【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics株式会社ブレインパッドの2023年新卒研修資料です。基礎統計学について扱っています。
「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
普通の人は何をあきらめるべきなのか？
最新の国民生活基礎調査（厚生労働省）をざっと覗いてみると、現代の日本における普通の家の生活環境が透けて見えてきます。 同調査に寄れば、1年間で1世帯が稼いだ平均所得はおよそ546万円であることが分かります。 そこで本日は「平均値＝普通の家」と捉え、普通の家が健全な生活を送っていくために、何を諦め、何を重要視すべきなのかそのライフプランに迫っていきたいと思います。 普通の家ってどんな家？ まずここでは、最新の調査をもとに「普通の家」が置かれている状況を整理してみることにします。 普通の家の収入 引用：年齢階級別の世帯平均所得金額 日本における平均的な世帯年収は、30歳時点でどれほどあるのでしょうか。同調査における年齢階級別の世帯平均所得値から予測してみたいと思います。 そこで、30歳以上59歳以下の世帯に注目し、各階級区間における中央値から年収上昇率を計算してみました。 すると、このグラフに
高収入を獲得するために必要な絶対的スキル | RepoLog│レポログ
これからの時代、一番お金に直結する力は「因果推論力」かもしれない。 そんな気持ちにさせられるほど、因果推論力の重要性を認識できるのが、今バカ売れしている「原因と結果」の経済学です。 因果推論力とは 「２つの変数の関係が、本当に因果関係に寄るものなのか」を見抜く力 つまり、因果推論力があるということは、現象の原因を見抜く力を持ち合わせているということなのです。 今の時代、IT技術の革新により、誰でも多くの情報が簡単に入手できるようになりました。 情報が簡単に大量に収入できるということは、様々な恩恵を享受できるようになった反面、情報量が膨大になりすぎてしまったことで、何と何が結びついて目の前の現象が生じているのかを読み解きにくくしています。 こうした情報過多の時代において、原因と結果を結びつける力はますます重要度を増し、これからまさに錬金術となっていくことが予想されるわけです。 なぜこの商品が
【統計学】初めての「標準偏差」（統計学に挫折しないために） - Qiita
統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに「標準偏差」があると思います。「平均」くらいまでは馴染みもあるし、「わかるわかるー」という感じと思いますが、突如現れる「標準偏差」 の壁。結構、この辺りで、「数学無理だー」って打ちのめされた方もいるのではないでしょうか。 先にグラフのイメージを掲載すると、下記の赤い線の長さが「標準偏差」です。なぜこの長さが標準偏差なのか、ということも解き明かしていきます。 (code is here) 本記事では数学が得意でない方にもわかるように１から標準偏差とはなにか、を説明してみようという記事です。 数式はわかるけど、イマイチ「標準偏差」の意味わからんという方にも直感的な理解がしてもらえるような説明もしていきますので、ぜひご覧ください。 （※ この記事では標準偏差の分母に $n$を使用しています。$n-1$を使用するケースも
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
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