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データサイエンスの検索結果241 - 280 件 / 4178件

  • 子供にマインクラフト使ったPythonプログラミングを教えようとしたらChatGPT使ったプログラミング不要な世界を体験させちゃった | DevelopersIO

    子供にマインクラフト使ったPythonプログラミングを教えようとしたらChatGPT使ったプログラミング不要な世界を体験させちゃった こんにちは、会社ではCX事業本部モダンオフショア推進担当、家庭では3児の父親の藤村です。 IT業界で働く親として、子供には幼い頃からプログラミングに親しんでもらいたいと思い、時々Scratchを使った簡単なプログラミングなどを教えていたのですが、ちょっとすると「友達とゲームする時間だから止めるね!」といって、友達とのNintendo Switch使ったオンラインゲーム(FortniteやMinecraftなど)をやり始めてしまい、親としては少し残念な気持ちになっていました。 そんな時に、『マインクラフトでわくわく学ぶ!Pythonプログラミング入門』という書籍が最近発売されたことを知りました。 マインクラフトでPythonを学ぶ!これは息子にドンピシャの内容

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    • テレワークで始めたドキュメント駆動業務|Dentsu Digital Tech Blog

      こんにちは。電通デジタルでEMをしている河内です。エンジニアにおける採用・評価、スクラムマスターなどを担当しています。今回はすこし実装プラクティスから離れた話題になりますがお付き合いくださいませ。 弊社もご多分に漏れず完全テレワークを実施しており、かれこれ4か月が経ちます。その中で見えてきた課題とエンジニアチームとしてどう対峙したか、そしてそこで得た気づきを綴っていきたいと思います。この内容は、過去に開催したオンラインイベントでお話した内容になります。 テレワーク環境で私たちのエンジニア部門で急務と感じた課題テレワークが開始された2月後半、プログラミングやシステム開発プロジェクトを生業とする私たちの部では「リモート?全然OK。支障無いっす。」とタカを括っておりました。しかし開始されて間もなく、やっぱり慣れていない事が判明・・・。テレワークを経験されている読者の多くの方が感じていることと同様

        テレワークで始めたドキュメント駆動業務|Dentsu Digital Tech Blog
      • 新NISAでの個別株投資を考えてみる|UKI

        はじめにUKIです。 いよいよ来年2024年から新NISAが始まります。今回の記事では、新NISAにおける投資戦略、特に個別株投資の戦略について考えてみます。この時期にこのテーマを取り上げることは、一般層にデータ投資を知ってもらう上で避けて通れないと考えました。 この記事を読んでいらっしゃる方は、「NISAで個別株投資なんかいらんやろ、米株インデックス(もしくはオルカン)でいいやん」と思っていることでしょう。本記事は、そのように投資に対して一定以上のリテラシーをお持ちの方を対象としています。そのような方にこそ、是非ご拝読頂きたいと思っています。 本記事では、まず新NISAの概要をざっくり説明し、続いて新NISAで個別株投資を考えるべき理由について説明します。その後、個別銘柄の選定手法について説明を進めます。今回筆者は、各企業の株価データと財務諸表を元に、どのような個別株が購入検討の余地があ

          新NISAでの個別株投資を考えてみる|UKI
        • 統計検定準1級 合格体験記 - Qiita

          はじめに 統計検定準1級は(一財)統計質保証推進協会が実施、(一社)日本統計学会が公式認定する「2級までの基礎知識をもとに、実社会の様々な問題に対して適切な統計学の諸手法を応用できる能力を問う」試験です。現在はCBTでの実施となっています。 主観を込めて言いますと、2級と準1級では難易度に雲泥の差があります。 強調して言っておきます。まったく違います! 準1級では統計的推定や検定に加えて、多変量解析(重回帰、PCA、主成分分析、数量化)、時系列解析、マルコフ連鎖、確率過程、分散分析、ベイズ統計、MCMC...と範囲が広いのが特徴です。 以下、かなりの長文になりましたが、受験して得た知見をかなり具体的に記述しました。読者の皆様の合格への一助となれば幸いです。 目的 私はとある私立中高で物理と情報を教えています。統計の勉強を始めたのは、教科「情報」を教えるにあたってのスキルアップが目的です。も

            統計検定準1級 合格体験記 - Qiita
          • Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4|npaka

            2. ライセンスの確認以下のモデルカードにアクセスして、ライセンスを確認し、「Access Repository」を押し、「Hugging Face」にログインして(アカウントがない場合は作成)、同意します。 4. Colabでの実行Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) メニュー「編集→ノートブックの設定」で、「ハードウェアアクセラレータ」に「GPU」を選択。 (2) 「Stable Diffusion」のインストール。 # パッケージのインストール !pip install diffusers==0.3.0 transformers scipy ftfy(3) トークン変数の準備。 以下の「<HugginFace Hubのトークン>」の部分に、先程取得したHuggingFace Hubのトークンをコピー&ペーストします。 # トークン変数の準備 YOUR_TOKEN="<H

              Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4|npaka
            • データサイエンスを無料で勉強できる教材6選 | Ledge.ai

              サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                データサイエンスを無料で勉強できる教材6選 | Ledge.ai
              • 【2021年】話題になった無料お勉強コンテンツ - まなめはうす

                社会人になってからの勉強って高尚な趣味になりがちで、次の仕事のイメージをもって勉強できる人ってなかなかいないと思っている。それでも、ただ楽しそうとか、やってみたいという好奇心持っている人は純粋に凄いなって思うので、そういう人に届くよう今年の人気コンテンツとなったリンクを整理しておく。無料コンテンツ勉強マニアの方が、この中からおすすめランキングなんて作ってくれたらさらに素晴らしいのになって思いながら。 また、世界を広げるためにも裾野を広げるために無料公開に踏み切ったコンテンツ制作者の方々への想いには頭が下がるばかり。それはもう何か月もかけて作ったコンテンツが多くの人に読まれ、その中からさらにその世界を強くするだけの人が誕生してくれること良いですね。 私個人としては、自分の世代にはまだ存在していなかった分野の基礎講座にはとても興味が引かれる部分で、知識の地盤というか、単語を正しく理解できるのが

                  【2021年】話題になった無料お勉強コンテンツ - まなめはうす
                • 「データビジュアライゼーションの基礎」のまとめ グラフ編

                  こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしている樋口です! 先日会社で買ってもらったデータビジュアライゼーションの基礎を読みました。データ可視化について網羅的にわかりやすく書かれており参考になったため、記事にまとめてみました。書籍の英語版は無料で公開されているため、よければこちらも参考にしてみてください。 データビジュアライゼーションの知識を学ぶことで、科学的に誤った表現をせずに、芸術的に美しい表現ができ、明確で明瞭かつ魅力的にデータから得られる示唆を伝えることができる様になります。📊 本記事では、特定のライブラリや描画手段によらないデータ可視化の基礎について紹介します。 分量が多くなってしまったので、本記事ではデータビジュアライゼーションの”グラフ"にのみ着目しています。グラフ以外の構成要素(色、タイトル、テキスト、etc.)については別途記事にしたいと思います。 本記事

                    「データビジュアライゼーションの基礎」のまとめ グラフ編
                  • QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR"

                    確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR

                      QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR"
                    • データサイエンティストとして読んで役立った本たち@2020-07|だみ〜

                      2016年10月に未経験・新人データサイエンティストで雇ってもらいました。当時はまだ業界が牧歌的だったのと、比較的書類上のスペックが高い若者だったのもあり、運良く拾ってもらえたのでした。今だと100%受かってないです。 そんな私が今までで読んだ本の中で、役に立った本をつらつら書いていきます。 現代の若者がどんどん優秀になっているので、これくらいでいまんとこいっぱしのデータサイエンティスト(@ビジネスサイド)になれるんだなあという基準を述べようかと思いました。何年か後に振り返りたいですね。 もちろん、これが誰かの学習の役に立てばと思っています。 ちなみに、アフィリエイト入れてないので気にせず買っていってください。 数学無難に解析学と線形代数学を勉強しておくといいと思っています。

                        データサイエンティストとして読んで役立った本たち@2020-07|だみ〜
                      • 年収5000万円! ChatGPT操る「プロンプトエンジニア」って? | NHK | ビジネス特集

                        試しに使ってみたものの「何だかうまくいかず欲しい答えが返ってこない」「想像していたのとは違う画像ができあがった」と思ったことないでしょうか。 欲しい答えや画像を得るために重要になってくるのが、英語で「プロンプト(prompt)」と呼ばれるAIに対して指示する質問内容。利用者が求めている回答をAIから引き出せるかは、この質問次第とも言われています。 このプロンプトを操る「プロンプトエンジニア」という職業が注目されていると聞き、テキサス州に住むエンジニアの1人、ランス・ヤンクさんを訪ねました。 ヤンクさんはもともとは、インターネット通販関連の仕事をしていましたが、2022年11月にChatGPTを初めて使い、その能力の高さに衝撃を受けたといいます。 この技術を使いこなせれば、ビジネスになると考えて仕事を辞め、23歳という若さでプロンプトエンジニアに転身。日々、どうすれば欲しい答えを得られるプロ

