こんばんは,ゴドーです。 前々から読みたかった本をようやく読了しました。 『データ分析のための 数理モデル 入門 本質をとらえた分析のために』です!
Pythonでマルチエージェントシミュレーションに入門してみた - Ledge Tech Blog コロナの感染拡大に際して、マルチエージェントシミュレーション(MAS)という手法が最近注目されています。本記事では、「マルチエージェントって言葉はなんとなく聞いたことがあるけれど、いまいちよくわかっていない」という方に向けて、その概要・適用例・Pythonを使用した簡単な実装例をご紹介しています。
『Pythonクローリング&スクレイピング[増補改訂版] -データ収集・解析のための実践開発ガイド』加藤耕太著 本書は基本的なクローリングやAPIを活用したデータ収集、HTMLやXMLの解析から、データ取得後の分析や機械学習などの処理まで解説。データの収集・解析、活用がしっかりと基本から学べます。 ビッグデータ 78. 『ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える』講談社 本書は企業はいかに新たな価値を生み出すことができるのか、人々は物事の認知のあり方をどのように変える必要があるのか―大胆な主張と見事な語り口でその答えを示しています。 79. 『IoT時代のビッグデータビジネス革命』インプレス 本書は、スマートシティとビッグデータを国際通念に合わせて解説し、海外でのビジネスを行う際に、間違えて戦わないようにしたいという観点にこだわった構成となっています。 80. 『データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために (Kindle)』｜感想・レビュー - 読書メーター. 『ビッグデータを支える技術 刻々とデータが脈打つ自動化の世界』西田圭介著 本書ではこのエンジニアリングの問題に主軸を置き、可視化を例に、一連のデータ処理に必要な要素技術を整理しデータを効率良く扱うための土台を作り、その上でシステムの自動化をサポートする種々の技術を追っていきます。 Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
文字数が超えるため、本の画像をて削除しました。興味がある方は、元記事をご覧ください。 2019年データサイエンスにオススメの本80冊! ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します! 1. 『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2. 『戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック』Foster Provost、Tom Fawcett著 本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。 3. 『データサイエンス入門』竹村彰通著 本書はデータの処理・分析に必要な情報学(コンピュータ科学)と統計学の基本知識をおさえ、またデータから新たな価値を引き出すスキルの学び方を紹介します。 微分積分&線形代数 4. 『その数学が戦略を決める』イアン・エアーズ著 本書では一貫して絶対計算(すべてを大量データに基づく数字を使って意思決定を行うこと)の利点を現実のいろいろな例から説いています。 5. 『プログラミングのための線形代数』堀玄、平岡和幸著 本書は、専門・非専門を問わずコンピュータにかかわる方を主な対象に想定した線形代数の参考書です。単に「線形代数プログラムの書き方」を解説する本ではなく、数学のプロでない読者に線形代数の本音を語ることが狙いです。 6. 『統計学のための数学入門30講 (科学のことばとしての数学)』永田靖著 本書の内容は高校数学から初等の微分積分,線形代数学のレベルであり、わかりやすくなぜこの数式が統計学に役立つのかについて丁寧に解説しています。 7. データ分析のための数理モデル入門 : 本質をとらえた分析のために | 信州大学附属図書館OPAC. 『これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで』金谷健一著 本書は最適化手法の入門書として書かれたもので、経営学やORのみならず、統計的最適化や機械学習に関する話題も扱っています。また、各手法を紹介するだけでなく、その数学的背景の解説に力点を置いています。 8.
3 図書 都市と地域の数理モデル: 都市解析における数学的方法 栗田, 治(1960-) 共立出版 9 数理モデリング入門: ファイブ・ステップ法 Meerschaert, Mark M., 1955-, 佐藤, 一憲(1963-), 梶原, 毅(1956-), 佐々木, 徹, 竹内, 康博(1951-), 宮崎, 倫子, 守田, 智 共立出版
画像は Unsplash より アメリカのデータサイエンティストらが執筆した 『データ分析のための統計学入門 原著第4版』の日本語版PDFファイル が無料公開されている。SNS上では本書や無料公開について「めっちゃ良さそう」「すばらしい……」など、称賛のコメントが見られる。 本書は「データ分析への誘い」「統計データの記述」「確率」「確率変数の分布」「統計的推測の基本」「カテゴルリカル・データの統計的推測」「量的データに対する推測」「線形回帰への入門」「重回帰とロジスティック回帰」といった9章で成り立っている。 「著者 まえがき」によると、著者は本書を読むことで、読者が統計的な見方や方法の基礎を理解するだけではなく、「統計学は実際に幅広く利用されている応用分野である」「関心のある実際のデータを使って学ぶためには必ずしも数学の深い知識が必要というわけではない」「実際のデータは複雑であり, 統計学も完全ではない.
選手権 全日本Jr.
基本的にエレメンツの点数だけでは、そこには到達できないので、1つはファイブコンポーネンツ(演技構成点)を底上げをすることですね。これは絶対に必要なことで、あと1つはどれだけ加点を取れるか。要は、安定したスケートを見せて、そのプログラムを終えるというところですね。4回転は(SPとFSを合わせて)3回入れることになるんですけれど、そこでどれだけ加点をもらえるかというところが勝負になってくるので、そうしたプログラム作りをしていきたいと思っています。 昨シーズンは心と体が合っていなかった ――昨シーズン、無良選手は苦しい時期を過ごしていたと思います。コーチの立場からどう見ていましたか?
