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この記事は Busting 12 myths about BigQuery の著者の許可を得た上で @yutah_3 が日本語訳、補足したものです。個人的に気になった話等を含めて “訳者注” を入れながら翻訳します。 割と最近、 Forrester Research のレポート The Forrester Wave™: Insight Platforms-As-A-Service, Q3 2017 では Google Cloud は Leader のポジションとして位置付けられました。 BigQuery がこの中で果たした功績は間違いなく大きいでしょう。 私達は日々、スタートアップから大企業のお客様に至るまで、多様な Google BigQuery をお使いのお客様と、お客様の分析やデータウェアハウスに関する課題を解決するために一緒に取り組んでいます。多くの場合、私達のお客様は BigQu
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴(利点)があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ(Google Chrome)のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている(numpy, matplotlib, TensorFlow等) 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも(ちょっと工夫すれば)使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える! これ死角無さすぎでは…
これは出版業に隣接する場所で働く人間にはこう見ているという話だ。出版業は苦境に立たされている、新しい売り方を模索せねば、という声が聞こえてくるが、いや、苦境どころじゃなくてもう終わっているよなーと素直に思う。 編集者はいつ会っても疲弊している。ノルマに追われ、考える時間がない。著者を見つけ、本を作っても、宣伝費がないので売る方法がない。ノルマがあるので完成したらすぐ次の本に取り掛からなきゃいけない。同時並行でやっているので、一冊に力をかけることもできないし、完成したら販売に力を入れることもできない。結果、作ったらあとは放置。売れてくれたらラッキー。そのぐらいの気持ちでやっている。 宣伝費がかけられないので、少しでも売れる確率をあげたければ、すでにファンがいる人間にあたらなきゃいけなくなる。なので、ツイッターでフォロワーが多い人間、ブログが少しでもバズった人間に声をかける。だから、今はネット
408 化学と生物 Vol. 51, No. 6, 2013 15 μ σ μ σ μ σ 16 セミナー室 研究者のためのわかりやすい統計学-2 統計検定を理解せずに使っている人のために II 池田郁男 東北大学大学院農学研究科 15 16 409 化学と生物 Vol. 51, No. 6, 2013 μ σ σ σ μ σ * 17 μ σ μ σ * μ μ μ Z n 1 1 = − ( ) X µ σ σ 18 μ σ σ σ σ σ μ σ μ μ μ σ / n σ / n σ / n σ / n * * 17 18 σ 410 化学と生物 Vol. 51, No. 6, 2013 t u n 1 1 = − ( ) X µ σ σ σ σ σ μ t X 1 1 = − ( ) µ SE 19 μ μ μ μ μ 20 μ σ μ μ σ μ μ u n / 19 20 4
318 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 セミナー室 研究者のためのわかりやすい統計学-1 統計検定を理解せずに使っている人のために I 池田郁男 東北大学大学院農学研究科 319 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 1 1 320 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 2 μ σ σ 3 * 2 3 * 321 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 4 * 5 * 6 σ 4 5 6 σ * * 322 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 μ μ μ μ μ σ 7 σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ 8 8 9 7 σ 323 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 9 10 11 * σ σ * * * * 10 11 * * * * 324 化学と生物 Vol. 51, No.
