#データサイエンス のAIニュース
15件の記事
コードを1行も書かずに習得すべき、 aspiring データサイエンティストに必要な数学スキル
KDnuggets は、データサイエンスの学習者がプログラミングを開始する前にマスターすべき必須の数学的基礎について解説している。
Python の sktime を用いた時系列機械学習モデルの構築方法
KDnuggets が公開した記事で、Python ライブラリ「sktime」を使用した時系列データ分析と機械学習モデルの作成手法について解説している。
数値パフォーマンス向上のための NumPy の 3 つの技
KDnuggets が、NumPy を使用して計算処理のパフォーマンスを向上させるための具体的な 3 つのテクニックを紹介している。
エージェント時代がデータサイエンスに意味するもの
KDnuggets は、自律的な AI エージェントの台頭がデータサイエンスの役割やワークフローを根本的に変革し、従来の分析手法からより高度な意思決定支援へと移行させる可能性について論じている。
Python を用いた時系列分析の習得に向けた7 つのステップ
KDnuggets が公開した記事は、Python を活用して時系列データを効果的に分析・処理するための具体的な7 つの手順を解説している。
データサイエンティストが知るべき Python の必須概念 5 つ
この記事は、データサイエンティストがスパゲッティコードから高速で生産レベルのデータパイプラインへ移行するために必要な Python の 5 つの必須概念を詳しく解説しています。
シミュレーション「もしも」のシナリオに役立つ SciPy.stats の 5 つの技
KDnuggets が紹介する記事では、SciPy.stats モジュールを活用して「もしも」のシナリオをシミュレーションするための 5 つの実用的なテクニックが解説されています。
データサイエンティスト一年目が学ぶこと
メディア統括本部Data Science Centerの土井悠生が、データサイエンティスト一年目が学ぶべき内容について解説している。
AIが雇用とデータ分野の機会に与える影響への対応
AIは経験よりも役割に焦点を当てる傾向を強め、チームは一部の労働者のスキル向上を促進している。
社D、はじめました。
みらい翻訳のデータサイエンティストが、働きながら博士課程に通う社会人博士（社D）の経験について語る。
MLエンジニアがKubernetesを学ぶべき理由
MLエンジニアは、機械学習モデルのデプロイとスケーリングを効率化するために、コンテナオーケストレーションツールであるKubernetesを学ぶべきである。
GitHub Actions: データサイエンティストに新たな超能力を提供
GitHub Actionsがデータサイエンティストのワークフローを自動化し、生産性を向上させる新機能を提供しています。
fastpagesの紹介：Jupyter Notebook向けの追加機能を備えた使いやすいブログプラットフォーム
fastpagesは、Jupyter Notebookに特化した追加機能を備えた、使いやすいブログ作成プラットフォームです。
Python並行処理：注意すべきポイント
Pythonの並行処理における複雑な部分について、GILやスレッド・プロセスの違い、非同期処理の落とし穴などを解説。
Dockerがデータサイエンティストの効率を高める方法
Dockerは環境構築の手間を減らし、再現性のあるデータ分析環境を提供することで、データサイエンティストの生産性向上に役立ちます。