Der Weg, den die Studenten des 4. Studienjahres, die in Zukunft Datenwissenschaftler anstreben, ab Oktober 2019 zu studieren begannen Ich möchte in Qiita mit dem Thema "Eine Geschichte einer Person, die von Anfang an auf Datenwissenschaftler abzielte" posten. Ich schreibe über das, was ich in den ersten zwei Monaten gelernt habe, einschließlich Selbsteinführung und Motivationen.
―― Ab dem nächsten Jahr werde ich einen Job als Ingenieur eines großen Slers ohne Erfahrung bekommen --MARCH Level Universität 4. Klasse ――An der Universität mit Schwerpunkt Statistik und Managementinformationen
――Weil ich in meiner Abschlussarbeit eine fortgeschrittene Analyse durchführen wollte ――Weil ich Fähigkeiten als Ingenieur erwerben wollte, nicht völlig unerfahren ――Weil ich wirklich für den Rest der Zeit als Student etwas lernen wollte ――Ich interessiere mich sehr für den mathematischen Ansatz ――Weil ich mich ursprünglich für maschinelles Lernen im heißen Feld von heute interessierte ――Ungewiss, dass die Branche namens Sler so wie sie ist verschwinden wird »Ehrlich gesagt habe ich eine Sehnsucht nach der Webindustrie
Hier lerne ich! Ich denke, der größte Aspekt beim Investieren in die Zukunft ist: v: Es ist weniger als zwei Monate her, seit ich angefangen habe zu lernen, aber ich habe es allmählich verstanden, so dass es eine Menge Spaß macht.
Nun, das Hauptthema ist von hier! !! Bitte beachten Sie, dass es sehr schwer zu sehen ist, da es sich um ein Bulletin handelt: woman_tone1:
→ Zuerst war ich an etwas wie Programmieren interessiert, also habe ich es gekauft.
→ Sie können die Beschreibungsmethode grob verstehen. Das Gefühl, dass die Bedeutung der Objektorientierung, die der Programmierung eigen ist, nicht gut verstanden wird
Ich denke, es sind insgesamt ungefähr 5 Stunden in 2 Tagen!
Dies ist eine Fortsetzung des obigen Kurses. Ich denke, es sind insgesamt ungefähr 5 Stunden in 2 Tagen! Es war wirklich gut, die Theorie und die praktische Ebene der Regressionsanalyse wie überwachtes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen in beiden Kursen lernen zu können! Sehr empfehlenswert für Anfänger!
Ich wollte lernen, nachdem ich die oben genannten vier Dinge verstanden hatte, also las ich es, um zu sehen, wie man für den Rest der Zeit lernt, um ein Profi zu werden. Ich habe es in ungefähr 3 Stunden fertig gelesen.
Apropos Programmierschule, das Web-System ist das wichtigste, aber ich wollte eine konkrete Lernmethode kennen, also habe ich Erfahrungen mit Aidemy und SAMURAI-Ingenieuren gemacht, die sich auf KI konzentrieren. Ich bin ins Codecamp gegangen, aber ich erinnere mich nicht an viel, weil ich nicht ernsthaft KI gemacht habe. Der SAMURAI-Ingenieur freute sich besonders über eine kostenlose Testversion. Ich dachte darüber nach, in der Schule zu lernen, aber es war finanziell schwierig, und selbst wenn ich es jetzt lernte, war der Code zu kurz, so dass ich den Lehrer nicht fragen musste und hauptsächlich alleine lernte. Ich fand es schlecht. Ich werde die Schule in Betracht ziehen, nachdem ich mich in Zukunft etwas mehr gestärkt habe.
Dies war hauptsächlich die Hauptsache im November. Es gibt verschiedene Kurse, aber ich habe den Python-Grammatikkurs von unerfahren durchlaufen (die Standard-Lernzeit beträgt 82 Stunden oder mehr). Ich habe angefangen, einfachen Code zu schreiben, aber es ist schwierig, eine Linie zu ziehen, an wie viel ich mich erinnern sollte. Nachdem dies vorbei ist, mache ich einen maschinellen Lernkurs (die Standardstudienzeit beträgt 42 Stunden oder mehr). Derzeit in Bearbeitung.
Ich kaufte und las das Buch, das Aidemy hatte, als ich eine kostenlose Testversion hatte. Ich habe ungefähr zwei Wochen gebraucht, weil ich langsam gelesen und die aufgeführten Probleme gelöst habe.
Ich fing ungefähr am 20. November an zu lesen. Ich denke, es ist das berühmteste Buch über künstliche Intelligenz. Es wird in ca. 5 Tagen lesbar sein. Es war sehr interessant.
Es wurde in einem Buch für diejenigen erwähnt, die maschinelles Lernen werden wollen. Da gesagt wird, dass Kenntnisse der linearen Algebra für das Verständnis des maschinellen Lernens unverzichtbar sind, lerne ich seit meinem zweiten Studienjahr. Ich denke, es wird ungefähr 2 Wochen dauern.
Ich denke, es ist wichtig für die Verbesserung der Studienproduktivität. Ich benutze eine Seite namens E-Typinng. Ich mache es seit dem 20. November 2019 jeden Tag 30 Minuten lang.
Nehmen Sie den TOEIC (L / R) am 24. November 2019. Durchschnittlich 1,5 Stunden im Oktober. Vor der Prüfung im November habe ich ungefähr 3 Stunden studiert. Ich habe vor einem Jahr 700 Punkte bekommen, also habe ich mit dem Ziel von 800 Punkten studiert. Als ich Mitglied der Gesellschaft wurde, studierte ich, weil die Spezifikationen auf Englisch waren und ich daran dachte, in Zukunft an Standorten in Übersee wie Cousera zu studieren.
Ursprünglich habe ich R verwendet, aber da ich Python studiere, analysiere ich es mit Python und schreibe eine Abschlussarbeit. Ich mache Datenanalyse für die J League of Soccer. Es ist ein wertvoller Ausgabeort.
① Teilnahme an der TEAM AI-Lernsitzung ② Kaggule als Test herausfordern → Dies ist auch für die Teilnahme an der Lernsitzung geplant ③ Probieren Sie Übungen mit pyq hauptsächlich für maschinelles Lernen aus ④ Campus-Seminar für lineare Algebra (1 Runde bis 10. Dezember) ⑤ Überprüfen Sie die statistische Teststufe 2 und beginnen Sie mit dem Lernen
E-Qualifikation: Zertifizieren Sie die Fähigkeiten von Ingenieuren, die Deep Learning implementieren G-Test: Testet, ob Sie über das Wissen verfügen, um Deep Learning in Ihrem Unternehmen einzusetzen Die Qualifikationen von hier sind interessant, also werde ich studieren
Ich werde weiterhin mein Bestes durch Versuch und Irrtum geben! !! !!
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