onna - 196

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TIME

TIME

 

俺の中で時間が止まってる
俺の中で時間が壊れている

 

何時だっていいじゃないか
昼でも夜でもセックスしよう！

 

PRINCEは人生をこう歌ったよ
Dance.Music.Sex.Romanceだよって

 

ほら君の中にD.M.S.Rはあるのか？
そんなつまらない人生捨ててしまえ

 

下着なんかはぎ取って
股開いて腰を振るのさ

 

ほらHeavenがもうすぐそこに見えている

 

動いている時計なんて
片っ端から壊してしまえ

 

法もモラルもこの世になんかありはしない
君の抱いている幻想なんか粉々に砕いてやる

 

最後にケタケタ笑っているのは
わたくしピエロだけでございます

 

大分講義資料が出来てきた ～クリスマスどころではない～

大分講義資料が出来てきた　～クリスマスどころではない～

 

今日は月曜日。晴れときどき曇り。

 

5時起床。

 

6時前に家を出て会社。

 

朝食は会社近くのカフェでモーニング。

 

時間がまだあったので、カフェで★の講座資料の線形代数と微分積分をとりあえず纏めた。

 

・データサイエンス基礎知識（数学）講座　★
・機械学習概要講座
・データサイエンスツール講座　★★
・職業訓練校Java基礎演習講座

 

会社に出社して、★と★★の講義資料に没頭して、★はとりあえず第0版のたたき台を完了。

 

もうちょっと色をつけないと★はまだまだ第1版には程遠いな。

 

★★はpandasと演習問題を残すのみとなった。

 

今日で講義資料作成の進捗が大分進んだよ。

 

以下、残りの年内の予定。

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12月24日　Pythonプログラミング（0.5日）      （二人目）
12月26日　機械学習概要（1.0日）　　　　　　　 （一人目）　
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定時退勤。

 

とりあえず明日は二人目のPythonプログラミング後半（0.5日）があるので頑張ります。

 

明々後日は機械学習概要の講義があるので、さすがに明後日は機械学習概要講座の

 

資料を見返して準備に備えます。

 

ああ、明日はクリスマスイブかあ。。。そんな気分に全然なれない。。。(´；ω；`)ｳｯ…

 

あー疲れた。

 

お風呂に入って寝る。

 

【今後の予定】
・某大手電機メーカー子会社の育成候補3名選抜でデータサイエンス講義
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●一人目
12月26日　機械学習概要（1.0日）
01月08日　データサイエンスツール（1.0日）
01月20日　データサイエンスツール（0.5日）

●二人目
12月24日　Pythonプログラミング（0.5日）
01月16日　データサイエンス基礎知識（1.0日）
01月23日　機械学習概要（1.0日）
01月28日　データサイエンスツール（1.0日）　　　 バッティング
01月30日　データサイエンスツール（0.5日）

●三人目
01月09日　Pythonプログラミング（1.0日）
01月10日　Pythonプログラミング（0.5日）
01月16日　データサイエンス基礎知識（1.0日）
01月17日　機械学習概要（1.0日）
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・大人のためのビジュアルプログラミング講座
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01月14日　PM　メイン講師
01月21日　PM　サブ講師
01月28日　PM　サブ講師                              バッティング
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・02月06日～03月04日　訓練校、Java基礎演習メイン講師
・03月06日～03月09日　訓練校、SQL基礎演習メイン講師

 

【やることリストのタスク】
・Python講座カリキュラム体系の再検討と講義資料の作成
・神奈川県職業訓練Java&Python養成科　Java講義準備（講義日程：2月7日～3月4日）
・某大手電機メーカー子会社の育成候補3名選抜でデータサイエンス講義準備（以下講義内訳）
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●【Pythonプログラミング（1.5日）】

●【データサイエンス基礎知識（1.0日）】

●【機械学習概要（1.0日）】

●【データサイエンスツール（1.5日）】
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【今日の読書】
・スッキリわかるJava入門 第3版 (スッキリシリーズ)   中山清喬（P.490/756読了）
・Rによるやさしい統計学   山田 剛史（P.274/395読了）

・人工知能プログラミングのための数学がわかる本   石川 聡彦

・現代数理統計学の基礎 (共立講座 数学の魅力)   久保川 達也

・事例で学ぶ! あたらしいデータサイエンスの教科書 (AI & TECHNOLOGY)   岩崎 学

・計算機代数の基礎理論   長坂 耕作

・統計モデルと推測 (データサイエンス入門シリーズ)   松井 秀俊

・科学技術計算のためのPython―確率・統計・機械学習   Jose Unpingco（P.106/297読了）

・Kaggleで勝つデータ分析の技術   門脇 大輔（P.111/407読了）

・わかりやすいパターン認識   石井 健一郎

・続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門―   石井 健一郎

・機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門 (KS情報科学専門書)   瀧 雅人（P.199/330読了）

・工学系の関数解析   小川 英光（P.212/283読了）

・みんなのR 第2版   Jared P. Lander（P.82/575読了）

・エントロピーの正体   アリー・ベン＝ナイム（P.56/184読了）

・逆数学:定理から公理を「証明」する   ジョン・スティルウェル（P.27/205読了）