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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)
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ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita
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ベイズ統計の理論と方法
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日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊 - Qiita
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Rによる計量経済分析 (シリーズ〈統計科学のプラクティス〉)
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時系列データ関連の本10冊読んだので書評書く。+4冊更新 2021年11月 - Qiita
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ネットワーク分析 第2版 (Rで学ぶデータサイエンス)
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実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊&中級8冊+テーマ別11冊(2020年2月版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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[改訂第2版] [入門+実践]要求を仕様化する技術・表現する技術 -仕様が書けていますか?
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【Webエンジニアど素人から3年生ぐらいになるまでに読むと良い本】を段階的にまとめた - Qiita
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ソフトウェア見積りのすべて 第2版 ―現実に即した規模・品質・工数・工期の予測―
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エンジニアリングマネージャ/プロダクトマネージャのための知識体系と読書ガイド - Qiita
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Rによるデータサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで
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全くのゼロから「駆け出しデータサイエンティスト」を育てる方法論 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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最短コースでわかる ディープラーニングの数学
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GW中に「ディープラーニングの数学」と「身近な数学」と「Google Colaboratory(Python)」でじっくり数学を復習しました - karaage. [からあげ]
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新版 統計学のセンス: デザインする視点・データを見る目 (医学統計学シリーズ)
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『新版 統計学のセンス』は統計学を「使う」人なら必携の書 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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数学ガールの秘密ノート/微分を追いかけて
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文系エンジニアが0からベイズ統計モデリングを学習するときに読むべき資料まとめ - Qiita
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基礎からわかる時系列分析 ―Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルター (Data Science Library)
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機械学習 ─データを読み解くアルゴリズムの技法─
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【保存版・初心者向け】僕が本気でオススメするPythonと機械学習の良書12選
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エンジニアの知的生産術 ──効率的に学び、整理し、アウトプットする (WEB+DB PRESS plusシリーズ)
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『エンジニアの知的生産術』は知的生産に携わる全てのひとにおすすめしたい必読の一冊。 - Noblesse Oblige 2nd
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Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 (AI & TECHNOLOGY)
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【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
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計算幾何―理論の基礎から実装まで (アルゴリズム・サイエンスシリーズ―数理技法編)
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アルゴリズムとは何か!? ~ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ~ - Qiita
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コンピュータの数学
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一般システム理論――その基礎・発展・応用
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エンジニアリング組織論への招待:リファレンスガイド第1章/第2章
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日本統計学会公式認定 統計検定 1級・準1級 公式問題集[2016〜2017年]
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統計検定 1 級に合格する方法 - Qiita
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数理統計学―基礎から学ぶデータ解析
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数理統計学ハンドブック
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日本統計学会公式認定 統計検定1級対応 統計学
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現代数理統計学 (創文社現代経済学選書)
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パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)
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深層学習はガウス過程 - 作って遊ぶ機械学習。
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統計学が最強の学問である[数学編]――データ分析と機械学習のための新しい教科書
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統計学と機械学習を支える数学が、「全く一緒」と言えるわけ 『統計学が最強の学問である[数学編]』序章を無料公開!(上)|『統計学が最強の学問である[数学編]』|ダイヤモンド・オンライン
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岩波データサイエンス Vol.1
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『Pythonで体験するベイズ推論 ―PyMCによるMCMC入門―』の書評 - StatModeling Memorandum
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Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門
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データ分析のための機械学習入門 Pythonで動かし、理解できる、人工知能技術 (Informatics&IDEA)
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【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍
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Chainerによる実践深層学習
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サンプルサイズの決め方 (統計ライブラリー)
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ダメな統計学を防ぐための書籍11冊|Colorless Green Ideas
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情報科学における論理 (情報数学セミナー)
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『理論から学ぶデータベース実践入門』の間違いを指摘する
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