六本木で働くデータサイエンティストのブログ

元祖「銀座で働くデータサイエンティスト」です / 道玄坂→銀座→東京→六本木

初めてこのブログに来た方へ

これは初めてこのブログに来た方々向けのトップ固定記事です。最新記事の更新状況に応じて随時更新されます。

id:TJOとは何者なのか


データサイエンティスト・機械学習人工知能)エンジニアとは何か

データ分析を仕事にしたければ読むべき本は何か

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我が家の我流インドカレーレシピ

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時々色々なところで写真を披露していますが、僕の15年以上に渡る趣味の一つにインド料理があります。元はと言えば偶然通うようになったインド料理屋が実は日本国内のインド料理業界との関わりの深いお店で、そこで教えていただいた知識をもとに様々な都内の有名インド料理屋を巡ったり、はたまた所縁のあるインド料理研究家の方のレシピ本を読むようになったりして、今ではインド料理は食べ歩くのも自分で作るのも同じくらい好きという有様です。


そんなわけで、これまた時々インドカレーのレシピを教えて欲しいというリクエストをいただくことがあり、我流で恐縮ですが恥を忍んで(本来のブログの趣旨とは完全に異なりますが)我が家のレシピを書いてみることにしました。ただ、以下に記すレシピは完全に我流で正統なものではないので、正統派のレシピの載っている参考文献を併せてご紹介することとします。

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データ分析人材の長期的キャリアという迷宮

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(Image by Pixabay)

先日出たこんな記事が注目を集めていたようです。

私はデータサイエンス的エンジニアになりたいのか?データサイエンス的コンサルタントになりたいのか?なんもわからん

タイトルにもなっていて、記事中で提起されている「データ分析者のキャリアなんもわからん問題」は僕にとっても全くもって他人事ではありません。一方で僕自身この仕事をするようになって7年ほどが経ち、データ分析人材がどのようなキャリアをたどっていくかについてある程度見聞や知見が貯まってきているということもあります。


ということで、あくまでも僕自身が見聞した範囲での話にはなりますが、データ分析人材即ちデータサイエンティスト&機械学習人工知能)エンジニアの長期的なキャリアがどのようなものになっていくかについて、ちょっと考察してみようと思います。勿論異論・反論色々あり得るかと思いますので、コメント欄なりブコメなりでお寄せいただけると有難いですm(_ _)m

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TensorFlow Probabilityのtfp.stsモジュールを使って構造時系列モデリングを回してみる

TensorFlow Probability (TFP)がリリースされてからしばらく経ちますが、最近になってこんなモジュールが公開されたと知りました。

Framework for Bayesian structural time series modelsと題されている通りで、ズバリTFPベイズ構造時系列モデルを推定するためのモジュールです。




ベイズ構造時系列モデルの推定は以前このブログでもRStanやRの{bsts}パッケージを使って散々やりましたが、そもそもTFPはサンプリング手法にHMCを使うなど割とStanとの共通点が多く、またこのtfp.stsモジュール自体がそのクラスのネーミングからしてどう見ても{bsts}を意識したものなので、それらを時系列データ分析に使ってきた人にとっては取っ付きやすいかもしれません。


ということで、かなり大雑把にですが使い心地を試してみようと思います。ただ、最後までお読みになればお分かりになるかと思いますが色々つまずいたところもありますので、解決策をご存知の方はどしどしご指摘くださると有難いですm(_ _)m

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