Размер видео: 1280 X 720853 X 480640 X 360
Показать панель управления
Автовоспроизведение
Автоповтор
7:14 ┗ステップ①Pythonの基礎を学習する9:28 ┗ステップ②データサイエンスの全体像を把握する11:01┗ステップ③データサイエンスの基礎を勉強する12:47 ┗ステップ④Kaggleに入門する15:47 ┗ステップ⑤Kaggleコンペに参加す
ありがとうございます＾＾！
有益な情報ありがとうございます！この動画を見て、DSを勉強する決意をしました。
はやたすさんに質問です。ステップ３の『100本ノック』を実践しているのですが、「画像認識/自然言語処理」の項目がありました。ステップ２では全く触れなかった領域なので、飛ばして先に進もうと考えているのですがどうでしょうか？
スキップで良いと思います！頑張っていきましょう！
@@hayatasuuu ありがとうございます！続けざまな質問で恐縮ですが、お時間あるときに答えてもらたら幸いです。2つ質問があります。【質問①】ステップ4の「実践：3週間」というのは分析の練習を指していて、具体的には「ベースラインの作成」「特徴量エンジニアリング」「モデルチューング」などを自分でやり、「機械学習モデルの精度を改善していく」という理解で間違えはないでしょうか？【質問②】ステップ4の初心者コンペについてです。一つのコンペに注力したほうがいいのか、それとも複数のコンペに取り組んだほうがいいのか、そこらへんのさじ加減を教示していただけないでしょうか？
東京大学のデータサイエンティスト育成講座はインプットで実施するとのことですが、本書のコードを書き写したり、演習問題を解く必要はないという認識でよろしいでしょうか
そのあたりの塩梅はお任せします！！
データサイエンスの基礎学習の際におすすめのUdemyの講座を教えていただければ幸いです。
Udemyは僕が使っていないので分かりません＞＜！
返信ありがとうございます。夏までに統計検定準一級とKaggle等のコンペに参加できるレベルまで持っていき、今年中にはデータサイエンティスト職に転職したいと考えています！これからもはやたすさんの動画参考にして頑張っていきたいと思います。よろしくお願いします🙇♂️
良いですね！両方あるとかなり強いと思います💪ぜひ頑張っていきましょう！！
最近この動画に出会い興味深く拝見しております。先生のご意見ですと、G検定やDS検定の習得はどんな風に感じますか？不要ですか？
すみません、他の動画に不要だと載っていましたね。転職ではなく、新卒の場合は評価はやはりされにくく、kaggleの方が好印象なのですね。
ありがとうございます！そうですね👍
文系大学生一年生です。データサイエンティストになるためにインターンに参加したいのですが、どのようにインターン先をきめればいいですか
鎌倉で食べ歩きってNGなんや！
7:14
全くの無知ですいません。1つお聞きしたいのですが、データサイエンスを未経験から目指したい場合は、前提としてプログラマーなどを経験してなくても大丈夫なんでしょうか？自分自身が全くの未経験からデータサイエンスを挑戦したいと思っているんですが､､､
前職がプログラマーでなくても転職されてる方もいますよ＾＾！
現役大学生で文系なんですけど大丈夫ですか？データサイエンティストになるために今必要なことを教えてください！
大学生ならインターン参加ですね🙌
12:48
Stepごとに進めていますが、東京大学のデータサイエンティスト育成講座が難しくてほとんど写経状態になっています。何かアドバイスいただけないでしょうか。
完璧を目指さず先に進むのが良いと思います！
9:29
三つ目の本まではスムーズに進んだんですけど、四つ目の本が結構難しくて進まないんです、、どうしたらいいですかね
難しくても一旦先に進むのがおすすめです！！
ありがとうございます🙇♀️
若くて優秀な人材はお金持ってる・有名な企業に流れるから、「実務を積む」に括ればチャンスはあるとは感じる。（そういう若手で優秀な方を雇える金がないとか無名企業とかね。データサイエンスだけでなくどの分野でも起こってる話）
コメントありがとうございます＾＾！
カグルで結果が出せるようになったとして、その実績で社内でDSの業務に移動することができるか、もしくは転職することができるのかが心配です。データアナリストじゃなく、いきなりデータサイエンスはできるものでしょうか？
人によりますね(^^;;
思考する余白がない......棒読みなので入ってこない.......合理的なのかもしれませんが疲れるので、本当に気が向いたときでしか視聴するの無理だ..........