(CNN) 宇宙に1年間滞在した宇宙飛行士は、身体の外見だけでなく、遺伝子にも変化が起きているという研究結果が、米航空宇宙局(NASA)の双子研究の一環として発表された。 この調査では、国際宇宙ステーション(ISS)に1年間滞在したスコット・ケリー宇宙飛行士の遺伝子のうち、7%は地球に帰還してから2年たった後も、正常な状態に戻っていないことが分かった。 研究チームは、ISS滞在中と帰還後のケリー氏の身体の変化を、地上にいた一卵性双生児のマーク氏と比較。その結果、以前は一致していた2人の遺伝子が、宇宙滞在後は一致しなくなっていたという。 スコット氏の遺伝子の7%の変化は、少なくとも5つの生物学的経路や機能に関連する遺伝子が変化したことをうかがわせる。 今回の研究結果は、NASAが進める人体研究プロジェクトのワークショップで1月に発表された。 研究チームは宇宙滞在によって起きる身体的変化を調べ
学校法人「森友学園」との土地取引を巡る財務省の決裁文書書き換え問題は、関係する省庁などにも大きな波紋を広げている。 批判の矛先を向けられる税務署や会計検査院、土地売却交渉が進まない学園管財人……。関係者から、ため息や困惑の声が漏れる。 ◆批判やまず 佐川宣寿(のぶひさ)・前長官が9日に辞任した国税庁は、トップが懲戒処分を受けて辞めるという、1949年の設置以来初の事態に見舞われた。所得税確定申告の期限が15日に迫る中、職員らはいまだに納税者からの批判を浴びている。 都内の税務署の職員は「納税者に記載の誤りを指摘したら『後で書き換えればいいでしょ』と嫌みを言われた」と嘆く。別の税務署職員も「次は税務調査で余計な苦労があるだろう」とため息をついた。
松浦健二 農学研究科教授、柳原早希 同修士課程学生、三高雄希 同特定研究員らの研究グループは、シロアリの社会における個体の年齢と役割分業の関係を分析し、高齢の兵隊アリが死亡リスクの高い最前線で天敵と戦う役割を担い、若い兵隊アリは死亡リスクの低い巣の中心部で王や女王の近衛兵としての役割を担っていることを明らかにしました。今回の研究成果は、余命の短い個体が死亡リスクの高い仕事を引き受けることによって巣全体として機会損失を最小化し、防衛力を効率的に維持していることを示しており、昆虫の社会における高度な分業システムの実態や、その進化を理解する上で重要な意味をもちます。 本研究成果は、2018年3月7日に英国の科学雑誌「Biology Letters」にてオンライン掲載されました。 研究者からのコメント 誰かの犠牲がなければ社会全体が大きな損害を被るような場合、誰がその犠牲を引き受けるべきか。この難
大企業でイノベーションが起きない理由 そして最近、これは「大企業で、イノベーションが起きないメカニズム」と全く同じだと気付いた。つまり、大企業でイノベーションが起きない理由も「3つの軸を1つのKPI(Key Performance Indicator)で測るから」なのだ。 かつて大企業で働いていたとき、経理財務スタッフとして「社内のイノベーションコンテスト」に関わっていたことがある。そのときに、強烈な違和感を覚えた理由が、今、スタートアップに移って分かった。 革新的な事業というのは、既存のKPIでは「絶対に測れないもの」なのだ。 全ての偉大なビジネスは「作って→拡大され→金を生み出す」というプロセスにのっとっているが、適したKPIはそれぞれ異なる。そのうち、「拡大」と「金を生む」のフェーズのKPIは、分かりやすい。 拡大は「事業KPI」で見られるし、金を生むフェーズは「財務上のKPI」で計
新着記事を(無料で)LINEへお届けします。以下のリンクからLINEで友達登録してください。 https://line.me/R/ti/p/%40pap3801g ---------------------------- 最近はアメリカで、大型の株式上場が相次いでいます。つい先日はDropboxを取り上げましたが、今日は音楽ストリーミング界最大手のSpotifyを取り上げたいと思います。 今回、Spotifyがニューヨーク証券取引所に上場申請を行った際の申請書が公開されました。 Spotify Technology S.A. FORM F-1 REGISTRATION STATEMENT 今回のSpotifyの株式上場は、通常の株式上場とは若干異なり、新規に株式を発行せず、既存の株式を証券取引所に上場するという形をとっています。これをDirect Listing(ダイレクト・リスティング、
「そ、そうっすね」 今週は以上。ありがとうございました。 ……そうもいかないので、もうちょっと頑張って字数を稼いでみたいと思います。確かに、公衆無線LANは企業内ネットワークと比べると、セキュリティ上の脅威にさらされやすく、企業のセキュリティ担当者から見れば「できればつないでほしくないなぁ」というのが本音でしょう。 でも今回は、あえてこう提言したいと思います。 「公衆無線LAN、使い方次第ではビジネスでもアリなんじゃない?」 そもそも、やっぱり便利なんですよね、公衆無線LAN。出先でちょっとネットにつないでひと仕事できるから、わざわざ会社に戻る手間が省けるし、最近あちこちで話題になっている「働き方改革」を進める上でもかなり使えそう。
