もくじ ～データサイエンスっぽい記事
はじめに
マガジン「データサイエンスっぽいことを綴る」は、統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonのコラムを不定期に綴っています。
気軽に読んでくださいね。
📘 は記事に関連する書籍のリンクです。
シリーズ 統計
① 「統計検定準1級」試験対策と学習法
統計検定準1級の試験対策記事です。
シリーズ Python
① 「Python3エンジニア認定データ分析」時短学習法
Python3エンジニア認定データ分析試験の対策記事です。
② PyCaret 事始め
機械学習の自動化ツール「PyCaret」を試しました。
③ 異常検知にチャレンジ
📘 Software Design 誌 2023年5月号の特集「Python × 数学ブートキャンプ」
ホテリングの$${T^2}$$法による異常検知のPythonコードです。
④ あたらしいベイズ統計の教科書を PyMC Ver.5 で
📘 Pythonで動かして学ぶ！あたらしいベイズ統計の教科書
書籍のPyMC3のコードをPyMC Ver.5で動かしました。
⑤ Python によるベイズ統計モデリングを PyMC Ver.5 で
📘 Pythonによるベイズ統計モデリング PyMCでのデータ分析実践ガイド
書籍のPyMC3のコードをPyMC Ver.5で動かしました。
⑥ XAI「機械学習を解釈する技術」を最新のライブラリで解釈する
📘 機械学習を解釈する技術～予測力と説明力を両立する実践テクニック
書籍出版後のライブラリ変更に対応して、コードを動かしました。
⑦ Pythonで体験するベイズ推論 を PyMC Ver.5 で
📘 Pythonで体験するベイズ推論 : PyMCによるMCMC入門
GitHub提供コードのエラー対策と未提供コードの代替案を書きました。
⑧ 【緊急記事】事例で学ぶ特徴量エンジニアリング 第５章メモリー対策
📘 事例で学ぶ特徴量エンジニアリング
第５章「自然言語処理：ソーシャルメディアの感情分析」のメモリー対策を書きました。
⑨ はじめての統計的因果推論を少々Pythonで
📘 はじめての統計的因果推論
第４章・第５章の重回帰分析と傾向スコア法の例題をPythonで実践しました。
数学と Python
Pythonで方程式、微分・積分を解いています。
主に、Sympy ライブラリを活用しています。
1. 積分を含む関数 ～ 定積分・微分・可視化
📘 データサイエンス数学ストラテジスト上級公式問題集
2. 指数関数の曲線 ～ グラフ・定積分・面積
📘 データサイエンス数学ストラテジスト上級公式問題集
3. 三角形の外接円と内接円 ～ 距離・可視化
📘 データサイエンス数学ストラテジスト上級公式問題集
4. ３次関数の係数の算出 ～ 微分・連立方程式・可視化
📘 データサイエンス数学ストラテジスト上級公式問題集
5. 確率密度関数 ～数式の場合分け・３つの可視化
📘 データサイエンス数学ストラテジスト上級公式問題集
6. ベクトル ～可視化・numpy変換
📘 データサイエンス数学ストラテジスト上級公式問題集
7. マクローリン展開 ～可視化
📘 データサイエンス数学ストラテジスト上級公式問題集
友だち Python
書籍のコードが動かなかった時、何だか動きがおかしな時など、小さな困りごととその対処策を小さな記事にまとめました。
ep1. dtreeviz
📘 AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング 初版
ep2. matplotlib Axes
📘 AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング 初版
ep3. librosa
📘 AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング 初版
ep4. lifetimes
📘 Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例
ep5. さまざまな最適化
📘 Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例
ep6. transformers
📘 大規模言語モデル入門
ep7. JGLUE
📘 大規模言語モデル入門
ep8. networkx
📘 Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+
ep9. networkx vol.2
📘 Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+
ep10. openai
📘 LangChain完全入門
シリーズ R
① 文字コードの呪い～R言語の直し方が分からないのでアール
📘 現場ですぐ使える時系列データ分析～データサイエンティストのための基礎知識
ブログの紹介
note で７つのシリーズ記事を書いています。
ぜひ覗いていってくださいね！
１．のんびり統計
統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。
雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。
統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。
Python、EXCELのサンプルコードの配布もあります。
２．実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で
書籍「たのしいベイズモデリング」・「たのしいベイズモデリング２」の心理学研究に用いられたベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍をはじめ、多くのベイズモデルは Ｒ言語＋Stanで書かれています。
PyMCの可能性を探り出し、手軽にベイズモデリングを実践できるように努めます。
身近なテーマ、イメージしやすいテーマですので、ぜひぜひPyMCで動かして、一緒に楽しみましょう！
３．実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で
書籍「実験！岩波データサイエンスvol.1」の４人のベイジアンによるベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍はベイズプログラミングのイロハをざっくりと学ぶことができる良書です。
楽しくPyMCモデルを動かして、ベイズと仲良しになれた気がします。
みなさんもぜひぜひPyMCで動かして、一緒に遊んで学びましょう！
４．楽しい写経 ベイズ・Python等
ベイズ、Python、その他の「書籍の写経活動」の成果をブログにします。
主にPythonへの翻訳に取り組んでいます。
写経に取り組むお仲間さんのサンプルコードになれば幸いです🍀
５．RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門 を PythonとPyMC Ver.5 で
書籍「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門」の時系列分析をPythonとPyMC Ver.5 で実践します。
この書籍には時系列分析のテーマが盛りだくさん！
時系列分析の懐の深さを実感いたしました。
大好きなPythonで楽しく時系列分析を学びます。
６．データサイエンスっぽいことを綴る
統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonのコラムを不定期に綴っています。
統計・データサイエンス書籍にまつわる記事が多いです。
「統計」「Python」「数学とPython」「R」のシリーズが生まれています。
７．Python機械学習プログラミング実践記
書籍「Python機械学習プログラミング PyTorch & scikit-learn編」を学んだときのさまざまな思いを記事にしました。
この書籍は、scikit-learnとPyTorchの教科書です。
よかったらぜひ、お試しくださいませ。
最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。
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