データマイナーのための10の素晴らしいリソース - ダミー

データマイニングに関する新鮮な情報は、専門分析サイト、ブログ、専門機関、さらにニュースでも毎日利用できます。これらのリソースを使用して、データマイニングに関する知識を深めてください。

データマイナー協会

専門組織は、メンバーが知識とキャリアを進歩させるのを支援します。メンバーは、同僚や経験豊富な開業医に会ってネットワークを構築します。彼らは継続的な教育を通じて知識を磨く。

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そして、意味のある専門認証を確立する、倫理基準を確立する、メンバーに影響を及ぼす公的問題に取り組むなど、さまざまな方法で職業を保護します。 2013年に設立されたData Miners Societyは、データマイニングに特化した最初の専門組織です。

KDnuggets

KDnuggetsは、主要なデータマイニング業界のニュースサイトです。尊敬するデータマイナーGregory Piatetsky-Shapiroが主催するKDnuggetsは、データマイニングの問題、イベント、ジョブ、ツールに関するアクティブなストリームの情報を提供します。

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定期的にKDナゲットを覗いてみる価値はあります。ここでは、データマイニングや関連トピックの最新の問題について最新の情報を提供しています。そして、これはまったく新しい情報ではないかもしれないが、あなたにはまだ新しい情報の出発点です。

ホームページ上のリンクは、主題別に整理されており、幅広い情報資源を案内しています。カバーされる科目には、ソフトウェア、クラス、雇用のような基礎、競技、研究論文の呼び出し、データマイニングのユーモアなどの専門分野が含まれます。

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すべてのアナリティクス

すべてのアナリティクスは、幅広い種類のデータ分析トピックを扱う業界誌です。大手ソフトウェアベンダーのスポンサーを務めているこのサイトは、専門的に書かれた専門的なデータ分析に関する記事を扱っています。新しい記事は毎日掲載され、アーカイブにはさらに何千もの記事が掲載されています。

Arizona Brownの米国労働統計局

「Cellphone Tracking：Protection vs. Privacy」の統計学者Bryan Beverlyによる

「3つの分析結果の正当化のアプローチ」は次のとおりです。作家、ソーシャルメディアコンサルタント

創設者、編集者、出版社、データベースDebunkingsのFabian Pascalによる "データ管理プロジェクトの解剖学"

ニューヨーク・タイムズ

カクテルパーティーの人々が、誰かのデータ収集や分析の実践の価値や倫理を論じていると聞くと、その議論は The New Yorkタイムズ。

ニューヨーク・タイムズ紙は、しばしばデータ分析に関する話を取り上げていますが、必ずしも見出しには表示されません。人々がデータを話すようにする記事には、人々が何をしているのかを記述したタイトルがあります。

例は次のとおりです。チャールズ・ドゥヒグの2012年の作品「どのように企業があなたの秘密を学ぶか」では、赤ちゃんがいるときに買い物の習慣が変わることが多いため、子供の誕生を期待している顧客を見つけるという小売業者の関心が示されました。

記事の見出しはデータ分析を叫ぶものではありませんが、それはすべてのことでした。その記事は、出版後数ヶ月間、業界の話題と多くの議論の種となっています。タイトルを見てみると、 The New York Times には、毎日のデータ分析に関する新鮮な情報が含まれていることがわかります。

Forbes

Forbesは、上場企業や業界のビジネス上の取引や見通しを重視したビジネス出版物です。多くの場合、市場にはさまざまなデータ関連製品やサービスのポストがあります。 Gil Press（Pressed Data）、Piyanka Jain（Data Put To Data）、Naomi Robbins（Effective Graphs）、Lisa Arthur（The Marketing Revolution）は、データ関連のトピックに焦点を当てたこれらの貢献者の投稿をチェックしてForbesを開始してください。）。

SmartData Collective

SmartData Collectiveは、分析専門家によるキュレーションされたコンテンツを備えた分析業界のサイトです。ここにあるほとんどの記事は、独立したアナリティクスの実務家や小規模な業界のサイトから知られているブログから転載され、元のコンテンツも検索されます。新しい投稿が毎日表示されます。

ノア・ジェソップの

「クラウド・アナリティクスについて知っておくべきこと」ティモ・エリオット、SAPのイノベーション・エバンジェリスト

「小規模データ革命はマーケッターにとって何を意味するのか」、データイノベーションセンター

CRISP-DMプロセスモデル

CRISP-DMの研究アナリスト、トラビス・コルテ（Travis Korte）著、CommandIQ

の「データが航空写真をより安全にする方法」 - マイニングプロセスと非公式の業界標準。 CRISP_DMを開発した業界コンソーシアムの詳細なガイドであるCRISP-DMプロセスモデルは、プロセスの要素、開発の理由と方法、および多くの段階的なデータマイニングの詳細を説明します。

ネイトシルバー

データ分析の世界では誰もブロガーや統計学者のネイトシルバーのようにコミュニケーションを取る人はいません。だからこそ、彼は世界で最も有名な統計家です。（彼は世界で唯一の有名な統計者であり、私たちのコミュニケーションスキルに取り組む必要があるという証拠です）。ネイトはデータ分析のマスターでもありますので、彼のブログを読んで最高のものから学びましょう。