ぜひ気が向いたとき見てもらえれば！
15:47
![Noob To Max With DRAGON REWORK In Blox Fruits [FULL MOVIE]](http://i.ytimg.com/vi/LnBMOinoOvA/mqdefault.jpg)
7:14 ┗ステップ①Pythonの基礎を学習する
9:28 ┗ステップ②データサイエンスの全体像を把握する
11:01┗ステップ③データサイエンスの基礎を勉強する
12:47 ┗ステップ④Kaggleに入門する
15:47 ┗ステップ⑤Kaggleコンペに参加す
ありがとうございます＾＾！
有益な情報ありがとうございます！
この動画を見て、DSを勉強する決意をしました。
はやたすさんに質問です。
ステップ３の『100本ノック』を実践しているのですが、「画像認識/自然言語処理」の項目がありました。
ステップ２では全く触れなかった領域なので、飛ばして先に進もうと考えているのですがどうでしょうか？
スキップで良いと思います！頑張っていきましょう！
@@hayatasuuu ありがとうございます！
続けざまな質問で恐縮ですが、お時間あるときに答えてもらたら幸いです。
2つ質問があります。
【質問①】
ステップ4の「実践：3週間」というのは分析の練習を指していて、具体的には「ベースラインの作成」「特徴量エンジニアリング」「モデルチューング」などを自分でやり、「機械学習モデルの精度を改善していく」という理解で間違えはないでしょうか？
【質問②】
ステップ4の初心者コンペについてです。一つのコンペに注力したほうがいいのか、それとも複数のコンペに取り組んだほうがいいのか、そこらへんのさじ加減を教示していただけないでしょうか？
東京大学のデータサイエンティスト育成講座はインプットで実施するとのことですが、本書のコードを書き写したり、演習問題を解く必要はないという認識でよろしいでしょうか
そのあたりの塩梅はお任せします！！
データサイエンスの基礎学習の際におすすめのUdemyの講座を教えていただければ幸いです。
Udemyは僕が使っていないので分かりません＞＜！
返信ありがとうございます。
夏までに統計検定準一級とKaggle等のコンペに参加できるレベルまで持っていき、今年中にはデータサイエンティスト職に転職したいと考えています！
これからもはやたすさんの動画参考にして頑張っていきたいと思います。
よろしくお願いします🙇♂️
良いですね！両方あるとかなり強いと思います💪
ぜひ頑張っていきましょう！！
最近この動画に出会い興味深く拝見しております。先生のご意見ですと、G検定やDS検定の習得はどんな風に感じますか？不要ですか？
すみません、他の動画に不要だと載っていましたね。転職ではなく、新卒の場合は評価はやはりされにくく、kaggleの方が好印象なのですね。
ありがとうございます！そうですね👍
文系大学生一年生です。
データサイエンティストになるために
インターンに参加したいのですが、どのようにインターン先をきめればいいですか
鎌倉で食べ歩きってNGなんや！
7:14
全くの無知ですいません。
1つお聞きしたいのですが、データサイエンスを未経験から目指したい場合は、前提としてプログラマーなどを経験してなくても大丈夫なんでしょうか？
自分自身が全くの未経験からデータサイエンスを挑戦したいと思っているんですが､､､
前職がプログラマーでなくても転職されてる方もいますよ＾＾！
現役大学生で文系なんですけど大丈夫ですか？
データサイエンティストになるために今必要なことを教えてください！
大学生ならインターン参加ですね🙌
12:48
Stepごとに進めていますが、東京大学のデータサイエンティスト育成講座が難しくてほとんど写経状態になっています。
何かアドバイスいただけないでしょうか。
完璧を目指さず先に進むのが良いと思います！
9:29
三つ目の本まではスムーズに進んだんですけど、四つ目の本が結構難しくて進まないんです、、どうしたらいいですかね
難しくても一旦先に進むのがおすすめです！！
ありがとうございます🙇♀️
若くて優秀な人材はお金持ってる・有名な企業に流れるから、「実務を積む」に括ればチャンスはあるとは感じる。（そういう若手で優秀な方を雇える金がないとか無名企業とかね。データサイエンスだけでなくどの分野でも起こってる話）
コメントありがとうございます＾＾！
カグルで結果が出せるようになったとして、その実績で社内でDSの業務に移動することができるか、もしくは転職することができるのかが心配です。
データアナリストじゃなく、いきなりデータサイエンスはできるものでしょうか？
人によりますね(^^;;
思考する余白がない......
棒読みなので入ってこない.......
合理的なのかもしれませんが疲れるので、本当に気が向いたときでしか視聴するの無理だ..........
ぜひ気が向いたとき見てもらえれば！
15:47