データサイエンスのおすすめウェブサイト(4/19)

著名データサイエンティストのツイートを一日数回チェックすることにより、毎日データサイエンスの世界にどっぷりと浸かることができるようになった気がする。本日も気になったウェブサイトを紹介する。

ディープラーニングの歴史
人工知能 ⊃ 機械学習 ⊃ ディープラーニング という包含関係や、「ディープラーニングと聞いたら深い階層のニューラルネットワークのことだと思いなさい」という記述があった後に、チューリングマシンなど萌芽期からの人工知能の歴史が簡潔に記述されている。この分野の記憶が断片的な場合に頭の中を整理するにはいいかもしれない。

RStudio 虎の巻
RStudioはR言語の統合開発環境ツールであるが、ここでは「ggplotによるデータ可視化」などいくつかの機能分野別に典型的なRコマンドの記述法が大判の用紙の中に詰め込まれている。どういう機能があるかの概観を掴むことはできるが、調べながら使い方を学んでいく場合はやはりネット検索を繰り返す必要があるだろう。

R言語によるデータサイエンス入門
R言語のインストールから基本的な使い方がコンパクトに記述されている。最終的にはR言語で機械学習を実行する所まで説明されている。

データサイエンティストになりたいのなら、Feynman Techniqueを試そう
Feynman Techniqueとは難しい科学的トピックを理解するための技法で、問題を分解して理解できない所を絞り込み、その内容を誰かに教えられるようになるまで学習する、というものである。実用的にはブログなどの記事を書くということも有効である。

データサイエンティストになるための道程(地下鉄路線図風)
作者の独断で整理したデータサイエンティストのために学ぶべきカリキュラムを、地下鉄路線図の形で表現したもの。データサイエンスを独学で学ぶための道標としては結構有用ではないかと思う。