データサイエンスのおすすめオンライン記事 (6月23日付)

身の回りでをみるとコロナ禍からかなり日常が回復してきた。しかし海外との行き来など、もとに戻るまでに数年かかるとみられているものもあり、全世界的な経済へのダメージも気になる所である。
今回からタイトルを変えたが中身は同じで、海外インフルエンサーの紹介したデータサイエンス関連のオンライン記事(英語)で興味深いものをピックアップする。

機械学習の実務家のための18の便利な情報源
機械学習の実務の効率化役立つツールなどをまとめたものでかなり役立ちそうな記事。Airflow(ワークフローエンジン),Papermill(Jupyter Notebookをバッチ実行するためのPythonパッケージ)など。

LSTM (Long Short-Term Memory)を用いた株価予測
Long Short-Term Memory(長・短期記憶)という機械学習アルゴリズムを用いた株価の予測(Pythonコード付き)

分析的マインドのためのデータサイエンス:序章
データサイエンティストになるためのキャリア面での実践的ガイドの5回シリーズの第1回。

経験則:どのAI/機械学習アルゴリズムがビジネス課題にあてはまるか
ビジネス上の典型的な課題についてどの機械学習アルゴリズムを用いるべきかを整理したもの

データサイエンスのおすすめウェブサイト(6月2日付)

緊急事態宣言が解除になり、経済活動は少しずつ復活してきている。一方でテレワーク浸透など様々な変化があり、この変革の時期をビジネスチャンスと捉えてチャレンジする人も多いであろう。当ブログでも変革の時代にふさわしい情報源を探索していきたいと思う。
今回紹介する記事はエッセイ的なものが多い。是非Google翻訳で読んでいただきたい。

Kirk Borne氏インタビュー:多数の認識と広範なビッグデータの経験を持つ業界のリーダー
Kirk Borne氏が自身のキャリアや革新的なリーダーであり続けるための心得について語ったもの。

データ・アナリティクスからデータ・ストーリーテリングへ
データに潜んだ価値を有効なビジネスアクションに結びつけるため、、「ストーリーテリング=視覚化+物語+文脈」が重要になってきている。

シチズンデータサイエンティストを奨励する
「シチズンデータサイエンティスト」(Citizen Data Scientist)とは、数学や社会科学などを専攻し、ある程度のデータ分析スキルを有するものの、データサイエンティストほど特化した能力はもたない人々のこと(別資料より)だが、そのような人々の役割がさらに重要になってきていることを説いている。

機械学習とディープラーニングの無料自習用教材
Python入門からディープラーニングまでの自習のためのウェブ上のリソース

分析翻訳家:事実かフィクションか
「データサイエンティスト」や「シチズンデータサイエンティスト」に加えて自ら分析翻訳家(アナリティク・トランスレータ)と名乗る人が増えてきている。分析翻訳家に必要なスキルについて。

デジタル戦略シリーズ (I): 価値をもたらすデータ・ストラテジーを作る
おなじみ”Dean of Big Data”ことビル・シュマルゾ氏のエッセイ。企業の価値創造戦略からデータ戦略に落とし込んでいくことが大切と説いている。