                          年収5000万円! ChatGPT操る「プロンプトエンジニア」って? | NHK | ビジネス特集
                        • JP Contents Hub

                          AWS 日本語ハンズオン Amazon Web Services(AWS) の 日本語ハンズオンやワークショップを、カテゴリごとにまとめています。 右側の目次や、ヘッダー部分の検索ボックスから、各コンテンツにたどり着けます。 また、Ctrl + F や command + F を使ったページ内検索もご活用いただけます。 料金について ハンズオンで作成した AWS リソースは通常の料金が発生します。作成したリソースの削除を忘れずにお願いします。 もし忘れてしまうと、想定外の料金が発生する可能性があります。 画面の差異について ハンズオンで紹介されている手順と、実際の操作方法に差異がある場合があります。 AWS は随時アップデートされており、タイミングによってはハンズオンコンテンツが追いついていない事もあります。 差異がある場合、AWS Document などを活用しながら進めて頂けますと幸い

                            JP Contents Hub
                          • 最新AIの描く絵が「ヤバすぎ」「個展開ける」と話題 文章から画像を生成する「DALL・E 2」、米OpenAIが発表

                            米AI研究企業OpenAIは4月6日(現地時間)、文章から画像を生成するAI「DALL・E 2」を発表した。2021年1月に同社が発表した「DALL・E」の後継に当たるAIで、生成した画像を掲載するデモサイトも公開している。Twitter上ではAIが生成した画像のクオリティーの高さに「最新のAIやばすぎる」「個展開ける」など、驚きの声が出ている。 例えば「An astronaut riding a horse in a photorealistic style」(写真のようなリアルに描かれた、馬に乗る宇宙飛行士)では下記のような画像を生成する。

                              最新AIの描く絵が「ヤバすぎ」「個展開ける」と話題 文章から画像を生成する「DALL・E 2」、米OpenAIが発表
                            • 全くのゼロから「駆け出しデータサイエンティスト」を育てる方法論 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                              (Image by Pixabay) 「データサイエンティスト」の第一次ブーム勃興から6年余り、人工知能ブームに便乗した第二次ブームで人口に膾炙してから3年余り、気が付いたら何やかんや言われながらもデータサイエンティスト及びその類似職が、じわじわと日本国内の産業各分野・企業各社に広まりつつあるように僕の目には映ります。 そういう背景がある中で、ここ1年ぐらいの間にそこかしこで目立つようになってきたのが「ゼロからデータサイエンティストを育てたいのだがどうしたら良いか」という相談や議論。割とあるあるなのが「取引先がデータサイエンティストを採用して商談の席に同席させるようになって、彼らがデータサイエンスの知識を駆使してビシバシ突っ込んでくるのだが、こちらにデータサイエンティストがいないので対応できない」みたいなお話。これは実はUSでも同様だと聞くので*1、案外洋の東西を問わない課題なのかもしれま

                                全くのゼロから「駆け出しデータサイエンティスト」を育てる方法論 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                              • 「昔はこんなに暑くなかった」は本当か|データサイエンスによる感覚の言語化|天一|note

                                連日の猛暑日、熱中症、今年も日本の夏が猛威を振るっています。そういえば毎年、夏になるとお決まりの文句を耳にしませんか。 「昔はこんなに暑くなかった」 これ、本当でしょうか。確かに子どもの頃は、外出を控えるほど暑さを危険視していなかったように思います。とはいえ、明確に「子どもの頃より気温が上がっている」と断言できるほどの根拠は持ち合わせておりません。 そこで、その感覚をデータにて検証してみましょう。気象庁の統計から過去100年間の最高気温を抽出し、夏日(25℃以上)、真夏日(30℃以上)、猛暑日(35℃以上)をそれぞれカレンダーにプロットしてみました。なお、地点は僕の住んでいる大阪市のデータを用いています。データ分析には Tableau を使用しました。 四半世紀の傾向|夏日、真夏日、猛暑日の出現頻度まず、2018年、2013年、2008年のデータをみてみましょう。グレーが夏日、オレンジが真

                                  「昔はこんなに暑くなかった」は本当か|データサイエンスによる感覚の言語化|天一|note
                                • 「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]

                                  「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学

                                    「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]
                                  • 2023年版:実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト(初級6冊+中級8冊+テーマ別15冊) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                    (Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない!」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出

                                      2023年版:実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト(初級6冊+中級8冊+テーマ別15冊) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                    • Udemyで夏の大キャンペーン開催! はてなブロガーも受講した、Python・機械学習・人工知能など最先端スキルを学べる講座を5つピックアップ - はてなニュース

