データ分析と機械学習に関する最も興味深い資料の概要No. 30（2015年1月5〜11日）

データ分析と機械学習のトピックに関する最も興味深い資料のレビューの次号を紹介します。

全般

• データサイエンスのチートシート -さまざまなデータサイエンスのチートシートの良いリスト。
• Outlook Data Scienceは、Microsoft Technet SQL Serverブログの2人のマイクロソフトデータサイエンティストによる興味深いQ＆Aセッションです。
• データサイエンスポートフォリオのプロジェクトを選択する方法
• 心配しないでください、PythonはRを置き換えません
• 2015年に注目する価値のあるビッグデータの分野における労働市場の主な傾向
• データサイエンスのトピックに関する24の有用なリソース - データサイエンスの分野における最新の開発状況を把握するのに役立つリソースの優れたリスト。
• 2015年にビッグデータの分野で働くために必要な9つのスキル
• データマイニングをより効果的にするための9つのヒント

機械学習の理論とアルゴリズム、コード例

• 測定理論のトリビウム
• RおよびBreakoutDetectionライブラリを使用したスマートフォンセンサーからのデータの分析
• Caretライブラリの新しいバージョン-プログラミング言語Rの機械学習用の人気のあるCaretライブラリの新しいバージョンがCRANに登場しました。 この短い投稿では、このバージョンの主な革新について説明します。
• データ分析用のPythonライブラリ
• scikit-learnとは何ですか？ -ブログAnalytics Vidhyaの著者によるPythonプログラミング言語用の人気の機械学習ライブラリscikit-learnの簡単な説明。
• scikit-learnとPythonを使用したウェアラブル機械学習
• 時系列の異常検出 - 時系列の異常を検出するためのオープンソースプログラミング言語R AnomalyDetectionの興味深い新しいライブラリに関するTwitterブログの記事。
• ウィキペディアのページビューデータでAnomalyDetectionライブラリを使用することは、Twitter AnomalyDetectionライブラリの続きです。
• 線形回帰はどのように機能しますか？ -線形回帰に関する単純な言語。
• 明らかにニューラルネットワークについて - ニューラルネットワークの動作の図解付きの短い記事。
• テストセットとトレーニングセットへのデータのランダムな分離：これでは不十分な場合があります
• Pythonを使用した画像処理と機能選択
• Rを使用してカルマンフィルターを視覚化する例

機械学習コンテスト

• BudgetApps-オープンな財務データに関する最初の全ロシアコンテスト
• 機械学習ルールメトリック：ROCおよびAUC
• Kaggle InClassでの受賞レポート「データサイエンスの手ほどき」
• AI怒っている鳥の競争

オンラインコース、トレーニング資料、文献

• 新しい人工知能計画のオンラインコースの開始-来週の初めに、Courseraはエジンバラ大学が提供する人工知能計画のコースを開始します。
• Courseraのコース「画像とビデオの処理」 -1月5日に、Coureraはデューク大学の人気のあるオンラインコース「画像とビデオの処理：火星からハリウッドまで、病院に立ち寄ります」の新しいセッションを開始しました。
• データ分析のための計算方法コースが始まりました -ワシントン大学のかなり人気のあるデータ分析のための計算方法コースの次のセッションは数日前にコースラで始まりました。
• オンラインコース「Rを使用したデータ分析と視覚化」
• 書籍：「確率、統計、およびランダムプロセスの概要」
• ブック：「データドリブン：データカルチャの作成」

動画

• Best Strata + Hadoop World Speeches-この投稿では、Strata + Hadoop Worldカンファレンスからの最高のスピーチのリストを提供しています。

データ工学

• 新しい新しいもの（新しい新しいもの）
• コンピューター上のビッグデータ：Hadoop 2.6.0のインストール方法
• Spark SQL Data Sources API：Apache Sparkによる統合データアクセス
• 無料の電子書籍：Hadoopのフィールドガイド
• Apache Samza：LinkedInからのストリーミング情報

レビュー

• Rの世界から興味深い（2015年1月5〜11日）
• DataScienceCentralウィークリーダイジェスト（1月12日）
• KDnuggets.comの今週のベストコンテンツ（12月28日-1月3日）
• DataScienceCentralからの最高のリソースのダイジェスト1月6日）
• MyDataMine.comからのデータサイエンスニュース（1月8日）
• MyDataMine.comからのビッグデータニュース（1月9日）
• R1Softからの最高の素材の毎週のコレクション（1月9日）
• Data Elixirの今週のベストリソース（No.17）
• Freakonometrics№201の最も興味深い資料
• Freakonometrics No. 202の最も興味深い資料
• 高スケーラビリティに関する最も興味深い資料（1月9日）

前号： データ分析と機械学習に関する最も興味深い資料の概要No. 29（2014年12月29日-2015年1月4日）