書籍化されました 本記事をベースに監修者の村上さんが１冊の本にまとめてくれました（感謝） データサイエンティストのキャリア面やポートフォリオの細かい部分をさらに追加・ブラッシュアップした内容になっています。 まえがき はじめに 皆さん、「データサイエンティスト」という職種をご存知でしょうか？ この数年間で、AIやディープラーニングといったバズワードと共にデータサイエンティストというワードも、よく耳にするようになりました。最新の技術を扱えて、年収も高い非常に魅力的な職業なため、データサイエンティストへの転職を検討されている方もいらっしゃるのではないでしょうか？ 実際、データサイエンティスト職への就職・転職希望者は年々増加しています。しかし、未経験の人材を育成できる会社はまだまだ少なく、未経験からの転職は転職希望者の増加に伴い高まっています。 データサイエンティストは求められるスキルの幅が広く
はじめに 開発部の tasaki です。 2013 年の Word2vec や 2016 年の fastText など、自然言語処理の分野には単語をベクトル（分散表現）に変換する手法がいくつかあります。 一旦分散表現に変換してしまえば加減算などの線形代数的な操作、 例えば “king - man + woman = queen” （王から男性を引き算し、女性を足し算すると女王になる）というような単語同士の演算が可能となります。 これを自然言語ではなくプログラムのコード（を元にした文書）に適用すればどうなるかということが気になったので gensim という Python のライブラリを使って実装をしてみました。 はじめに 動作確認環境 全ソースコード Java のコードを文書に変換する gensim を使う 実行例 対象 Word2vec fastText おわりに 採用情報 動作確認環境
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