                                      お盆休みが明けてもう8月下旬。秋に向けて自分が学んでみたいことや身に付けておきたい技術などを見つけ始めるにはよいタイミングです。そこで、オンライン学習プラットフォーム・Udemy(ユーデミー)のオンライン講座をチェックしてみてはいかがでしょうか。 Udemy(ユーデミー)公式サイト Udemyの講座は一度購入すれば受講に期限はなく、PCでもスマートフォンでもデバイスを問わず見られるので、ちょっとした隙間の時間を有効に活用可能。必要な時に必要な講座を選べます。はてなブログを使って、受講内容のまとめや振り返り、学んだことのメモを書いている方も多くいらっしゃいます。今回はUdemyの数ある講座の中から、はてなブログユーザーさんの声も交え、おすすめの講座を5つピックアップしました。 Udemyでは8月30日(金)午後3時59分まで、対象の講座が1,200円から受講できる大セールが実施されています!

                                        Udemyで夏の大キャンペーン開催! はてなブロガーも受講した、Python・機械学習・人工知能など最先端スキルを学べる講座を5つピックアップ - はてなニュース
                                      • TomoCode 📈PythonでAI/データサイエンス🤖 on Twitter: "もうお金払わせて。。。💸 米NPOが多くの人に統計学を学んでもらうためにまとめた【データ分析のための統計学入門】の日本語版が無料公開されてるよ! とても体系的に書かれていて、初めての統計の勉強はここからで間違いないかも! 統計検定2~3級の内容に対応してるよ👍 https://t.co/vRtt4ocauC https://t.co/OQlbeGzARZ"

                                          TomoCode 📈PythonでAI/データサイエンス🤖 on Twitter: "もうお金払わせて。。。💸 米NPOが多くの人に統計学を学んでもらうためにまとめた【データ分析のための統計学入門】の日本語版が無料公開されてるよ! とても体系的に書かれていて、初めての統計の勉強はここからで間違いないかも! 統計検定2~3級の内容に対応してるよ👍 https://t.co/vRtt4ocauC https://t.co/OQlbeGzARZ"
                                        • 2023年版データ分析の100冊 - Qiita

                                          【データ分析の必読10冊+差をつける10冊+100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する(私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう)記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス(ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL)からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に、Rの本は参考程度にしています(本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます!) こういうリストをあげる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、ほとんど読ん

                                            2023年版データ分析の100冊 - Qiita
                                          • DALL-E3 (ダリスリー) の無料教科書:初級編|プチpony

                                            DALL-E3を実装日からほぼ毎日使用し面白さにとりつかれています。何となくで触っているため, いまいち思った画像が出来ないことも多々ありましたので今回まじめに作成法を勉強してみました。初級編と名前がついているのは高等テクニックを教えるほどの技術がないだけで後に上級編が控えているという意味ではないです。 0. はじめに DALL-E とはシンプルなテキストのみで画像がつくれるAIです。 簡単なテキストのみで画像生成語源は『ウォーリー探せ』と芸術家の『ダリ』から来ているみたいです。ウィーリーはある種の「探し物」をする, userが提示するテキストのプロンプトから隠された要素やまだ見ぬ画像を「探し出し」生成することらしいです。 ウォーリーをインスパイアした少年1. 問題点, 主に著作権やはり何と言っても著作権問題ではないでしょうか。現在法整備が進行しているところです。OpenAIはコンテンツポ

                                              DALL-E3 (ダリスリー) の無料教科書:初級編|プチpony
                                            • モデリングから考える長期的なCOVID-19戦略

                                              青が何も介入をしなかったとき、黄色が4月8日から8割の接触を減少させたときです。 4月8日から接触を8割カットすると、新規患者数は4月17日頃にピークを迎え、その後減少が予想されます。5月8日から普段通りの生活に戻ると再度感染者は増加する。 長期的に見ると 波は横にずれますが、形はほとんど変わりません。ピーク時の1日の新規感染者数が120万人となると到底医療システムが成り立ちません。 ところで、「集団免疫」という言葉がかなり聞かれるようになりましたが、免疫をもつ人が人口のある程度の割合(この割合は病原体それぞれの感染力や人々の接触パターンによりますが)に達した時に、感染拡大は収まります。 逆に集団免疫の状態に到るまでは一時的な措置を取っている間は感染拡大がおさまってもそれをやめると再燃する、というジレンマがあります。 厳しい外出制限をこのまま永遠に(ワクチンが開発されるまで)しなければいけ

                                                モデリングから考える長期的なCOVID-19戦略
                                              • 画力難民の救世主! 発想が天才すぎるエンジニアの作ったサイトに「凄すぎ」と称賛の声

                                                Search, watch, and cook every single Tasty recipe and video ever - all in one place! News, Politics, Culture, Life, Entertainment, and more. Stories that matter to you.

