こーし
化学メーカに勤めるケミカルエンジニア（化学工学）が統計学やプログラミングを学び、デジタル革命に挑戦する日記です。
どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 本日もnoteを書いてみました。 拙い文章ですが、読んでいただけると嬉しいです。 1．所感アウトプットの難しさ 2024年の目標に積み上げ目標（アウトプット数）を設定しています。 なので、日頃からアウトプットを意識していますが、「価値」のある情報を発信することは、とても難しいなと感じています（伝え方の巧拙もあります。。） さらに、多くの人の興味を惹いたり、少数の人に深く刺さるなど、「価値」にも色んな形があると感
どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 今週はブログを書けませんでしたが、データサイエンスの勉強記録と所感、気になるニュースについて少しだけ書いてみます！ ちなみに、別アカウント（note）で6記事ほど書いてみたところ、1ヶ月で300ビュー、23いいねをいただきました。 noteは初心者にやさしいアルゴリズムのようですので、これから情報発信を始める方は、noteで気軽に書いてみることをオススメします！（無料です） 1．所感（1）信じたい情報を信じる時代
どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 前回のnoteから2ヶ月も空いてしまいました。。 色々と調べ物をしていたのですが、このアカウントで発信できる内容ではなかったので、なかなか情報発信できませんでした。 今回調べた情報も、復習・考察する意味で、別のアカウントを作り、情報発信するのも面白いかもしれません。 自分だけの興味なのか、それとも自分以外の人も関心を寄せてくれるのか、とても気になります。 また、文章にするということは自分の理解度（距離）を測ることで
どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 ここ最近、統計検定1級に専念していたため、しばらくnoteが書けていませんでしたが、ぼちぼち再開していきます。 「データサイエンスの勉強記録」を継続して書いても良かったのですが、理論漬けになりそうだったので、もう少しビジネス寄りのテーマを考えていこうと思います。 1．所感（化学業界が直面する課題）まず、最近考えていることをざっくばらんに書いていきます。 化学業界が直面する課題は、下記の通りだと考えています。 コ
どうも。こんにちは。ケミカルエンジニアのこーしです。 本日は、6〜7月のデータサイエンス勉強記録を書いていきます。 前回の勉強記録は、こちらです。 6〜７月に勉強したこと1．Pythonで学ぶ実験計画法入門 2．機械学習を解釈する技術 上記2冊を読了しました。 とても有用だったので、実務レベルがまた１段アップしました。 大満足でした！ 1.Pythonで学ぶ実験計画法入門 ガウス過程回帰（GPR） モデルの適用範囲（AD） →k-NN、OCSVM、アンサンブル学
どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 本日は、久々にデータサイエンス勉強記録を書いていきます。 データサイエンス勉強方針（２０２３年） 今年度の勉強方針は前noteでまとめています。 要約すると、今年の勉強方針は下記4点です。 統計検定１級 合格 ソフトセンサー 異常検知 pythonでダッシュボード作成（Dash、plotly） ７月以降は統計検定１級対策に注力したいので、６月まではpythonとソフトセンサーの勉強を進めています。 ２
どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 少し遅くなりましたが、2023年のデータサイエンス勉強方針について書いていきます。 昨年（2022年）は、11月に統計検定１級を受験しましたが、見事撃沈してしまいました。 pythonなど実務の勉強をそっちのけで準備したにもかかわらず、とても残念な結果でした。。。 次回（2023年11月）こそは、統計検定１級に合格したいので、それまでの勉強方針についてまとめておこうと思います。 2023年は、統計検定1級対策で
どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 最新のデータサイエンス勉強記録を記載しました。 最近、残業とテニスで忙しく、アウトプット（ブログやnote）できてませんでした。 何かを成し遂げるためには、何かを犠牲にしないといけないことを実感しています。いわゆる「選択と集中」ですね。 また、自己啓発に関しては「継続」が重要です。 １週間くらい空けてしまうと、前回学んだ内容がすっかり頭から抜け落ちてしまい、復習からは始めないといけないので非常に効率が悪いです。
どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 GWもあっという間に終わってしまい、再び残業続きの日々に戻ってきました。 GW後はあまり進捗が無かったため、今週はGWの勉強結果について書いていきます。 あと、今月から忙しくなってくるため、勉強記録の更新は1ヶ月おき程度にペースダウンしたいと思います汗 今週の勉強記録GWの勉強成果は下記の通りです！ 「スモールデータ解析と機械学習」読了！ 「これなら分かる応用数学教室」５、6章読了 マンガでわかるデータベース
どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 GW前半戦も終了しましたので、今週の勉強記録を書いていきます。 今週の勉強記録今週の進捗は下記の通りです。 「スモールデータ解析と機械学習」３、４章（pythonで復習） 「これなら分かる応用数学教室」５章 マンガでわかるデータベース １〜３章 pythonブログ１記事 「pandasによるデータフレームの結合」 スモールデータ解析と機械学習 「スモールデータ解析と機械学習」をメインに勉強しており、今週は
どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 今週も統計学と数学（線形代数）を勉強しました。 今週の勉強記録今週の進捗は下記の通りです。 「スモールデータ解析と機械学習」３章（python復習）、４章（4.3まで） 「これなら分かる応用数学教室」６章（6.3特異値分解） 金谷先生の「これなら分かる応用数学教室」で「特異値分解」を勉強しました。 scikit-learnのPLSRegressionで「特異値分解」が使われていることを先週学んだので、内容を理
どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 今週も少しだけ統計学を勉強しました。 前置き本日の前置きは、統計学関連です。 統計学が先か、Pythonが先か Twitterでもたくさんの人が持論を展開しており、統計学から勉強すべきという人は少数派なのかもしれません。 しかし、データ分析をしたいのであれば、まず第１に「統計学」から勉強すべきです。 目的から考えると当然ですね。 もちろん、Pythonが使えるとデータ分析の質が上がります。 ただ、少なくとも統
どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 久々に自己啓発書を読んで、意識高くなりました。 前置き新入社員の頃に読んで、印象に残っていた自己啓発書を再読してみました。 実践できているものもあれば、完全に忘れていたものもあり、気合いを入れ直す必要があるなと思いました。 朝一に負荷の高い仕事をこなす 朝のゴールデンタイム（脳が働く時間）にメールチェックしない メールのレスポンスは早く 遅くなる場合は、短く対応中の旨を返信 引き受けた仕事は５分限定ですぐやる
どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 あっという間に４月になってしまいました。 ６月から統計検定１級対策をしたいので、好きな勉強ができるのはあと２ヶ月となり、少し焦ってきました。 時間制限があると、効率良く勉強できるかもしれませんね。 前置き最近は、専門性を高めることが困難な環境にいます。 自分自身は、まだまだ技術力を上げる意欲はあるのですが、役職がついてしまうと時間を思うように使えません。 多くの日本企業では、大卒（院卒、博士卒も同様）総合職は、
どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 今週も仕事が忙し過ぎて全然勉強できず、休日だけスタバで勉強しました。 生産現場で働いているので、「大量のデータ」に囲まれて仕事ができますが、データ解析にじっくり取り組むヒマが無いのが悩みです。 前置き悩みと言えば、最近はこんなことを考えています。 例えば、①生産技術職と②研究開発職のメリット・デメリットは下記の通りです。 ①生産現場で働く生産技術職 メリット⇒対象データに習熟しており、データの質がわかる デメリッ
どうも。こんにちは。 すでに3月の残業時間が40時間超えのこーしです。 ここ半年くらいは、仕事が忙しく休日しか勉強できてない日々が続いています。 毎日コツコツ継続して勉強したいところですが、なかなか上手いこといきませんね。。。 今週は、線形代数、主成分分析、Pythonの勉強をしました！ 具体的には下記の通りです。 意味がわかる線形代数 ⇒ 通読（読了！） Udemy「【世界で18万人が受講】実線Pythonデータサイエンス」⇒セクション6まで 化学のためのPyt