↓↓↓↓↓↓↓↓ HOT TOPIC ↓↓↓↓↓↓↓↓ <改変>H30年度(2019年3月修了者)博士後期課程の学生に限り,返還免除の割合が30→45%に増加してます! ↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑ 本文は以下からです. こんにちは.けんゆー(twitter)です. 工学部を含む理系の大学生は、大学院に進学をする人が多くいます。 平成28年12月に発表された文科省の学校基本調査によると、大学のうち、全理学部および工学部の大学院進学率はそれぞれ“42.5%”と“37.0%”です。 (平成28年12月に発表された文科省の学校基本調査より、“http://www.mext.go.jp/component/b_menu/other/__icsFiles/afieldfile/2016/12/22/1375035_1.pdf”) 国立大学においては、そのパーセントはもっと大きくなり
モンスト1,300億円、FGO 982億円、ポケGO 890億円。2017年のアプリ収益データとツイートまとめ。 スマホゲームやアプリの収益データ(2017年)を簡単にまとめておきます。 世界のスマホゲーム収益ランキング(2017)世界でのスマホゲーム収益ランキング。 1位:Arena of Valor(1,900億円) 2位:Fantasy Westward Journey(1,500億円) 3位:モンスターストライク(1,300億円) 4位:クラッシュ・ロワイヤル(1,200億円) 5位:クラッシュ・オブ・クラン(1,200億円) 6位:Fate/Grand Order(982億円) 7位:リネージュ2 レボリューション(980億円) 8位:キャンディークラッシュ(910億円) 9位:ポケモンGO(890億円) 10位:Ghost Story(860億円) 参考:SuperData h
目指すべきは理想の夫婦か、等身大の夫婦かーー。結婚式のスピーチのネタではなく、白モノ家電の広告宣伝の話だ。 ここで取り上げるのは、パナソニックと三菱電機。ともに日本を代表する電機メーカーだが、両社がCMで描く夫婦像、家族像は大きく異なる。 家事を完璧にこなす夫 まずはパナソニック。俳優の西島秀俊さんと女優の奥貫薫さんが演じるのは見るからに幸せそうな共働き夫婦。そこで大活躍するのは西島さんが扮する夫だ。週末には妻と一緒に料理を作り、平日も自身が先に帰宅すれば手早く料理を作ってしまう。 【2月24日15:30追記】初出時、奥貫薫さんの敬称が抜けていました。お詫びして訂正します(編集部) いまや共働きであろうとなかろうと夫が家事をするのは当たり前。とはいえ、現実には“お手伝い感”が抜けない夫に、妻が不満を募らせるということが多いのではないか。
国民の所得に占める税金や社会保険料などの負担の割合を示す「国民負担率」は、新年度・平成30年度に42.5%となる見通しです。景気の緩やかな回復により、前の年度をわずかに下回るものの、5年連続で40%を超え、高い水準が続きそうです。 財務省によりますと、新年度・平成30年度の国民負担率は42.5%で、前の年度を0.2ポイント下回る見通しです。これは、景気の緩やかな回復に伴って個人や企業の所得が増え、税金と社会保険料負担の伸びを上回る見込みになっているためです。ただ、水準としては過去4番目の高さで、平成26年度から5年続けて40%を上回る見込みです。 主要先進国との比較では、いずれも2015年のデータですが、フランスが67.1%、ドイツが53.2%で日本より高く、アメリカは33.3%と低くなっています。 一方、税金と社会保険料などのほか、国の財政赤字も加えた「潜在的な国民負担率」は48.7%と
どうも。かすてらこんぶです。 本記事では、モデリングについて解説したいと思います。コンサルタントとして、デューディリジェンスの際のPL作成は元より、事業性評価の際の市場・売上予測や、組織戦略プロジェクトにおける人員推移計算等、Excelを使ってモデルを作る、という業務は意外と多いものです。 経験が無いと躊躇してしまいがちなものですが、動じず・ミス無く・効率的にモデリングをこなす上での基本的な考え方やTipsについて本記事では記載したいと思います。 モデルとは何か?モデリングを行う意義 モデルの粒度/構造設定:位置付け・重要性・実用性で決める パラメータシート:意味のあるものの絞込み・検証方法の担保 実際の数値埋め:既存データとの接続・ダブルチェックを意識 ベースケースの時間軸比較・アップサイド/ダウンサイドとのケース間比較 まとめ・陥りがちな罠 モデルとは何か?モデリングを行う意義 モデリ
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