鶏もも肉に下味付けて焼くだけレシピ♪お弁当のおかず、おつまみにも◎
材料 (2人分)
つくり方
1 鶏肉はAをまぶす。
2 フライパンにオリーブオイルを熱し、(1)の鶏肉を入れてフタをして火が通るまで6~7分蒸し焼きにする。
栄養情報 (1人分)
・エネルギー 299 kcal
・塩分 1. 1 g
・たんぱく質 21. 2 g
・野菜摂取量※ 6 g
※野菜摂取量はきのこ類・いも類を除く
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- データ分析のための数理モデル入門--Tomohiro's Web Site
- データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために/江崎貴裕 本・漫画やDVD・CD・ゲーム、アニメをTポイントで通販 | TSUTAYA オンラインショッピング
- 書評「データ分析のための数理モデル入門」｜ウマたん｜note
チキンのガーリックソテー｜だいどこログ[生協パルシステムのレシピサイト]
にんにくたっぷりで食欲アップ! 材料(2人分)
とりもも肉 …1枚(約250g)
レタス …3枚
にんにくじょうゆだれ
・ にんにくの粗みじん切り …1片分
・しょうゆ…大さじ1 1/2
・みりん、酒、水…各大さじ1
・サラダ油
とりもも肉…1枚(約250g)
レタス…3枚
・にんにくの粗みじん切り…1片分
作り方
とり肉は大きめの一口大に切る。レタスは1cm幅の 細切り にする。
フライパンに油小さじ1/2を熱し、とり肉を皮目を下にして並べ入れる。ペーパータオルで余分な脂をふきながら、全体にこんがり 焼き色 がつくまで5〜6分焼く。肉に火が通ったらにんにくじょうゆだれの材料を混ぜて加え、手早く全体にからめる。
とりもも肉は、ペーパータオルで余分な脂をふき取りながら焼くと、表面がこんがり仕上がる。
器にレタスを盛り、2をたれごとのせる。
※カロリー・塩分は1人分での表記になります。
※電子レンジを使う場合は500Wのものを基準としています。600Wなら0. 8倍、700Wなら0.
バター香るガリバタチキンステーキ 作り方・レシピ | クラシル
8倍、700Wなら0.
森 望 (nozomi)
つくおきの中の人。レシピの考案や、サイトの管理運用などをしています。5歳と1歳の男の子の母。
材料をコピーしました
東京大学 がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました
Python 入門講座 東大の Python 入門が無料公開されています。scikit-learnといった 機械学習 関連についても説明されています。ホントいいです Python プログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター:]( 東大の Python 本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ
Python プログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です
Python プログラミング入門 (pdf版教科書)
Data Science なんでしょう、この良質過ぎるまとめは。Data Scienceのトピックが大抵揃っていて、資料はほとんど東大が作成しています。これ凄くない!?
データ分析のための数理モデル入門--Tomohiro's Web Site
データ分析、と聞くとエンジニアやアナリストだけが必要な技術のように思えます。しかしビッグデータの活用が広まっている今、データ分析はマーケティングや営業、ビジネスにおける意思決定に欠かせないものとなっています。そもそもデータ分析とはどんな手法でどんなことがわかるのでしょうか?
2021. 01. 書評「データ分析のための数理モデル入門」｜ウマたん｜note. 25 読書感想
データ, データ分析
江崎 貴裕(2020).分析者のためのデータ解釈学入門──データの本質をとらえる技術── ソシム
『分析者のためのデータ解釈学入門』 from ソシム
本書では,各種分析手法をただ網羅するだけでなく,データのばらつきやバイアスに関する基礎知識,データにさまざまな偏りを生じさせる行動心理学,サンプリングの方法と理論,データハンドリングのノウハウ,各種分析の考え方,データの解釈における認知バイアスや数理モデリングのポイント,システム運用時に発生する問題など,非常に幅広い視点でデータ分析者が知っておかなければならない知識を整理し,平易に解説しています。
データサイエンティストを目指す方はもちろん,(任意の分野の)研究でデータを分析したい学生の方,データ分析について深く知りたいビジネスマンの方にも楽しんでいただけると思います! データ分析を (本格的に) 始めようとしたときに読むべき本──本書感想
データ分析の良し悪しのほとんどはデータを取る前に決まっています。
「Garbage in, garbage out」
と本書には記されていますが,本書はその前提をおいたうえで,良質なデータから最大の情報を取るための基本的姿勢を伝えてくれます。
データを取っただけで最大の情報が手に入れられるわけもなく,どういう視点で分析すればいいのか,どういう視点で読み解けばいいのか,データ分析における「はじまり」から「おわり」までを丁寧に教えてくれます。
データの解釈は日々行なっているわたしですが,改めて大切なことに気づけたり,「そういう視点で考えることもできるのか」と新たな発見があったり,入門書でありながら(入門書であるがゆえに? )濃い情報を頂きました。
HARKingやp-hackingなどにも触れています。
本書だけを読んで「データ分析」「データ解釈」をすぐはじめられるわけではありませんが,「データ分析をしたことがあるけど,実はその基本を体系的に学んだことはない」場合や,「データ分析において注意すべき点は何か」などデータ分析を始めようとしている場合においては,かなりの味方になってくれる本であると思いました。
関連書として『 データ分析のための数理モデル入門 』もありますので,そちらも読んでみたいと思います。
あ,本書の内容に関係はないですが,1点だけ気になったことは,「行動心理学」と書いてあったことです。「行動心理学」なんていう分野はありません。
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開催記録|【第3回】特集「On defining and interpreting constructs」を読む@オンライン
2021.
データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために/江崎貴裕 本・漫画やDvd・Cd・ゲーム、アニメをTポイントで通販 | Tsutaya オンラインショッピング
3
図書
都市と地域の数理モデル: 都市解析における数学的方法
栗田, 治(1960-)
共立出版
9
数理モデリング入門: ファイブ・ステップ法
Meerschaert, Mark M., 1955-, 佐藤, 一憲(1963-), 梶原, 毅(1956-), 佐々木, 徹, 竹内, 康博(1951-), 宮崎, 倫子, 守田, 智
共立出版
データ分析のための数理モデル入門 / 江崎貴裕さん AI を学んだからといって、AIで解決しなきゃいけないわけではない。幅広い知識を持つことで、簡単に解決できることもある。 When all you have is a Hammer, everything looks like a Nail. #数理モデル の作り方が体系立てて書かれててよかった。
この記事が気に入ったら、サポートをしてみませんか? 気軽にクリエイターの支援と、記事のオススメができます! Web/AI系のプロジェクトマネジメントもできるように試行錯誤中な30代後半。鉄道通信系のプロマネ、スタートアップでは総務的なことをしていました。状況を整理するのが得意。
書評「データ分析のための数理モデル入門」｜ウマたん｜Note
こんばんは,ゴドーです。
前々から読みたかった本をようやく読了しました。 『データ分析のための 数理モデル 入門 本質をとらえた分析のために』です!
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