DataQuestはデータサイエンティスト初心者にはめちゃくちゃいい入門になると思う。以前も似たような挑戦をして失敗した記憶があるけど、やっぱり意義のあることだと思うから、これからまた挑戦したいと思う。他の人の役にたつかもしれない(し、役に立たないかもしれない)とまあ、客観的に意義を並べてみたけど、心情的には人生の記録を永久保存できるということが大きいかもしれない。1個人の人生の記録を、情報という形態を利用して保存するということにすごく興味があって、それはきっとものすごく難しいことだと思うんだけど、究極的に人生ログを生み出すことができれば、きっと物理的な「死」を乗り越え、人間は恒久的な存在になれるんじゃないかなと夢見ている。・・・そんな話をしていると長くなりそうなので、これはまたの機会として、早速今週の進捗を振り返っていきたい。Talkに初参加!Kaggleの画像系コンペ格闘中AtCoder(Begginer)で1000点ゲット!DataQuestはデータサイエンティスト初心者にはめちゃくちゃいい入門になると思う。7/10にDataQuestに登録した段階では、pythonの知識と経験はあったものの、データサイエンティストの経験はもちろん知識もほとんどない状態でスタートしたそれから2ヶ月弱かけて必死でpythonのデータアナリスト、データサイエンティストのコースを完全修了したら、データサイエンティストとしての基本的な知識やスキルが体系的に身について、実践として実装できるようにまでなったのは本当にありがたかったDattaQuestは海外のウェブサイトだということもあって、もちろん全て英語なわけなんだけど、そこでひたすら英語の文章を読んでいたこともあって、その後の英語論文とか英語ドキュメントとかが、専門用語とか含めてだいぶ読みやすくなったのは想定していなかった大きな収穫だった。今はRのコースをやっていて39%まで習得した。Rのコースも修了して、Rの統計モデリングの実装とかをガンガンできるところまで持っていきたい。データサイエンティストを目指して75日で仕事をもらえるところまできたのは、本当にラッキーだったしとても嬉しい色々言えないことはあるけど、画像系の分類をやったりしてパワポ資料作ったりして、それを評価してもらったというのがとても嬉しい。努力して手に入れたスキルや経験を評価してもらうのは意外と難しくて、やっぱり目に見える成果が非常に大事だなというのも改めて実感しているし、今後もスキルアップはもちろん成果を作っていきたい。ベイズ統計、ベイズ統計モデリングは重要だよベイズ統計勉強するために読んでいる本が2つ1つめは数式ゴリゴリだから読むの大変だけど、背景的な数学的知識を詰め込むにはかなりいい良書だと思う。2つめは、R初心者がベイズ統計をRで実装しながら勉強していく感じのコードベースの本。古めだけど、Rの使い方的なのも一緒に学べるから初心者にはとっつきやすい本かな。そもそもなんでベイズ統計とかやる必要あるのかって話。機械学習を学んで一通り実装とかやってみて、ディープラーニングも色々やって気づいたこと。それはディープラーニングって意外と現実の課題に対して応用できないことが多い。時系列データだと、ディープラーニングはあんまり役に立たないとか、課題がはっきりしてる(犬か猫かみたいな)場合じゃないとディープラーニングを利用できないとか、そういう色んな制約っていうのがあるんだなと。ディープラーニング=万能みたいな三段論法なのかわからないけど、ディープラーニングは全然万能じゃないし、ビジネスサイドまで持ってくると解決しなければいけない課題が山積みなのは間違いないそういうわけで、ベイズ統計モデリングもできた方がいいよってことと、AIに魅せられて業界に乱入してきたような若造(自分のこと)とかは、数学的な背景知識ないくせに、「ディープで予測できるよ〜」とか言えちゃう(優秀なライブラリの使い方を知ってるだけ)業界だったりもするから、色々複雑。逆に数学的な背景なしに乱入する若造は多いから、その中でも生き残っていくためには、やっぱり過去の研究者たちの偉業に向き合って、勉強し直すのが重要なんじゃないかなって思うわけ。ベイズ統計モデリング、頑張ります。Talkデータサイエンティストやアナリストが50人以下集まるような感じで新鮮だった。会場は表参道のZOZOSUITオフィス。初心者向けの会だな〜って感じではあったので、コードとかあんまり書いたことないけどデータサイエンス興味ある、みたいな人にはすごくおすすめ実際のモデルの話とかはあまりないので、上級者はあんまり来ないのかな。懇親会で色々な人と話て一番感じたのは、やっぱりデータサイエンティストとか全然人足りてないやん!!っていうこと。そりゃ人材入れば欲しいけど、探してもいないし、育てるのも大変だし、みたいな感じなんだと思う。やる気なかったら育てられないしね。これから毎年のように新しいデータサイエンティストが大学から輩出されていくだろうなと思いつつ、実際のところ山のようにハードルがあるんだろうなと思ってる。データサイエンティストになるために乗り越えなければいけない様々なハードルとかについては、またどっかてまとめていきたい。Kaggleの画像系コンペRSNAに挑戦中!これから画像系のデータサイエンティストとして頑張っていく身としては、少しでもKaggleの画像系コンペに触れて、最先端を知っておきたいということで挑戦中。環境構築だけで数日経過し・・・という絶望的な状況。画像データ156GBもあるし、ダウンロードするだけでも超やばい。GPCを立ててダウンロードしたものの、途中でメモリマックスになってやり直し、を実は3回もやりましたwwメモリ拡張の方法とかも、最初全然わからなかったし、拡張したと思ったら、ダウンロードしたzipを解凍したら2倍の容量が必要になって限界突破wメモリとか、1TBとか多めに開けとくのが一番ですね。画像のデータがDICOMだったりして、これどうやって扱えばいいのか?っていう超初歩的?なところからスタートして、第一締め切りがなんと10月4日という絶望。submissionできるように頑張る。1epochでもいいから学習してラベリングしたいwwAtCoder3回目ですが遂に1000点ゲットした!AtCoder、なんか人気あるしやってみようということ始めたけど、なんとかD問題まで正解して1000点ゲットしました!提出するときのドキドキ感はヤバイね競技プログラミングって初めての経験だけど、使う手法とかって実はある程度決まってたりするんだな〜っていうのが最近わかってきたこと。dpを理解して実装できたから(ほぼ優秀な誰かの写しだけど)次はきっと1500点いけるんじゃないか?!という期待を込めてまた来週も頑張りたい来週はRSNAとRの勉強に捧げますRSNAのデッドラインが近づいている。RSNAに全力を捧げます。Rもひっそりと頑張ります。20代フリーランスがデータサイエンティストを目指すブログお問合わせTOPへ。