バイオデータサイエンティストへの道

2019年5月2日にとうとうやりたいことを見つけた。

それは、バイオデータサイエンティストである。基本的に学校の勉強とは離れているので基本的に独学。

いまは、大学三年生の生体情報コースという所で近くはあるのだが、学校はプログラミングの授業はほとんどなく、生物も十分でない中途半端な授業ばかりなので役には立たない。

将来も科学に近いところにいたいと思ったため少し残念だが、一念発起で独学に励む!!

これから、本格的に勉強していきたいと思ってブログを作った。

 

 

やること

やることとしては、生物学・データサイエンス(機械学習)・数学・統計学・そのた・本

予定の目安を書いているが、進んでいるものもあるのでだいたいと途中から始める。

生物学

バイオサイエンティストといっているのでやはり生物学は重要!

全体をつかむために細胞生物学

Essential 細胞生物学

 

Essential細胞生物学(原書第4版)

Essential細胞生物学(原書第4版)

 

The CellのためのオーバーラップするためのEssential。やはり、データサイエンティストといってもしっかりとした知識が重要!

期限: ~8/7(夏休み始まるまで)

ページ数:864ページ

約14週

61p / 1week

The Cell

細胞の分子生物学 第6版

細胞の分子生物学 第6版

 

これは、定番の本

期限: ~2/7 (三年生の終わりまで)

ページ数:1584ページ

約26週

61p / 1week

データサイエンス実装(機械学習)

Python機械学習プログラミング

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[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

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 この本のまとめ

yosuke-programing.hatenadiary.com

機械学習を理論を少なめ丁寧に実装ベースで書いてある良本らしいのでこれをやる。

期限: ~8/7(夏休み始まるまで)

ページ数:584ページ

約26週

22p/1week

sickit-learn と TensorFlowによる機械学習入門

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scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

 

これも上と同様に、数式は少なめらしいが上の復習がてらやるかも。プロジェクト単位の学習らしい。こういうのやりたいな。

期限: 予定なし

ページ数:568ページ

 

Pythonによるデータサイエンス入門

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Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

 

データの扱いは、いつもその場その場での調べることによって補っているが、ある程度機械学習をやってから確認と穴埋めのためにする。

期限: 8/7 ~11/29

ページ数:596ページ

16週

37p /1week

データサイエンス理論(機械学習)

これならわかる最適化数学

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これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで

これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで

 

 

機械学習はやはり数学が重要ということでこれをやる!結構基礎らしいので簡単に終わるかもしれない。

249ページ

はじめてのパターン認識

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はじめてのパターン認識

はじめてのパターン認識

 


上と同じく!

 219ページ

PRML

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パターン認識と機械学習 上

パターン認識と機械学習 上

 
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)

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)

 

 

定番のこれ!

ページ数(上):349ページ

ページ数(下):433ページ

 

統計的学習の基礎

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統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―

統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―

  • 作者: Trevor Hastie,Robert Tibshirani,Jerome Friedman,杉山将,井手剛,神嶌敏弘,栗田多喜夫,前田英作,井尻善久,岩田具治,金森敬文,兼村厚範,烏山昌幸,河原吉伸,木村昭悟,小西嘉典,酒井智弥,鈴木大慈,竹内一郎,玉木徹,出口大輔,冨岡亮太,波部斉,前田新一,持橋大地,山田誠
  • 出版社/メーカー: 共立出版
  • 発売日: 2014/06/25
  • メディア: 単行本
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これは辞書的なもので使う全部の

ページ数 853ページ

 

統計学

機械学習はやはり統計学が重要!6/10には統計検定の2級を受ける!11月には準一級を飛ばして一級を受けたい!

統計学入門

 この本のまとめ

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統計学入門 (基礎統計学?)

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これも統計の定番!東大の統計!

期限:5/20

ページ数:307ページ

3週間

107p / 1week 

データ解析のための統計モデリング入門

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ベイズ推定の入門と、データサイエンスには欠かせない統計モデリング!!

期限:~8/7

ページ数:272ページ

 

現代数理統計学の基礎

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現代数理統計学の基礎 (共立講座 数学の魅力)

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統計学はがっつりやるのと統計一級受けたいので!

期限:8/7 ~ 10/7

ページ数:313ページ

自然科学の統計学

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自然科学の統計学 (基礎統計学)

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上と同じく定番!

ページ数:366ページ

8週間

46p/1week

バイオインフォマティック

生物に限ったことをやるかどうかは迷うが一応持ってるのでやるかも。

バイオインフォマティックス入門

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バイオインフォマティクス入門

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Dr.Bonoの生命科学データ解析

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Dr. Bonoの生命科学データ解析

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バイオインフォマティクスのためのアルゴリズム入門

バイオインフォマティクスのためのアルゴリズム入門

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数学

線形代数入門

この本のまとめ

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線型代数入門 (基礎数学1)

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線形代数は、入門はがっつり定番の齋藤さんの本で!

274ページ

測度・確率・ルーベルグ積分 応用への最短コース

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測度・確率・ルベーグ積分 応用への最短コース (KS理工学専門書)

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 この本のまとめ

その他

分かりやすい数値計算

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わかりやすい数値計算入門

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 この本のまとめ

これは授業でやってる。学校でやる授業でいい感じなのはこれだけ

 248ページ

データサイエンティスト養成読本 登竜門編

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データサイエンティスト養成読本 登竜門編 (Software Design plus)

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脳を鍛えるには運動しかない

脳は重要!!運動をどうやってするか!

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脳を鍛えるには運動しかない!  最新科学でわかった脳細胞の増やし方

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350ページ

超時間術

授業が多いのでできるだけおおく時間をつくるため!

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280ページ

その数学が戦略を決める

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その数学が戦略を決める (文春文庫)

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統計で面白そうなものを!

453ページ

ケネディを大統領にした微生物

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ケネディを大統領にした微生物―微生物にまつわる75の物語

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微生物が生物の中で好き!

340ページ