データサイエンティストやってます【図解速習Deep Learning】 #001
こんにちは。こーたろーです。
今日から、データサイエンティストとしてのアウトプットとして、
ブログを始めることにしました。是非、データサイエンティストを
目指す方々の参考になればと思っています。
また私自身、勉強中な部分も多くあるため、実際に感じている疑問
などをブログで書いていき、読んでくださる皆さんが共感が得られる
ような内容にできればと考えています。
取組むジャンルは様々に考えています。
もちろん、データサイエンスが中心です。
第1弾は、深層学習・Deep Learning を動かしてみた！ということで、
教材を１冊やってみたいと思います。
今回の図書はこちらです！
これまでいろいろやってきましたが、取り掛かりやすいのは、
理論より演習かと思いまして、ブログのテーマとさせていただきました。
最近データサイエンティストの勉強会などに参加すると、
ハンズオンで実際にモデルを動かしてみるといったのが
多い気がします。
また、理論を勉強してから、機械学習・深層学習のモデルを構築するという方法もありますが、理論で脱落する人も結構多いと聞いています。
そのため、「とにかく作れるようになる！」を目指してみましょう。
ということで、早速やってみましょう。
【Chapter01 001 「知る・わかる」から「できる」へのロードマップ】
本チャプターでは、次の内容が説明されています。
上記のような流れで説明されています。
データサイエンスの参考書で多いのは、データサイエンスの学習方法です。
この書籍でもそうでしたが、キーとなる学習方法は
- 知識学習：理論学習など机上学習
- スキル学習：プログラミングなど実働学習
- 情報の発信：アウトプット
が主です。これら３つはすべて重要な項目と考えています。
【知識学習】
書籍などによる勉強の他に、最新の動向調査のために「一般ニュース」や「技術ニュース」、「論文」などの調査を含め、自分自身の知識をどんどん蓄えていくための作業になります。
【スキル学習】
こちらは、データ分析のテーマを決めて、自分で実際にプログラミングを行ってみるという学習法。最近では、KaggleなどのコンペやCloud Worksなどの簡単副業などでもデータに触れることもできるので、チャレンジしてみるのもいいかも。また、ネット上には多くのデータが眠っているため、自分たちで集めて、分析するのも一つの方法です。
【情報の発信】
今回、ブログを書くことになったのは、こちらがきっかけです。
これまでは自己完結型の学習をしていましたが、いまいち自分のスキルの伸びが足りない気がしたので、ブログという形でアウトプットすることにしました。
この取組みはかなり重要だと考えています。特にこの情報発信をきっかけに様々な人とディスカッションすることが重要だと思います。
ブログに書いて、Facebookでリンク紹介、コメントをもらうなど。。
発信方法はいまでは様々。自分にあったアウトプット方法を捜してみましょう。
そのような中、今回の図書では、「地図」という形で、学習の道筋を示してくれています。
こんな感じ
今回は、「手を動かす」ことを中心とした図書となっているようで、Chapter02以降では具体的にプログラミングを実施していくようです。
図解で、頭の整理がしやすい内容でした。
続きは、また次回！