                                                  画力難民の救世主! 発想が天才すぎるエンジニアの作ったサイトに「凄すぎ」と称賛の声
                                                • いい加減、プロダクトマネージャーという職業に幻想を抱くのはやめよう。

                                                  この記事に関連する話題: プロダクト開発者に求められる、これからの「倫理」の話をしよう。 プロダクトマネージャー (PM) としてのこれまでの私的な経験を踏まえて、『プロダクトマネジメントのすべて 事業戦略・IT開発・UXデザイン・マーケティングからチーム・組織運営まで』を読んで思ったことをつらつらと。 (8/12 追記)冒頭で示しているように、本記事ではPM=プロダクトマネージャーとして表記しています。後述の通りPMとプロジェクトマネージャーは異なるものであり、後者に対して略記は用いていません。 プロダクトマネージャーは本当に“魅力的な職業”か “完璧な世界”など存在しない 良かった点 「PMはミニCEOである」という言説や「PMとプロジェクトマネージャーの違いは?」というよくある質問に対する補足 「プロダクトの成功」を定義するところから始めることの重要性 PMの武器は信頼、情熱、共感、

                                                    いい加減、プロダクトマネージャーという職業に幻想を抱くのはやめよう。
                                                  • 繰り返される部下の問題行動、原因は上司の「問い方」にあった これからの時代に求められる、適切な問いを導く力

                                                    リモートワークの普及によって、社員からの積極的な発言が減少したり、仕事を頼みにくくなるなど、さまざまな課題が浮かび上がっています。社員の力を引き出すために有効な「自走型組織」を目指すためには、どのような力が求められているのでしょうか。本記事では、これからの時代に求められる「問い」の力とは一体どのようなものなのか、株式会社クエスチョンサークル代表取締役の宮本寿氏が解説しています。 これからの時代は「適切な問い」を持つ力が重要 宮本寿氏:私が大学受験をしていた頃の25年くらい前なんかは、知識を持っている人が優秀とされて、ビジネスの場面においても、いろんな知識を持っている方、経験の蓄積がある方が重宝されるような時代だったと思うんですけれども。 これからの時代は、必ずしも自分が知識を持っていなくても、適切に問えることが重要です。ここで間違った問いをしてしまうと、しかるべき情報が得られないわけですね

                                                      繰り返される部下の問題行動、原因は上司の「問い方」にあった これからの時代に求められる、適切な問いを導く力
                                                    • どんなプログラミング技術の学習に投資すべきか考える時にやってること - laiso

                                                      はじめに とにかく次の10年を生き残りたい - 怠惰を求めて勤勉に行き着く を読んでいて、かー自分もここ10年ぐらい同じような内省をし続けていたではないかと深く共感したので、その過程で身に付けたやり方を書くことにしました。 目的 プログラミング技術を学習する目的を決めます。僕の場合は ソフトウェアエンジニアとしての市場価値を上げる(他のエンジニアから尊敬されたい)とか 素晴しいアプリケーションを作れるようになりたい(エンジニア以外からも尊敬されたい) というものがあります。人によってはこれが「GAFAMNに入り渡米してメジャーデビュー」「OSSで一発当てる」「とにかくお金を稼いでアーリーリタイヤ」など様々かと思うので各自考えてください。 テーマ 目的が決ったら次は学習するテーマを決めます。僕の場合は「○○エンジニア」と呼称されている領域ごとに「この分野で先進的なネタは何だろう」というのをリ

                                                        どんなプログラミング技術の学習に投資すべきか考える時にやってること - laiso
                                                      • GA4がわからないを分解して学習すべき項目を明確にする方法 - ブログ - 株式会社JADE

                                                        こんにちはあるいはこんばんは。村山(twitter id:muraweb_net)です。 ユニバーサルアナリティクスを見ようとすると、アラートが表示されるようになりましたね。本格的に GA4 のことを考える方も増えてきたのではないでしょうか。 GA360 のプロパティや GA4 プロパティが存在するのに、アラートが一括で表示される手法は、不必要に不安を煽るだけに思われますが、全ての人を GA4 プロパティへ移行させるためにはこの手法が必要なのかもしれません…。 この手法に効果があったのか不明ですが、Googleアナリティクス のヘルプコミュニティでも GA4 の質問が増えてきたように見えます。また、ヘルプコミュニティへの投稿やお客様のヒアリングから、 GA4 がわからなくてこわいといった心理があるように感じます。 そのため今回は、 GA4 がわからなくてこわい方向けに、 GA4 の理解力を

