渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

元祖「六本木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→渋谷駅前

初めてこのブログに来た方へ

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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。

自作インド料理問わず語りタグをご覧になって来た方向け

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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AIで皆さんの好みにぴったり合う絶品インドカレーを作る方法をまとめて本にしました

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最近思い出したように趣味の自作インド料理の話題を各所で披露することが多いのですが、完全に趣味が高じた結果としてAIというか機械学習とインド料理を掛け合わせたら面白いことが出来るのではないか?と思い、ついにこの度本まで出すことになりました(笑)。題して『AIでインドカレーを自作しよう』という本です。

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TensorFlow Probabilityを試してみる(1): 定番のEight SchoolsのモデリングをRStanと比較する

先日の記事でも書いたように、どうもここ最近RStan周りの環境が色々厳しくなっている気がしていて、仮にRStanが今後環境面での不具合やミスマッチなどで使えなくなったらベイジアンモデリングやれなくなって困るかも。。。という危惧を最近抱きつつあります。


そこで代替手段として思いつくのが、JAGS, PyMC, PyStan, そしてTensorFlow Probability (TFP)。TFPを挙げたのは完全に身贔屓なんですが(笑)、Pythonで回せるものとして近年注目を集めているフレームワークとしては筆頭に近いのではないかと思います。ということで、贔屓の引き倒しみたいになりそうですが今回含めてちょっと連続してTFPでRStanと同じことをやってみる、というただそれだけの備忘録的な記事をだらだらと書いていこうと思います。


いつもながらですが、僕はコーディングに関してはド素人ですので間違っている点・理解不足の点などあればどしどしご指摘ください。また、今回からPython 3.7で書いています。3系のコーディングについても誤りやおかしな点などあれば是非ご指摘いただければと思いますm(_ _)m

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2020年版:実務の現場で求められるデータサイエンティスト・機械学習エンジニアのスキル要件

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(Image by Pixabay)

この記事は、昨年の同様のスキル要件記事のアップデートです。


正直言って昨年バージョンとの差分は殆どないのですが、一応この1年間の業界の進歩を踏まえて僅かながらアップデートしてありますので、ベースとなっているスキル要件についてさらっと概観した上で、差分となるアップデート部分について簡単にコメントしておこうかと思います。


なお、いつもながらの断り書きですが。言うまでもなく、この記事の内容はあくまでも僕の個人的な意見にして、なおかつ僕自身がこれまでの経験と見聞に基づいて「これまで自分が属してきた組織やチームにおけるデータサイエンティストや機械学習エンジニアはこうだったor今後はこうあって欲しい」という最大公約数的な経験談や願望を書き並べたものに過ぎません。よって何かの組織や団体の意見を代表するものではありませんし、況してやauthorizeされた意見として見られるべきものでもないという点、予めご了承くださいm(_ _)m そしてこれまた毎度のお願いですが、「うちの会社・チームではこのように考えている」というようなご意見(ご異見)をお寄せいただけると有難いです。

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