱり卒業研究の段階からRじゃなくてPython使った方が将来役に立ちますかね？
どっちつかってもいいですが、pythonは汎用性高いです
立命館大学でデータサイエンスを勉強したいのですが情報理工学部はコースが分かれすぎていて（行き来はできると説明はありましたが）コース選びが難しいと感じます。ならば理数科へ進んだ方が、国立大にあるようなデータサイエンス統計学を学べるのかなと考えたりするのですが、立命館大学でデータサイエンスを学ぶにはどの学科コースが 滋賀大データサイエンス学部に近しいと思われますか。わかる範囲で教えていただけましたらうれしいです。お願いいたします。
レクチャーで学べる内容に差なんてさほどないので、応用できる環境があってるかという軸で選べばいいと思います
概要欄の「ほしイモのリスト」を見たら、ほしイモの値段がO'Reillyの技術書と変わらなくて、データサイエンティストよりもほしイモ屋に可能性を感じました💛
ほしいも屋になろう😋
相談です。答えて頂けたら嬉しいです。
春から薬剤師になるんですけど、データサイエンティストへの憧れが消えません。なんとなく統計検定2級を取ったんですけどこんなもんじゃ何の役にも立たないしもっと深いことを学びたいと思いました。全く畑違いの専攻からでも実務につくにはどこまですればいいんでしょうか。長々とすみません。
薬剤師すごいですね！
コンサルが最近バックグラウンド多種多様な人材を求めているので、そこにアプライしてみるといいかもしれないです
独学し続けてデータ素養がPRJで認められればDSの道も開けるかも😙
全然わかってないですが、製薬とかはどうなんでしょう？あの辺こそデータサイエンス使いまくりなきがしますが。
偶然おすすめで出てきて拝見しました。こういう本は、やっぱり日本語ではまだ世に出てないんでしょうか...?英語で読めるだけでもスゴいです。
日本語翻訳出版までに２年くらいタイムラグがあると思います😢
簿記論勉強中のワイ。
これがデータサイエンティストの世界！！（小並感）と感動しました。
簿記論頑張ります！
がっばれええええ
理系大学新入生ですが、情報工学か電気電子系か悩んでいます…
好きをベースに選びましょう😋
数学力があるからこその量ですね
数式を読むのにこまらないっていうのは、意外と役に立つ能力でした😌
すごい本の量ですね🎉 積んである量がジャパネットの電子辞書のテレビショッピングみたい😂
本は重ければ重いほど嬉しい
厚さも大事
重厚感が至高
勝手にこれだけ勉強してくれる労働者を雇えてる会社さん羨ましい
逆に言うと、適正に給料出さないと、ほかにいくらでも待遇のいいところに行ってしまうので。。
コメ主、気がついた頃にはこの人に雇われる側になってそう
やっぱり英語必須ですかねー？
いや、翻訳機使えばなんとか…
もうこれからの時代は英語も必要ないかもですね
だからエンジニアブームなんてきても困らないんだよ
サムネの書籍が大量のゲームの攻略本に見えた
Short Selling は空売りですね。
個人的には、ヒストリカルデータでトレードって上手くいかない気がします。
まさか！があるからてす。
ブラックスワンって書籍が有名です。
（積読で読んでないすけど笑）
ブラックショールズ式とか
オプションの理論はとんすけさんなら面白いと思えるんじゃないかと思うけど、
リーマンショックを招いた元凶でもあります。
ほほおおお
最近はもう手動でいいやってなってます😋
すべて業務時間外に勉強されているのですか？
そうですね！
業務時間中は業務に関しての勉強があるので
いつも思うけどこのレベルの量の知識が覚えていられるわけがない。数学は証明の理解に重きが置かれているから、用語や方法論で脳が圧迫されることはないんだけれども。
引き出しを作るくらいしか出来ないですね
数学と比較すると厚さに対して内容は薄いですがそれでも大変です
数学も論文読み始める段階以降は結局とんでもない量を求められるんですけどね😰
データサイエンティストとして働き始めたばかりなので参考になります。
質問なのですが、
1, ChatGPT などが出てきた今、Deep Learning系の自然言語処理って業務に使う分には深く知る必要はあると思いますか？
2, 機械学習、深層学習を使うならデータ基盤などを整えたり長期的にモデルを運用していくスキルが重要だと思うのですが(違ったらごめんなさい)、その辺の勉強はされてますか？
もともと理論はそんな大事じゃないですね
データアーキテクト的なところは勉強してないです🤕
がっつり研究、開発する人ならここまでやらないといけないんだろうなぁ。
今は学習済モデルとかタスクごとにたくさん用意されてたり、既に使えるサービスとして世の中にあるものをどう使って業務解決していくか？ということをやる上では、必ずしも理論がっつりは必要ないと思う。（とはいえ知ってる方がいいのは間違いないけども）
使えればいいので理論はそんなに大事じゃないですね😢
コメントありがとうございます。書籍ネタ大変参考になりますので、また是非お願いします
俺も立命だけど立命のくせに賢すぎんか？さてはびわ湖勢か？
数学科ですが、実際のデータ分析とかプログラミングについては初心者です。
勉強法は本を読みながら手を動かすって感じでしょうか
数学科にとってはそれが一番はやいですね
理論オタクになりすぎない唯一の方法です
2022年アクチュアリー試験受けられたんでしたっけ？
結果は動画にありますか
アク試験は準会員維持費を考えて撤退しました😢
受験してないです😢
アクチュアリー難しいですもんね。
後輩です。めちゃくちゃ犬すきでかわいい。
新しいキャンパス綺麗なので遊びに来てください。
新キャンパス🧐🧐🧐🧐🧐
@@tonnsuke てっきり情報理工学部かと思ってコメントしたんですが、あとから概要欄見たら数理科学科卒なんですね。ハヤトチリしました。
先日、アメリカの某大学院のPhD課程（STEM系です）から合格を頂き、進学を考えているのですが、これについて二つほど質問があります。
１とんすけさんが通われていたワシントン大学は９月から授業が始まるようですが、とんすけさんは具体的に何月からビザの準備を始めていましたか。某サイトによると少なくとも学期が始まる３か月から５か月前から準備を始めるように書かれているのですが、個人的にこの４月から５月中旬にかけては非常に忙しく、なかなか時間がとれそうもないため悩んでいます。ビザの申請ってそんなに処理などに時間がかかるものなんですかね。
２とんすけさんがPhD課程に際し取得されたビザはF1ビザですか。それともJ1ビザですか。
１：ビザ申請は2ヶ月前くらいだった気がします
そもそもI-20がそんなに早く届かないですよね
申請はネットですぐできるのですが大使館にいって書類が来るのを待つのが面倒ですね
２：F1です
理論がっつりしてる方からすると、自動化されちゃうのってなんか歯痒い気持ちになりませんか？
最初は結構歯痒い思いありましたね
クラシカルな統計や近似理論も全部ニューラルネットの近似計算でノンパラメトリック的に解けちゃうので🤕
こわ
影響力の武器とか無敗営業とか馬鹿じゃねぇの
🤭
ざっくばらん......？
国語力がよわいことに気づかれてしまう！！！
医歯薬系の国家試験受けるんだったら、はっきり言ってその倍勉強せなあかんよ。
司法試験は更にその倍ですかねえ