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当サイトはデータサイエンスのことを誰よりも分かりやすくお届けするブログです。

1人でも多くの方にデータサイエンスに興味を持ってもらえるよう、情報をお届けしています。


データサイエンスとは?

データサイエンスとは「世の中にあるデータから有益な情報を見つけ出して意思決定を行う学問」です。

多くのデータを簡単に集められるようになったことから、データサイエンスが再注目され始めました。

データサイエンスの流れとして有名なのが

「PPDACサイクル」

PPDACサイクル

データサイエンティストは全ての範囲を網羅する必要があり、3つのスキルを必要とされます。

データサイエンティストの3つの力

このように、データサイエンスの範囲は膨大であることから、独学での学習は難しいのです。


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データサイエンティストになる

データサイエンティストのロードマップ

文系からデータサイエンティストになるにはのアイキャッチ画像
  • データサイエンティストの3つのスキル
  • データサイエンティストのキャリア設計
  • データサイエンティストのロードマップ

ロードマップを記事で学ぶ

大学院には行くべき?

データサイエンティスト 大学院 行くべきかのアイキャッチ画像
  • 大学院に行くことのメリット
  • 大学院に行くことのデメリット
  • データサイエンティストになる方法

大学院に行くべきか記事で学ぶ


データサイエンスを学べる記事

プリム法のアイキャッチ画像

プリム法とは?アルゴリズムやPythonの実装まで解説!

プリム法は頂点と辺で構成される図(グラフ)において、それぞれの点を最も安いコスト(費用)でつなぐ方法を見つける手法です。この記事の前半では『プリム法のアルゴリズム』を紹介し、記事の後半では『プリム法のPythonでの実装』を具体的に解説します。

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ベルマンフォード法のアイキャッチ画像

ベルマンフォード法とは?アルゴリズムからPythonの実装まで解説!

ベルマンフォード法とは重み付きグラフの全頂点における始点からの最短距離を計算するアルゴリズムです。記事の前半では『ベルマンフォード法のアルゴリズム』を紹介し、記事の後半では『ベルマンフォード法のPythonでの実装』を具体的に解説します。

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ダイクストラ法のアイキャッチ画像

ダイクストラ法とは?アルゴリズムからPythonの実装まで分かりやすく解説!

ダイクストラ法とはグラフ理論で始点から他の全てのノードへの最短経路を見つけるためのアルゴリズムです。記事の前半では『ダイクストラ法のアルゴリズム』を紹介し、記事の後半では『ダイクストラ法のPythonでの実装』を具体的に解説します。

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損失関数とはのアイキャッチ画像

損失関数とは?微分やPythonでの計算・最小化の方法を解説!

損失関数とは機械学習のモデルで算出した予測値と実際の値との誤差を表す式です。記事の前半では『損失関数とは何なのか』を解説しつつ、記事の後半では『損失関数の計算・最適化方法』を分かりやすくお伝えします。

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交差エントロピーのアイキャッチ画像

交差エントロピーとは?誤差の計算からPythonでの実装まで解説

交差エントロピーとは機械学習の分類モデルの誤差を計算する損失関数です。本記事では交差エントロピーの概要から計算方法、Pythonでの実装まで解説していきます。

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グリッドサーチのアイキャッチ画像

グリッドサーチとは?Pythonでの実装や交差検証との併用について解説

グリッドサーチは、モデルの学習の時にハイパーパラメータを最適なものにするための手法です。本記事では、グリッドサーチのやり方やPythonでの実装、交差検証との関係性について解説していきます。

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DBSCANのアイキャッチ画像

DBSCANとは?アルゴリズムやメリット、Pythonコードまで解説

DBSCANはデータの密度で判断してクラスタリングを行う手法です。本記事では、DBSCANのアルゴリズムやメリット、Pythonでの実装について解説していきます。

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標準化のアイキャッチ画像

標準化(Standardization)とは?正規化との違いやPythonでのやり方をわかりやすく解説

標準化は、データの分布を正規分布に近い形にすることで異なる特徴量(変数)同士を比較できるようにするデータの前処理の手法の1つです。本記事では、標準化について、概要から正規化との違い、Pythonでのやり方まで解説していきます。

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正規化のアイキャッチ画像

正規化(Normalization)とは?標準化との違いやPythonでのやり方までわかりやすく解説

正規化は異なる尺度を持つ特徴量を比較可能にするためのデータの前処理の手法です。本記事では、データの前処理の手法である正規化について、標準化との違いやPythonでのやり方まで解説していきます。

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ホールドアウト法のアイキャッチ画像

ホールドアウト法とは?Pythonの実装までをわかりやすく解説

ホールドアウト法とはデータを訓練データとテストデータに分割する手法です。本記事では、モデルの評価を行うためのデータ分割手法である『交差検証法』について、メリット・デメリットやPythonでの実装を解説していきます。

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PythonでWebアプリを作れる「Streamlit」

Streamlitとはのアイキャッチ画像
  • HTMLやCSSが不要
  • ダッシュボードの作成に最適
  • Pythonだけでアプリが作れる
  • 公式ドキュメントが優秀

Streamlitについて記事で学ぶ


Webアプリを簡単に作りたい人におすすめのUdemy講座

  • 会議室予約のWebアプリを作成できる
  • フロントエンド(UI):Streamlit
  • バックエンド(裏側):FastAPI
  • データベース(データ):SQLAlchemy

PythonでのWebアプリ開発をUdemyで学ぶ


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  • 地方国公立大学に在籍
  • データサイエンス学部生
  • 大学院進学予定

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