データサイエンスのおすすめオンライン記事(12月30日付)

いよいよ2020年も残りわずか1日というところまで来た。当方も例年ならこの一年を振り返るテレビ番組を見るのだが、今年は内容がわかりきっていて見る気も起こらない。
一方でデータサイエンスのオンライン記事では例年の如く今年の総括と来年の展望に関する記事がいくつか出ている。例によってGoogle翻訳で読んでいただきたい。この分野のトレンドを把握するためにもチェックしておいた方がいいであろう。コロナで加速したDXの波に取り残されないようにしたいものである。

2021年の職場における5つのAIとMLのトレンド
PlanfulのCTOであるSanjay Vyas氏が語る人工知能と機械学習のトレンド。

AI、分析、機械学習、データサイエンス、ディープラーニング研究における2020年の主な進展と2021年の主な傾向
この方面9名の専門家による2020年の総括と2021年の展望。

AI、データサイエンス、機械学習技術における2020年の主な進展と2021年の主要なトレンド
上の記事と同様にKirk Borne氏など12名の専門家による2020年の総括と2021年の展望。

Pythonコーディングにおいて「いかに」「なぜ」明示的であるべきか
Pythonコーディングのベストプラクティスについての一連の記事(他記事リンクあり)。

2021年のビッグデータ業界の予測
これも来年の業界トレンド予測の記事。

データサイエンスのおすすめオンライン記事(12月24日付)

年の瀬で、繁華街は昼間は例年通り多くの人が行き交っている。しかし夜になると例年の人混みが見られない。自分も今月仕事関連のオンラインイベントが2度あったがリアル忘年会はゼロである。ニューノーマルへ誰もが模索しているといったところだろう。

今回の記事紹介ではデータサイエンスの学習教材と学習コースに関するものが目に付く。年末年始の空き時間に取り組むのにいいかもしれない。

AIは退屈になってくる?そして将来のAIについての考察
AIや機械学習の経済やビジネスへの影響を、1990年代のコンピュータリゼーションのケースと比較して考察している。

機械学習とその応用を一つの図で表す
機械学習の全体像を把握するのにとてもわかりやすい記事。

データサイエンティストが知っておくべき5つのグラフアルゴリズム
2019年の記事だが本ブログでは紹介していなかった。今後は表形式データでない構造のデータが重要になる。

貴方の2021年のデータサイエンス・ポートフォリオを築くための50以上のリソース
データサイエンス・スキルを身につけるためのオンラインセミナー、書籍、コミュニティなどのまとめ。

データサイエンティストになるための学習パス
データサイエンティストになるために学ぶべき内容の道筋。Version Controlといったことも含まれている。

データサイエンスのおすすめオンライン記事(12月6日付)

コロナで3分の2の企業が業績を落としているにも関わらず、株価は上昇を続けている。日銀やGPIFが作り出した「官製相場」に金融緩和で生じたあぶく銭が集まっている結果と言われているが、バブルが弾ける瞬間が迫っているようで不気味である。
ところで、また更新が一ヶ月ぶりになってしまったが、この間に目についた記事を紹介する。Google翻訳を活用して読んでいただきたい。

ディープラーニングのための数学のロードマップ
機械学習の基礎となっている数学を初歩から解説している。

全てのデータサイエンティスト及びビッグデータエンジニアが知っておくべきアーキテクチャ
IT主要企業などが構築しているフィーチャーストアのアーキテクチャの紹介。

全てのデータサイエンティストのためのディープラーニング用データセット
昨年6月の記事だがこの手の記事は重宝するので今回掲載した。

エッジコンピューティングは2021年に新たなクラウドになるか?
IoTの普及にともない末端で処理を行うエッジコンピューティングの市場はますます巨大なものとなる。

レジリエンスと活気:2020年のデータとAIの展望
コロナ渦でもデータエコシステム企業群はかつてない繁栄を示している。