                                                          GA4がわからないを分解して学習すべき項目を明確にする方法 - ブログ - 株式会社JADE
                                                        • ABテストが難しい場合の施策効果の評価・推定方法

                                                          ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。サイエンス統括本部でデータ分析による社内サービスの課題解決支援をしている関口です。 ヤフーではたくさんのABテスト(※1)が常に行われており、サービス改善に活かされています。しかしながら実際には、さまざまな理由からABテストができないことがよくあります。本記事では、そのような場合にどのようにして施策の効果を評価・推定するかについて、具体的なケースからアイデアを紹介していきます。 なお今回はYahoo!ショッピングを題材にしたケースばかりですが、アイデア自体は汎用的なものとなっています。 ※1: ABテストはウェブサービス上のUI改善、機械学習モデル改善、機能追加etc.といったさまざまな施策が、KPIにどれくらいのイン

                                                            ABテストが難しい場合の施策効果の評価・推定方法
                                                          • 霞ヶ関に東大生を洗脳させて年収2000万で雇わせることで日本を先進国にしろ

                                                            あらすじ 本邦が終わっていることは周知の事実で、どこに行っても、開口一番「日本って終わってますよね」と言えば、その場におけるインテリの地位を確立できる。一方で、その言葉の裏には、長年の羨望――つまり、いつになったら日本は『一等国』になれるのか――があるのも事実だ。 この記事では、本邦がいかに終わっているかを概観し、その後、霞ヶ関が東京大学の新入生を洗脳して年収2000万の俸給で雇うことによって、日本がOECDの一員として恥ずかしくないレベルの先進国へと発展するだろうと論ずる。 本文 問題たち 四つの階層に四つの問題がある。 1 一つには、本邦の貧困化だ。総体として語れば、20年度の実質成長率はマイナス5.2%という悲惨な実情がある。もちろん、これはコロナ禍における経済成長なので、本邦の真の成長率とはあまり関係がない。信じた人は反省して欲しい。もっとちゃんとしろ。 ただ、Googleで少し検

                                                              霞ヶ関に東大生を洗脳させて年収2000万で雇わせることで日本を先進国にしろ
                                                            • 東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も | Ledge.ai

                                                              TOP > Article Theme > AI(人工知能)ニュース > 東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も 東京大学 松尾研究室は1月29日から、無料でディープラーニング(深層学習)や自然言語処理について学べる、短期間のオンライン講座の受講者を募集している。対象は学生(大学院、大学、高専、専門学校生、高校、中学など)。募集は2月8日(月)の10時00分まで。選考結果は2月15日(月)までに受講決定者にメールで連絡する。 今回、募集しているオンライン講座は「スプリングセミナー2021:深層強化学習」「プリングセミナー2021:深層生成モデル」「プリングセミナー2021:Deep Learning for NLP講座」の3つ。なお、人工知能(AI)研究の第一人者で、東京大学 松尾研究室を率いる松尾豊氏は企画・監修だけではなく、

                                                                東大松尾研究室、無料でディープラーニングや自然言語処理を学べる講座開講 松尾豊氏が講師を務める講座も | Ledge.ai
                                                              • なるべく数式を使わない!滋賀大学の無料データサイエンス講座が開講 | Ledge.ai

                                                                画像は『滋賀大学「大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)」講座PV~ gacco:無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco(ガッコ)」では11月16日から、滋賀大学データサイエンス学部による「なるべく数式を使わない」という方針で構成した「大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)」が開講される。受講料は無料。 本講座では、機械学習の諸手法とその応用について説明する。まず「機械学習とは何か?」という説明から始め、その後に機械学習の応用事例を紹介。応用事例を先に見ることによって、機械学習の有用性が理解でき、機械学習の手法をより積極的に学べるとしている。 次に、分類問題と回帰問題の具体的な手法を説明し、同時に特徴量の設計・選択など、実践的なテクニックについても紹介する。最後に、近年、発展の著しいニューラルネットワークについても説明してくれる。また、本講座は、機械学習の分野のなかでも教

                                                                  なるべく数式を使わない!滋賀大学の無料データサイエンス講座が開講 | Ledge.ai
                                                                • 自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム|衆議院議員 塩崎彰久(あきひさ)

                                                                  GPTシリーズやお絵描きAIなど、ファウンデーションモデルの進化により再び大きな注目を集めるAI。自民党では2023年1月に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」(座長:平将明衆議院議員)を立ち上げ、日本のAI戦略のあり方や政策提言について検討を進めて参ります。こちらのページには、各回のテーマや公開可能な資料を順次アップロードしています。 2024年2月16日(金)8時〜9時  (*25日英語版追加) テーマ:責任あるAI推進基本法(仮)について 昨年4月のAIホワイトペーパー発表以降、半年以上にわたり生成AIの法的ガバナンスのあり方について国内外のローメーカー、学者、実務家の方などと議論を重ねてきました。こうした検討を踏まえ、「フロンティアAIモデル」と呼ばれる特に強力な生成AIに対する我が国の新たな法的ガバナンスの一つの私案として、「責任あるAI推進基本法(仮)」を本日公表しま

