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「2024年にデータサイエンティストになるためのトップ10のKaggle機械学習プロジェクト」

「トップ10のKaggle機械学習プロジェクトでマスターデータサイエンスを学び、データサイエンティストになろう」

Machine learning

「GoogleのNotebookLMを使用したデータサイエンス：包括的ガイド」を使ってみよう

このブログ記事では、NotebookLMの機能、制約、および研究者や科学者にとって重要な高度な機能について探求します

Artificial Intelligence

SQLを練習するための最高のプラットフォーム

SQL、またはStructured Query Language（構造化クエリ言語）は、データベースの言語です。コンピュータがデータを理解し管理するための方法です。データアナリスト、科学者、エンジニアを目指す場合、SQLはテックワールドで必須のスキルです。このガイドでは、SQLのスキルを磨き、データ関連の面接で成功するための最良のプラットフォームをご紹介します。ですから、SQLの問題に困ったことがあるのであれば、心配しないでください。夢の役割に向けて、SQLのパワーを引き出すためのツールを持っています。 HackerRank HackerRankは、SQLスキルを磨くための素晴らしいプラットフォームであり、難易度のレベルやSQLのトピックによってカテゴリ分けされた様々な練習問題を提供しています。基本的なクエリから高度な最適化まで、中級者から上級者まで対応しています。また、プラットフォームには時間制限付きのスキル認定テストもあり、自分のSQLの熟練度を評価することができます。HackerRankのゲーム感覚のアプローチで学習が楽しくなり、成果を示すバッジも獲得することができます。全体的には、SQLの専門知識を高めるためのダイナミックなリソースです。 Leetcode LeetCodeは人気のあるコーディングプラットフォームであり、SQLの問題についてもさまざまなスキルレベルのユーザー向けに問題を提供しています。実世界の問題解決に重点を置いており、ユーザーは企業のタグによって問題を絞り込むことができ、特定の業界のニーズに合わせて準備することができます。ただし、無料アカウントでは利用できる問題の一部に制限があります。それでも、手順ごとの学習よりも問題解決に重点を置いているため、初心者にはより難しいかもしれません。 StrataScratch StrataScratchは、SQLの面接練習において手放せないプラットフォームであり、幅広い問題集を提供しています。トピックや難易度でフィルタリングすることもでき、企業固有のSQL面接の質問も探索することができます。コーディングワークスペースでは、PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server（ベータ版）をサポートしており、Pythonユーザーはpandasを活用して問題解決できます。無料アカウントでは、解答付きの50問にアクセスでき、500以上のSQL問題に取り組む機会もありますので、StrataScratchはSQLスキルを磨くための貴重なリソースです。 SQLZOO SQLZooは、SQLを学び、実践するための初心者にやさしいプラットフォームです。インタラクティブなチュートリアルと演習を提供し、ユーザーは基本的な文からウィンドウ関数のようなより高度な概念まで進むことができます。このプラットフォームでは、SQLクエリを直接ウェブブラウザで実践することができ、リアルタイムフィードバックを提供します。さまざまなSQLトピックを網羅していますが、シミュレートされたデータベースを使用しているため、実際のアプリケーションに適しているとは言い難いです。 SQLPAD SQLPadは、SQLクエリの実践と結果の視覚化を行うために設計されたWebアプリケーションです。シングルテーブルとマルチテーブルの操作、ウィンドウ関数など、さまざまなSQLトピックをカバーしています。このプラットフォームでは、難易度の異なる質問を提供し、以下のような業界別にカテゴリ分けしています：フィンテック、eコマース。 Postgres、MySQL、SQL Serverなど、複数のデータベースをサポートするSQLPadでは、無料アカウントで練習問題にアクセスすることができます。SQLスキルを実践を通じて磨くための貴重なツールであり、SQLとPythonのインタビューで優れた成績を収めたいデータ分析の専門家にとって有益です。 SQLFiddle SQLFiddleは、さまざまなデータベースシステム上でSQLクエリを書き、実行するための使いやすいWebツールです。MySQLやPostgreSQLなどの異なるシステムでテストできる機能を持ち、実際のデータベースと作業しているかのような体験ができます。SQLコードの共有やヘルプを求めるプラットフォームとしても優れていますが、初心者がSQLを学ぶための包括的な教材としてはあまり向いていません。 DataLemur…

DL Notes 高度な勾配降下法

以前の記事では、勾配降下法について基本的な概念とその種類の最適化における主な課題を要約しましたしかし、スティーブンスティカスティック勾配法のみを取り上げました...

関数を呼び出す

第三者の大規模言語モデル（LLM）の観測性は、AnthropicのClaude、OpenAIのGPTモデル、GoogleのPaLM 2などのモデルに対してベンチマーキングと評価を用いて主にアプローチされています...

「トップ40以上の創発的AIツール（2023年12月）」

ChatGPT – GPT-4 GPT-4は、以前のモデルよりもより創造的で正確かつ安全なOpenAIの最新のLLMです。また、画像、PDF、CSVなどの多様な形式も処理できるマルチモーダル機能も備えています。コードインタープリターの導入により、GPT-4は独自のコードを実行して幻覚を防ぎ、正確な回答を提供することができます。 Bing AI Bing AIは、OpenAIのGPT-4モデルを搭載し、正確な回答を提供するためにウェブを横断することができます。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も持っています。 GitHub Copilot GitHub Copilotは、コードを分析し、即座のフィードバックと関連するコードの提案を提供するAIコード補完ツールです。 DALL-E 2 DALL-E 2はOpenAIによって開発されたテキストから画像を生成するツールで、ユーザーのプロンプトに基づいてオリジナルの画像を作成します。不適切なユーザーリクエストを拒否するように設計されています。 Cohere Generate Cohere Generateは、AIの潜在能力を活用してビジネスプロセスを向上させるものです。メール、ランディングページ、製品の説明など、さまざまな要件に合わせたパーソナライズされたコンテンツを提供します。 AlphaCode AlphaCodeはDeepMindによって開発され、競争力のあるレベルでコンピュータプログラムを作成することができます。 Adobe Firefly…

In Japanese 「可視化フレームワークの種類」

あなたのニーズと理想的なビジュアライゼーションフレームワークをマッチさせる

Data science

「GBMとXGBoostの違いって何だ？」

有名なアルゴリズム間の実質的な違いをご覧ください (Yūmei na arugorizumu-kan no jitsubutsuteki na chigai o goran kudasai.)

