データサイエンス関連+αのメモ

統計学

• 確率・確率分布・期待値

• 統計的推測

• 相関関係の定量化 / 相関係数

• 確率分布間の距離（っぽいもの）

• 四分位数・パーセンタイル

• 欠測データ

• 漸近理論

• ベイズ統計学

• 統計学の誤用 / 正しい作法

• データの可視化

• 価格指数

• 分散安定化変換

統計モデリング

• 一般化線形モデル（GLM)

• 順序回帰（ordered regression）

• 構造方程式モデリング

• テスト理論・項目反応理論

• ベイズ統計モデリング

• 時系列分析

• セミ・ノンパラメトリックモデル

• 統計モデルの評価

• LOWESS

• 一般化加法モデル (GAM)

• 因子分析

• MMM (marketing mix modeling)

• メモ：説明性の高いモデルをどう作るか

• ガウス過程回帰

• 分位点回帰

• 生存分析

• Symbolic Data Analysis

計量経済学・因果推論

• 構造推定

• 因果の定義について

• ルービンの因果モデル

• Selection Bias

• 実験デザイン

• A/B Tests

• Pearl流の因果推論

• 因果ダイアグラム

• バイアス

• 回帰分析

• パネルデータ分析

• 時系列データの因果推論

• 傾向スコア

• マッチング推定

• 操作変数法

• RDD

• Difference In Differences

• Change in Changes (CIC)

• Synthetic Control

• 一般化モーメント法

• Quantile Treatment Effects (QTE)

• 経済学におけるベイズ推定の利用例

• Causal Machine Learning

• 統計的因果探索

• Uplift Modeling

• 感度分析

• 部分識別

• Causal Clustering

• 例：クーポンの配布

• よさそうな文献・サイト

• 都道府県ごとの集計データの扱い

• チョコレートとノーベル賞

• なぜ共変量をモデルに入れるのか

機械学習

• 統計的学習理論

• 教師なし学習

• 異常検知

• 線形モデル

• Support Vector Machine

• アンサンブル学習

• trees / GBDT

• kNN（k最近傍法）

• ナイーブベイズ

• ベイジアンネットワーク

• 不均衡データ

• Distillation

• 確率予測

• parallelize.ipynb

• 表形式データ（Tabular data）の予測

• ゼロD 2 メモ

• 予測モデルの評価

• MLOps

• 過学習と良性の過学習（Double Descent, Grokking）

• Feature Engineering

• 説明可能なAI（Explainable AI: XAI）

• 予測の不確実性

• Adversarial Machine Learning：攻撃と防御

• 深層学習

生成モデル

• 生成モデル

• Autoencoder

• GAN

• Diffusion Models

自然言語処理

• 文字コード

• テキストデータの前処理：表記揺れ、正規化

• トークン化

• 言語モデル

• 単語の埋め込み

• 言語モデルとRNN

• Latent Dirichlet Allocation (LDA)

• 非構造化データからの情報抽出

• Large Language Models

画像処理

• 画像処理

• 文書風のサンプル画像の生成コード メモ

• 傾き補正

• 歪み補正・台形補正

• 類似度・hash化

• 輝度変換

• 領域分割処理

• ノイズ除去

推薦システム

• 概要

• 内容ベースフィルタリング

• 協調フィルタリング

• 行列分解に基づく推薦システム

• Factorization Machines

• Bayesian Personalized Ranking (BPR)

• Two-Tower Model

• Causal Inference in Recommender Systems

• 推薦システムの評価

強化学習

• 強化学習

データ分析のビジネス応用

• データ分析の事例

• データマネジメント

• データサイエンス応用の類型

• AIのビジネス応用

• Decision Focused Learning (DFL)

• マーケティング

数学

• 数学の初歩

• データサイエンスでよく使う数学記号一覧

• データサイエンスのために最低限必要な数学

• 集合論

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• 線形代数学

• 微分積分学

• 数理最適化

• 応用数学

• 確率論

• 離散数学

ソフトスキル

• マインドセット

• 学習方法

• ライティング（文章作成）

• プレゼンテーション

• 交渉 / 人を巻き込む

• 『ハーバード流交渉術』

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• データ分析業務のTIPSなど

• 研究の進め方

• 会議のデザイン

• タスク管理・仕事の進め方

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• 成長の方程式

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ビジネス関連知識

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• 『実践ソフトウェアエンジニアリング』メモ

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