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自称Kagglerになるべく、1ヶ月ほどマイペースに学習を進めてきました。
1. データサイエンス養成読本を読んでみる
2. もう少し踏み込んでRと統計学を学んでみる←今ここ
3. 一回Kaggleにチャレンジしてみる
4. 挫折する
6. Kaggleにチャレンジと統計学・機械学習の勉強を往復する
7. 自称Kagglerになる
現在、データ分析の基本のキを学ぶため、「データサイエンス養成読本」と「Rによるやさしい統計学」の美味しそうなところを写経したところ。
機械学習も、どのような手法があるかなんとなく理解してきたかな、と。なんとなく。
次なるステップは、Kaggleチャレンジ。
ちょっと今週は、仕事関係の資格*1を取るのに時間を割く必要があるのと、来週も仕事初めで忙しくなりそうなので、まとまった時間が取れるかは不明ですが。
時間がある時に、下記記事を眺めて、進め方の方針を立てることにします。
あと、Udemyにも動画が落ちていて、
【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門
これとか良さそう。
作成者のSIGNATEはデータ分析コンペを行なっている日本の企業。
このSIGNATEっていう日本版Kaggleにも、タイミングを見てチャレンジしてみたいな。
NTT、経産省、クックパッド、ファーストリテーリング、Sansanといった有名企業も過去にお題を出しているみたいで面白そう。
いずれにせよ、数日後の資格試験に合格してから、また始動します。
Photo by Jeroen Looyé | Flicker
