データ構造: Data Scientist の基礎(1)統計(42)

# 1. データ構造
## 1.1 Structured data（構造データ）
構造がわかっているデータ

例：
データベースのデータ（構造がわかっている場合）
写真
音楽
歌詞
SNSなどの投稿
電子メール。

### 1.1.1 Database
#### SQL
##### update
##### set
##### where
### 1.1.2 Tools
#### R
#### Python
#### Matlab
#### Apache spark
#### others
SAS, SPSS...

### 1.1.3 図示
#### Tableau
#### ggplot2
#### Matplotlib

## 1.2 構造がわからないデータUnstructured data（未構造データ）
構造のないデータなどあるのだろうか。
構造がなさそうで、実は構造がある場合がある。
また、構造がなさそうにみえて、構造のあるデータの一部である場合がある。

構造のないデータと決めつける前に、
構造がわからないデータという分類にすることをお勧めする。
#### 1.2.1 ある構造のあるデータの全部であるが、構造がわかっていない。
#### 1.2.2 ある構造のあるデータの全部であるが、構造は別データになっている。
#### 1.2.3 ある構造のあるデータの一部で、構造データが別になっている場合でもそれを含めて全部を見れば構造がわかる。

# 参考：IBM
THE QUANT CRUNCH, HOW THE DEMAND FOR DATA SCIENCE SKILLS IS DISRUPTING THE JOB MARKET
https://www.ibm.com/downloads/cas/3RL3VXGA

データサイエンスとは何ですか？
https://www.coursera.org/learn/what-is-datascience?utm_source=yt&utm_medium=social&utm_campaign=channel&utm_content=ibm

IBM’s Cloud Computing News
https://www.ibm.com/blogs/cloud-computing/category/big-data/

<!--
https://ibm.ent.box.com/s/7j198hq7kfsxylwrb3hwkzrgavc5yney
https://blog.coursera.org/ds-academy-7-seriously-cool-jobs-in-data-science/
https://hbr.org/2018/08/what-data-scientists-really-do-according-to-35-data-scientists
https://www.burtchworks.com/wp-content/uploads/2018/05/Burtch-Works-Study_DS-2018.pdf
https://www.ibm.com/us-en/employment/newcollar/ccsa/data_scientist.html

![ibm.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/51423/979993f0-9e50-0756-4379-781d6739f36b.png)

-->

# 参考資料
ゼロから作る永続データ構造
https://qiita.com/wotsushi/items/72e7f8cdd674741ffd61

『みんなのデータ構造』を読んで Rust で実装した
https://qiita.com/o8vm/items/713ad93bd3fa7aa548fc

動画の基礎知識まとめ
https://qiita.com/daisukeoda/items/2f1badd24980c4fc3195

MP4のデータ構造
https://qiita.com/daisukeoda/items/87f6b5e9427c3feeaabf

UUIDとGUIDのオーダーについて
https://qiita.com/daisukeoda/items/5f9d7545a6a418d8ec29

## 自己参考資料
Data Scientist の基礎(2)参考文献
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee5fa7b2a7f7c2b450d4

データサイエンティストへの５つの門。あなたはいくつの門をくぐりましたか？統計と確率(8)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee5fa7b2a7f7c2b450d4

物理記事　上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

数学関連記事１００
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言語・文学記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

自動車　記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

OSEK 記事で views 100,000を目指して　OSEK(8)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ff45ee55566eeff5f62e

無線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(209/300目標) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

小川清最終講義、小川清最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

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This article is an individual impression based on the individual's experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
### 文書履歴
ver. 0.01 初稿 20211003
ver. 0.02 追記 20211005
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