                                                                    自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム|衆議院議員 塩崎彰久(あきひさ)
                                                                  • ビジネスで使えるPythonを使った統計的データ分析手法まとめ - Qiita

                                                                    概要 WEB系のサービスで色々な試作を実施した後に効果を検証するのは非常に重要だと思いますが、 そのやり方として基本的な統計学が十分に使えると思っています。 今回は基本的な統計学からビジネスで使える試作の効果検証、データ分析を目的にPython+JupyterLab(Docker)を使った統計的データ分析のやり方をまとめました。 また今回使ったnotebookは以下にもありますのでご参考ください。 https://github.com/hikarut/Data-Science/tree/master/notebooks/statisticsSample 環境 以下を参考にDockerでJupyterLabが使える状態を前提とします。 Dockerで起動したJupyterLabでvimキーバインドを使う

                                                                      ビジネスで使えるPythonを使った統計的データ分析手法まとめ - Qiita
                                                                    • データエンジニアの私が機械学習・データサイエンスでオススメしたいスキルマップと本まとめ - 2020年版 - Lean Baseball

                                                                      要約すると, データサイエンス・機械学習周りでよく聞かれること&回答を言語化しました. 「データサイエンティストやりたい」「機械学習エンジニアになりたい」というキャリア志望を持つ方は多いと思います. 私の周りでも, 公私ともにそんな志望者の相談を聞いたり, (主にインターンの学生さんですが)一緒に仕事をしたりする機会もメッチャ多いです. 「ビジネスサイド強いマン」「サーバーサイドエンジニア」という視点からデータエンジニア兼データサイエンティストな自分が, そんな彼ら彼女らにオススメしている, データサイエンティストを目指すためのスキルマップ 各領域のスキルアップを実現するためにオススメしたい書籍 を紹介したいと思います. なお, 昨年も同様のエントリーを書いておりそのUpgrade版となります. shinyorke.hatenablog.com このエントリーの対象読者 データサイエンスに

                                                                        データエンジニアの私が機械学習・データサイエンスでオススメしたいスキルマップと本まとめ - 2020年版 - Lean Baseball
                                                                      • 世界で74万人以上が受講した海外講座を“日本語で”学ぼう! Udemyで初夏のビッグセール開催&大人気講座をチェック - はてなニュース

                                                                        多くの企業から「人手不足だ」という話が聞こえてきます。なんでも、新しいビジネスを始めようとしたり、新規サービスを立ち上げようとしたり、はたまた事業規模を拡大したり、ということで人材を募集しても、なかなか集まらないんだとか。それも、大企業からスタートアップまで、会社の規模の大小や領域に限らず、ありとあらゆる分野の企業が当てはまっています。 特にIT業界は、ただでさえ業界全体が成長しているうえに、技術の進歩と陳腐化が激しいため、基礎的な技術や知識を持ちながら、新たな情報やトレンドもフォローしているようなエンジニアは、引く手あまた。さらに最近では、エンジニアでなくてもビジネス分野で活躍するためには、データを扱うことができる高度な知識と経験が求められるケースが増えてきていることもあって、人手不足に拍車が掛かっているのだそうです。 そんな社会の中で、自分を成長させ、新たな分野に踏み出していくためには

                                                                          世界で74万人以上が受講した海外講座を“日本語で”学ぼう! Udemyで初夏のビッグセール開催&大人気講座をチェック - はてなニュース
                                                                        • 実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊&中級8冊+テーマ別11冊(2020年2月版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                                                          (Image by Pixabay) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま

                                                                            実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊&中級8冊+テーマ別11冊(2020年2月版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                                                          • 「“回復”はプレイヤーの時間を奪う要素だから要らない」──『サガ』生みの親・河津秋敏氏が語る、超鋭角な「攻める」ゲームデザイン論。最新作『サガ エメラルド ビヨンド』では短くかつヒリつくバトルを追求、「プレイヤーに同じような体験を何度もさせない」ことを目指した