無良 隆志 Takashi MURA 選手情報 生年月日 1960年 11月11日 (60歳) 代表国 日本 出生地 鳥取県 身長 170 cm 元パートナー 岡部由紀子 伊藤俊美 元コーチ 都築章一郎 獲得メダル フィギュアスケート 世界ジュニア選手権 銀 1976 ムジェーヴ 男子シングル ■テンプレート ■選手一覧 ■ポータル ■プロジェクト 無良 隆志 (むら たかし、 1960年 11月11日 - )は、 日本 の フィギュアスケート 選手(男子 シングル ・ ペアスケーティング )。現在はインストラクター兼コーチ。パートナーは 岡部由紀子 、 伊藤俊美 。 鳥取県 西伯郡 岸本町 (現 伯耆町 )生まれ [1] 、 広島県 広島市 南区 翠町 育ち [2] [3] 。 広島市立翠町中学校、 広島山陽高校 、 日本大学 卒業 [2] [4] 。身長170cm。フィギュアスケーターの 無良崇人 は息子。 1979年、1980年 全日本フィギュアスケート選手権 優勝(ペア)。1983年 ユニバーシアード 優勝(男子シングル)。 目次 1 経歴 2 主な戦績 2. 1 男子シングル 2.
坪田 佳子(つぼた よしこ) また2015シーズンからプリンスアイスワールドのメンバーでもあります。 バレエ、フロアダンスの経験があります。 踊ることが大好きで、子供達と一緒に踊ってレッスンしています。 楽しく一緒に氷上で踊りましょう! 河野 有香(こうの ゆか) 9歳からスケートを始め、全中・インターハイ・インカレ・国体・全日本選手権・海外試合出場の経験があります。 2015年からは、プリンスアイスワールドにてプロスケーターとしてアイスショーで活躍中しております。 フィギュアスケートの魅力や楽しさを伝えながら、初心者から選手まで指導しております。 スケートに携わった人にほんの少しでも夢や希望を与えられるような指導者を目指しております。 宮﨑 勇人(みやざき はやと) 平成29年度日本スケート連盟強化コーチ。 日本スケート連盟テクニカルスペシャリスト(技術判定員)の資格を持っています。 選手時代は全日本選手権や海外試合への出場経験があります。 子どもから大人まで、目線を合わせた指導ができるよう心掛けています。一緒に楽しく練習しましょう! 森川 絢奈(もりかわ あやな) ・JFSIA所属会員のプロインストラクター ・ネバダ州立大学公認ピラティス指導者(マットI・II) ・ネバダ州立大学公認ピラティス指導者(マシン) ・ファンクショナルローラーピラティスベーシックインストラクター ・アイディアルボディデザイナー 選手引退後、渡米しピラティスインストラクターの資格を取得し、現在はIBA徒手療法を取り入れながら選手の怪我の予防やパフォーマンス向上に力を入れています。 又、リンク2Fには日本でも数少ない最新のピラティスマシンを導入しています。 スケート指導ではピラティスなどの知識や経験を生かした指導を行っております。 初心者の方から、選手まで幅広く指導いたします。 身体のお悩みなどもお気軽にご相談下さい。 その他
フィギュアスケート 粟井 幸子 (あわい ゆきこ) JFSIA所属会員のプロインストラクターです。 岡山国際スケートリンクのインストラクターとして35年の経験を持つベテランプロコーチ。 「ディズニー・オン・アイス」のプリンシパルとして世界に活躍中の松浦功(まつうらいさお)プロスケーターを育て、高橋大輔選手の小学校時代のコーチでもある。 「スケートを通して明るく優しい子供を育てる」をモットーに幼少期からの選手育成に従事している。 選手育成のみならず、生涯スポーツとしてスケートを愛好される大人の指導やアイスショーの企画も行っている。 綱井 みちる(つない みちる) 又、日本体育協会公認スポーツ指導者で、全日本Jr・全日本Nv出場選手指導を行っております。 5才からスケートを始め、全日本選手権大会出場、インターハイ・国体入賞。 現在は、幼児から選手を目指している子から、中高年の生涯スポーツとして楽しむスケートを指導しています。 多くの人にスケートの魅力を感じてもらい、スケートを通して何かを得てもらいたいと思っております。 秦 安曇(はた あずみ) 又、平成24年度日本オリンピック委員会強化コーチでもあります。 文部科学大臣認定C級教師取得 3才から70才まで幅広くレッスンさせて頂いております。 楽しく一緒に滑りましょう! 無良 隆志(むら たかし) 競技歴:1983年 ユニバーシアード冬季大会優勝 1980~83年 世界選手権大会出場。 指導歴:1985~現在 冬季オリンピック、ISU選手権大会選手育成。 各スケートクラブ、学校、教室、団体子供会指導。 年中滑れるスケートリンクで楽しくフィギュアスケートを一緒に練習しましょう。 無良 千絵(むら ちえ) 現役選手を引退後、夫の無良隆志と共に数多くの優秀な選手を育成してきました。 尚、息子である無良崇人は2018年春に現役引退後、現在はプロスケーターや解説者として幅広く活躍中であり、そんな無良崇人を陰で支える存在です。 日本体育大学体育学部で学んだ知識と、中京大学での講師経験を生かし丁寧で心の籠った指導は多くの愛好者を生んでいます。 「フィギュアスケートを通して子育てのお手伝いをしたい!私と一緒にスケートの魅力を体感していただきたい!」をモットーに日々、氷上に立っています。 壬生 博子(みぶ ひろこ) 3才からスケートを始め、2005年からプロ活動を開始。 アメリカでもスケート技術を磨き、選手育成はもちろんのこと 小さなお子様から大人の方まで、滑る楽しさ、一つの事を努力し 成し遂げた時の喜びと感動を感じてもらえるよう、指導を心がけております。 一緒にスケートを楽しんでみませんか!