Webサービス制作のための技術情報を。データ分析（Python、機械学習コンペ他）や自作野球ゲームMeisyoのこと中心。
データサイエンス データサイエンスおすすめ教材紹介【Skill Stacks】
投稿日：2022年1月12日 更新日：
本当にそのモデルでいいんですか？
データ分析を活用する数理モデルにはいろいろな種類があります。ただ、問題設定に合わないモデルが設定されていることがままあります。今回紹介する書籍では、体系的に数理モデル全般を俯瞰しています。
江崎貴裕
本当にそのモデルでいいんですか？本書の帯にも記載されていますが、データ分析中のモデルの選択が非常に難しいです。データがどのようにして生まれるのか、多くの場合は考えずにモデルが適用（特に機械学習）されている現状です。正しい意思決定を行うためにも正しいモデリングが必要で、データの流れを正しく考慮するためにこの本で学びたいですね。
数理モデル, 理解指向型モデル, 応用指向型モデル, 線形モデル, 微分方程式モデル, 確率モデル, 統計モデル, 時系列モデル, 機械学習モデル, 強化学習モデル, 多体系モデル, エージェントベースモデル, モデル設計, パラメータ推定, モデル評価
その他の教材紹介ページはこちら → Skill Stacks
執筆者：rei
関連記事
[Meisyo]練習難易度の不均衡是正への分析的アプローチ2
[Meisyo]練習難易度の不均衡是正への分析的アプローチから早3か月。 「練習ごとに難易度が違いすぎるんですけど！！」という不満は少しは解消されたかなー・・・ 効果測定してないのにわかるの？エスパー …
ビジネスの因果構造をデータから理解することができれば、マーケティングやセールスで何を試みれば売上や利益が上がるのかがわかります。データから因果構造を推定できる、統計的因果探索の1手法LiNGAMの書籍 …
「データ分析の初心者はこれを読むべし」と思う本です。なぜなら、データの解釈・観測をはじめデータサイエンスは難しい事柄が多く、かつビジネスで分析をする際に、初心者をはじめ分析者全員が陥りやすい罠があるか …
データサイエンス関連の仕事をしていて思うのは、 分析スキルも大事だけど、思考法の方が大事だよっていう話です。 最近、会社で教育・OJT関連の業務をしていて切に思うので、つらつらと書いていきます。 まず …
近年目覚ましい発展を遂げた機械学習、ディープラーニング。その概要と技術の使い方を体系的に学ぶにはどの本がいいでしょうか？ 私はこの本をお勧めします。 なぜなら、ディープラーニングについて、最先端の研究 …