                                                                            RPGでは当たり前に存在する「回復」と「ショップ」をなくした理由──「回復」というのはこれまでのRPGにおいて当たり前に存在している要素だと思うのですが、『サガ エメラルド ビヨンド』では回復がないとお聞きしています。なぜRPGのバトルから回復という存在を排除したのでしょうか? 河津秋敏氏(以下、河津氏): 自分としては、回復はバトルを引き延ばしてプレイヤーの時間を奪っている要素だと思っているんです。ゲームに縛り付ける時間を長くするだけの要素で、必要性を感じないんですね。 ──回復はユーザーの時間を奪っている……ですか。これまでRPGには当たり前に存在していた要素なだけにその視点は驚きです。 河津氏: それに回復があると、回復役に盾役に攻撃役にと、パーティ編成が固定化されてしまうじゃないですか。そうすると自由度がなくなる。 自分自身、HPが削られるのが嫌いなのでどうしても守りを固めて回復で

                                                                              「“回復”はプレイヤーの時間を奪う要素だから要らない」──『サガ』生みの親・河津秋敏氏が語る、超鋭角な「攻める」ゲームデザイン論。最新作『サガ エメラルド ビヨンド』では短くかつヒリつくバトルを追求、「プレイヤーに同じような体験を何度もさせない」ことを目指した
                                                                            • データサイエンティストは何を勉強すべきか:「教養」と「必須」と「差別化」と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                                                              (Image by Wokandapix from Pixabay) 個人的な観測範囲での話ですが、データサイエンティストという職業は「21世紀で最もセクシーな職業」として刹那的な注目を集めた第一次ブーム、人工知能ブームに煽られて火がついた第二次ブーム、そして「未経験から3ヶ月で人生逆転」ムーブメントと折からのDXブームに煽られる形で沸き起こった第三次ブームを経て、何だかんだで社会に定着してきた感があります。 で、このブログを始めた頃からの連綿と続くテーマになっていますが、いつの時代も話題になるのが「データサイエンティスト(になるに)は何を勉強すべきか」ということ。7年前から恒例にしてきた「スキル要件」記事では、基本的には「どれも必要な知識(学識)」であるという前提で分野・領域・項目を挙げてきました。少なくとも、最初の3回ぐらいはそういう認識でスキル要件記事を書いていた気がします。 ところ

                                                                                データサイエンティストは何を勉強すべきか:「教養」と「必須」と「差別化」と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                                                              • 『標準ベイズ統計学』はベイズ統計学をきちんと基礎から日本語で学びたいという人にとって必携の一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                                                                標準 ベイズ統計学 朝倉書店Amazon 発刊当時に話題になっていた『標準ベイズ統計学』。実は訳者のお一人、菅澤翔之助さんからオフィス宛てでご恵贈いただいていたのですが、親父の没後処理やら自分のDVTやら実家の片付けやらで全く手が回らずオフィスに置いたままにしてしまっていたのでした。で、この度改めて拝読してみたら「何故もっと早く読まなかったんだ」と後悔するくらいあまりにも内容が素晴らしかったので、遅まきながら書評記事を書こうと思い立った次第です。 ベイズ統計学というと、殆ど詳しくない人だと「ベイズの定理以外に何があるの?」という印象ぐらいしかないかもしれませんし、一方でとりあえず技法としてやり方だけ覚えてしまった人だと「とりあえずMCMC回せばいいんだよね?」みたいな雑な理解になってしまうかもしれません。いずれにせよこれまで邦書ではベイズ統計学というと超初歩か実装重視かの二択が多かったせい

                                                                                  『標準ベイズ統計学』はベイズ統計学をきちんと基礎から日本語で学びたいという人にとって必携の一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                                                                • 近年のデータ分析基盤構築における失敗はBigQueryを採用しなかったことに全て起因している - データエンジニアの酩酊日記

                                                                                  久しぶりにペラペラな思いつきを書き捨てて、寝ます。 2、3年前ぐらいにSIerやコンサルでTreasure Dataとか使ってマネージドDWH作ろうぜっていう風潮が流行って、今は運用フェーズに入ってどこも結構苦しんでるってのが僕のすごく狭い観測範囲での印象。 AWSのReadshiftしかり。 なぜ苦しんでるかっていうと、言うほどスケールしないからであり、言うほどマネージドじゃないから。 Treasure Dataは基本的に割当メモリが固定でオートスケールしないので、ピーク時に合わせて必要なメモリを確保しておかないといけない。そうなるとメモリ使用量とか負荷とかをモニタリングしないといけないわけだけど、Saasだから内部のアーキテクチャが隠蔽されていていちいちサポートに問い合わせないといけなかったりする。 Redshiftの場合はそもそも自前でクラスタ管理しなくちゃいけないのでそれが大変って

                                                                                    近年のデータ分析基盤構築における失敗はBigQueryを採用しなかったことに全て起因している - データエンジニアの酩酊日記