ぐぬぬ Python

日々の記録。主に、Python の学習記録。

スキルチェックリスト

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そうだ、データサイエンティストになろう!

背景

下記を目的としたデータサイエンティスト協会という組織があり、

分析技術認定(レベル認定)などの活動を通じて、分析能力の向上を図るための提言や協力を惜しまない支援機関として、高度人材の育成とデータ分析業界の健全な発展に貢献する。

データサイエンティストに必要と思われるスキルを定義したスキルチェックリストを作成・公開している。(現在ver 2.0.0) このリストを元に学習を進めれば、基礎的な部分は抑えられそう。

リストの概要

スキルカテゴリー

カテゴリー、大きく三つに分かれている。 (詳細はおいおい触れていきます)

  • ビジネス力(100項目): 論理的思考、プロジェクトプロセス系
  • データサイエンス力(228項目): 統計数理基礎、分析手法系
  • データエンジニアリング力(129項目): データ加工、分析環境構築系
category sub_category items
ビジネス力 行動規範 12
論理的思考 18
プロジェクトプロセス 20
データ入手 4
データの理解・検証 3
意味合いの抽出、洞察 5
解決 4
事業に実装する 8
活動マネジメント 20
知財 6
category sub_category items sub_category items
サイエンス力 統計数理基礎 16 意味合いの抽出、洞察 4
予測 17 機械学習 20
検定/判断 11 時系列分析 7
グルーピング 14 言語処理 13
性質・関係性の把握 14 画像・動画処理 8
サンプリング 5 音声/音楽処理 5
データ加工 8 パターン発見 3
データ可視化 37 グラフィカルモデル 3
分析プロセス 5 シミュレーション/データ同化 5
データの理解・検証 23 最適化 10
category sub_category items
データエンジニアリング力 環境構築 21
データ収集 16
データ構造 11
データ蓄積 17
データ加工 13
データ共有 14
プログラミング 22
ITセキュリティ 15

今の自分に一番必要なのは「データサイエンス力」なので、ここから手を付けたい。 228項目って多いなー。

スキルレベル

カテゴリー内の各項目ごとに難易度と判定基準が設定されている。

スキルレベル 難易度 判定基準
Senior Data Scientist(業界を代表するレベル) ★★★★ -
Full Data Scientist(棟梁レベル) ★★★ ★★★項目のうち、50%を満たしている。
Associate Data Scientist(独り立ちレベル) ★★ ★★項目のうち、60%を満たしている。
Assistant Data Scientist(見習いレベル) ★項目のうち、70%を満たしている。

まずは、★1つを全部クリアできるようになりたい。見習いレベル!

まとめ

  • データサイエンティスト協会が作成・公開している、スキルチェックリストがある。
  • リストの中のデータサイエンス力★から順番に取組む。

ブログに書きたいことメモ

ブログをはじめることにしました。
飽きやすい性格なので、今まで続いた試しがない。
でも、突然書きたくなった。

書きたいテーマ

今の段階でいくつかあるのでメモ。
絞った方がいいのかなと思いつつ、制約がない方が続く気もする。
大体こんな感じ。

学習、健康、ギター、家電
芸能、お金、飲食、観光

学習

プログラミング、Python、統計、データ解析とか。
仕事で必要になったので頑張る。

健康

健康に良さそうなモノを試して記録したい。
ストレッチ:私は体が硬い。肩甲骨が埋もれている色気のない背中だと言われる。肩こり改善目標。
目の体操:眼鏡・コンタクト必須な生活。でも、レーシックをする勇気が出ない。

ギター

実はギター購入済み。でも、爪の形を言い訳にして全然練習できていない。

家電

家電が好きでついつい買ってしまう。自分が何を買って役に立ったかどうか整理したい。
購入前の検討記録もつけたい。

芸能

音楽、ドラマ、アニメの感想。

お金

貯蓄増やしたい。行動できないけど情報収集しておきたい。

飲食

食べたものを記録したい。

観光

写真の整理のため。

さいごに

まずは、1年を目標に頑張ってみます!

Python を勉強するならコレ!実際に購入した書籍紹介

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そうだ、Python はじめよう!
学習時に役立った書籍を紹介したいと思います。

背景

私のプログラミング歴は、大学の授業で Java を少しかじった程度。
機械学習とか流行っているし何か良さそうという軽いノリではじめました。

今までに購入した Python 関連の書籍一覧

入門 Python 3

www.oreilly.co.jp 基本的なことはこの1冊にギュッと集約されている感じです。
入門という割には、図が少なくページ数が多いので、もう一段階易しい本を買っても良かったかも。

Effective Python

www.oreilly.co.jp よりシンプルでかっこいいコードが書けるようになる気がします。
Python 3 だけでなく、Python2 の解説も記載されておりステキ。

Python によるデータ分析入門

www.oreilly.co.jp

データ分析の仕事をすることになったので購入。
pandas とか numpy について詳細に書かれています。 辞書的な使い方がおすすめです。

実践機械学習システム

www.oreilly.co.jp 機械学習を使ったデータ解析の手法が紹介されています。
サンプルコードがついているので、自分が使うイメージが湧きやすく良かった。

Python ではじめる機械学習

www.oreilly.co.jp 2017年5月に出版された新しい本。scikit-learn という機械学習のライブラリを使いながらデータ解析の手法について学習できる。 データ解析の仕事をすることになり、かなりお世話になった本。おすすめ。

ゼロから作る Deep Learning

www.oreilly.co.jp 実際にどう使うのかコードを動かしながら学習できた。おすすめ。
深層学習という本を読んで原理はなんとなく分かったが、じゃあどう使うの?というのがよく分からなかったがこの本で理解が深まった。

Python プロフェッショナルプログラミング第2版

www.shuwasystem.co.jp Web 開発に興味があり購入。設計開発プロセスやツールの紹介が中心で、流れを知るのに良い。
内容は深くはないが、Web アプリを動かすところまでしっかり学べる。

まとめ

私は、書籍を買うとやる気が出来るので、新しいことを始める時は必ず買うようにしています。 (現在は、本とWeb 検索を併用しながら作業が多い。)
とりあえず動くレベルなので、もっとキレイなコードが書けるようになりたいです。(先輩にレビューしてもらったら、コードが激減して衝撃を受けた)