Machine learning

2024年にデータアナリストになるための学習パス

イントロダクション 2023年は、データ分析と洞察の形成を形作る転機となりました。2024年の有望な地平に足を踏み入れる中で、データ分析は新たな機会と進化する課題をもたらします。このダイナミックな領域を進むためには、専門知識と戦略的なロードマップが必要です。データ探索と解釈の複雑な部分をナビゲートするための青写真を提供するのが、「2024年にデータアナリストとしての能力を磨くための学習パス」です。この包括的なガイドは、野心的なアナリストがこの絶えず進化する分野で成功するための不可欠なスキルと知識を提供します。我々とともに、変革的な旅の階層を解き明かし、将来の年における熟練したデータアナリストへの航海を形作る重要なマイルストーンと洞察を明らかにしていきましょう。なぜデータアナリストとしてのキャリアをスタートすべきなのか？近年、データアナリストとなる情報を探している人々の数が急増しています。これは、私たちが今日生成する膨大なデータに起因するものであり、それには理由があります。あらゆる業界の企業は、データを収集し、評価し、貴重なデータ駆動型の洞察を導き出し、それらの洞察を活用して重要なビジネスの課題に対処できる専門家を求めています。そのため、データアナリストとして働くことを選択する理由はいくつかあります：高い需要：歴史的に、熟練したデータアナリストの不足があり、複雑なデータセットから洞察を抽出し解釈できる専門家の需要が高いです。労働統計局によると、データアナリストの雇用は2021年から2031年までに23%増加する見込みで、全職種の平均よりもはるかに速いペースで成長すると予測されています。競争力のある給与：データアナリストは、専門知識とデータ駆動型意思決定の価値の向上により、競争力のある給与を受けることが多いです。データアナリストの中央値年収は88,240ドルです。多様な業界の機会：データ分析のスキルは業界を超えて転職が可能です。これにより、プロフェッショナルは様々なセクターで仕事を探究し、多様なプロジェクトに取り組むことができます。効果的な洞察：データアナリストであることは、データ内のパターン、トレンド、相関関係を明らかにし、組織が成功に大きな影響を与える意思決定を行うことができるようにします。継続的な成長と学習：データ分析の分野は動的であり、最新のツール、技術、技法について常に最新情報を把握していることが求められます。そのため、継続的な学習の機会が提供されています。 2024年にデータアナリストになるために必要なスキルデータ分析のキャリアをスタートさせる絶好のタイミングです。このエッセーでは、2024年にデータアナリストになるための全プロセスを解説します。以下のスキルを習得する必要があります：テクニカルスキルデータによるストーリーテリング：このスキルは、データを魅力的かつ理解しやすくプレゼンテーションすることに関連しています。対象観衆を理解し、情報を構造化し、データ可視化ツールを使用して一貫したストーリーを語ることが含まれます。プログラミング：Python、R、SQLなどのプログラミング言語の習熟度は、データの操作、分析、自動化にクリティカルです。データ操作と分析のためのライブラリやフレームワークの知識も有益です。探索的データ分析（EDA）：このスキルは、さまざまな統計や可視化技術を使用してデータセットを探索し理解することです。EDAはデータ内のパターン、外れ値、関係性を特定するのに役立ちます。基礎統計学：平均値、中央値、標準偏差、確率、仮説検定、回帰分析などの基礎統計学の概念の理解は、データを正確に解釈するために不可欠です。ソフトスキル構造化思考：問題に論理的かつ体系的にアプローチする能力は重要です。構造化思考は、複雑な問題を管理可能な部分に分割して分析し解決するのに役立ちます。分析スキル：これには、批判的思考と情報の分析、トレンドの特定、結論の導出、データに基づく意思決定の能力が含まれます。強力な分析スキルは、複雑な問題の解決やデータから有益な洞察を導く際に役立ちます。コミュニケーションスキル：明確なコミュニケーションは、調査結果を提示し、複雑な分析を説明し、チームメンバーとの共同作業において重要です。これにはディスカッションのための口頭コミュニケーションや報告書やドキュメンテーションのための書面コミュニケーションが含まれます。情報を効果的に伝えるためにはプレゼンテーションのスキルも必要です。出典：Springboard 圧倒されていますか？心配しないでください。私たちはこれらの能力を身に付けるための6ヶ月の計画を立てました。作業を容易にするために、このロードマップを2つのクォーターに分けました。この計画では、週に5日、1日あたり最低4時間の勉強を前提としています。この戦略に従うと、次のことができるはずです：最初の四半期の終わりからエントリーレベルのデータアナリストの役割に応募を開始し、…

「プロダクションに適したRAGアプリケーションの12のチューニング戦略ガイド」

「実稼働のための検索増強生成（RAG）アプリケーションのパフォーマンス向上に調整できる戦略とパラメータ」

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