投資のためのデータサイエンス

個人の投資活動に役立つデータ分析にまつわる話題を綴ります。

データサイエンスのおすすめウェブサイト(5/11)

10名のトップデータサイエンティストをフォローすることから始めたが、その中で日本人に有用な記事を紹介してくれるのは、事実上Kirk Borne氏のみであることがわかった。この週末にさらにフォローすべき別の人物を探索しようと思う。

前回から日数が経過したので取り上げる記事も多くなってしまった。

ニューラルネットワークがいかに新しいアイデアを概念化するか(入門) https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/04/introductory-guide-understand-how-anns-conceptualize-new-ideas/ AIがどのようにして新しい知識を獲得していくかをわかりやすい実例を用いて説明している。

予測:原理と実践 数理的予測の各種手法を解説している英文書籍をウェブ上で読むことができる。

ビッグデータの2018年の動向予測 https://www.churchillfrank.com/blog/future-of-big-data-2018/?utm_content=buffer7b016&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer Kirk Borne氏などの専門家が2018年にビッグデータ関連がどのようになるかを端的に述べている。自動運転、ヘルスケア部門への適用の進展など。

Swarm Optimization: Goodbye Gradients センセーショナルなタイトルであるが、「粒子群最適化法」についての入門解説。

Free eBook: Applied Data Science データ処理ソフトウェアや回帰分析、分類法など実践的なデータサイエンスの英文書籍。

・全てのプログラマが知っておくべき7つのアルゴリズム・データ構造 https://codingsec.net/2016/03/7-algorithms-data-structures-every-programmer/ ソート、探索、ハッシュ、動的計画、指数計算、文字列照合、素数判定。

なぜデジタルマーケティングが重要か デジタルマーケティングの数多くの利点を簡潔に述べている。