知事からのメッセージを紹介します。 令和2年12月28日のメッセージ 新型コロナウイルス感染症対策（その47） ‐データの示す急所‐ コロナの感染は止まらず、日本全体では、連日史上最多の感染者数を更新しています。そうしますと医療も逼迫してきて、いくつかの県では医療崩壊かという懸念も高まっています。和歌山県では、県庁を中心とする保健医療部隊が獅子奮迅の働きで感染者が出ても早期に囲い込んでしまって、感染爆発させないようにしていますので、感染者も割合少なく、全員病院に入ってもらっていますが、病床の逼迫はありません。自分の部下が大部分ですから、言いにくいのですが、保健医療行政の健康局、各地の保健所、和歌山市の保健所、感染者を受け入れてくれている病院、早期発見に協力してくれている全てのクリニック、病院さらには、正面部隊が忙しくなったとき協力してくれている各機関の保健師、看護師、各行政機関の応援部隊、
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他人のパソコンを無断で使って暗号資産（仮想通貨）のマイニング（採掘）をするプログラムをウェブサイトに置いたとして、不正指令電磁的記録保管の罪に問われたウェブデザイナー、諸井聖也被告（34）の上告審判決が20日、最高裁であった。第1小法廷（山口厚裁判長）は「パソコンに与える影響はネット広告と大差なく、社会的に許容できる範囲内だ」として、逆転無罪を言い渡した。無罪が確定する。対象のプログラムは「C
自身のウェブサイト上に他人のパソコンのCPUを使って仮想通貨をマイニングする「Coinhive（コインハイブ）」を保管したなどとして、不正指令電磁的記録保管の罪（通称ウイルス罪）に問われたウェブデザイナーの男性の控訴審判決が2月7日、東京高裁であった。 栃木力裁判長は、男性に無罪を言い渡した一審・横浜地裁判決を破棄し、罰金10万円の逆転有罪とした。弁護側は記者団に対し、上告する方針を明らかにした。 判決は、今回問題となったコインハイブは、ユーザーに無断でCPUを提供させて利益を得ようとするもので、「このようなプログラムの使用を一般ユーザーとして想定される者が許容しないことは明らかといえる」と反意図性を認めた。 さらに不正性についても、生じる不利益に関する表示などもされておらず、「プログラムに対する信頼保護という観点から社会的に許容すべき点は見当たらない」と判断。故意や目的も認めた。 一審は
プロとアマの小説の特徴を数値化して比較してみたらやっぱり差があったので、それを埋めるための型付き小説記述用言語 TypeNovel を公開した件について - anti scroll
ラノベのタイトルみたいな記事を書く、という夢が叶いました。 github.com 開発に至った動機 以前から、アマチュアの小説はプロに比べると、描写不足な傾向があるのかもしれない、と思っていました。 特に不足がちだと感じるのは「時間」に関する描写です。 季節がわからなかったり、昼か夜か、平日か休日かみたいなことが不明瞭な作品が多い気がします。 しかし印象だけで語ってもアレなので、実際に差があるのかどうかを計測してみました。 計算式は、 時間描写の文の数 * 時間描写分布のエントロピー / 文の数 です。 「時間描写分布のエントロピー」というのは「全体を通じて、どれだけ満遍なく時間表現が書かれているか」という数字だと思ってください。 例えば時間描写が冒頭部にしかなかったりすると数値が小さくなり、全編を通じて満遍なく描写されていると、数値が大きくなります。 あと時間描写というのは、一応「季節、
さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。
カレント・アフェアーズより。 カリフォルニア大学バークレー校のニコラス・ウィーバーは、何年も間、暗号通貨を研究してきた。彼は、それは大惨事に終わる恐ろしい考えだと考えている。 高価なスーパーボウルの広告で誇大宣伝されたにもかかわらず、暗号通貨は今、難しい局面を迎えている。ニューヨークタイムズは、「暗号通貨の世界は今週、実験的で規制されていないデジタル通貨のリスクを図式化した売り浴びせで完全にメルトダウンした」と報じる。暗号通貨の最も声高な懐疑論者の1人は、国際コンピュータ科学研究所の上級スタッフ研究員で、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータ・サイエンス学科の講師であるニコラス・ウィーバーである。ウィーバーは長年にわたって暗号通貨を研究してきた。カレント・アフェアーズの編集長ネイサン・J・ロビンソンとの対談で、ウィーバーは、大いに注目されているこの技術に反感を持って見ている理由を説明
Coinhive事件の二審の判決が出た。一審の横浜地裁が無罪判決を出したのに対して、東京高裁は有罪判決。非常に残念な判決だった。事件が起こってからすでに1年半以上経っているが、事態は一向に良い方向に向かっていないと感じている。ネット上のプログラマたちは怒りの声をここ数年上げ続けているにもかかわらず、だ。 しかし、一般の多くの人にとっては、Coinhive事件はあまたの新聞記事の1つかもしれない。その記事を読んだとしてもなぜプログラマが怒っているかわからないかもしれない。少しでもCoinhive事件に関して戦っている人の応援がしたい。そこで、一般の人のために「なぜハッカーが怒っているのか」をQ&A形式で解説したい。 と思う。 （この記事の著者は専門家ではないので色々と誤りがあると思われますが、お許し願います。） Q&A Q Coinhive事件って？ A 自分のWebサイトに、利用者に「Co
主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続
データサイエンティスト生活でお世話になった本｜くに | 武田邦敬
みなさんこんにちは。くにです。 データ分析の世界に足を踏み入れてから9年が過ぎました。 分析実務未経験でキャリアチェンジできたのは幸運としか言えませんが、ある意味無知だったからこそ無謀な挑戦ができたのかもしれません。この挑戦の泥臭い記録は、この記事に書きました。 ポジションは変われど、データを扱う仕事をまだ続けています。 私は実務で手を動かしつつ、不格好に失敗しながら学んできました。わからないことにぶつかるたびに本を買い、その本でわからないことがあればまた本屋に行き、自分が少しでも理解できそうな本を探して買いました。そして、気になる参考文献があれば、それも買って読んでみる…。 こんな生活を続けているうちに、部屋が本だらけになってしまいました。 正直に言って読み切ったという実感のある本はありません。しかし、実務で何かしらお世話になった本は数多くあり、そういう本は手放さずに手元に置いています。
このように、可視化されたデータを連続して見せることによってファクトを伝えるのが、データ・ストーリーの手法です。 Ben Jones氏によるデータ・ストーリーについての解説と、彼が見出した7つの王道パターン データを伝える記事を多く出しているNYタイムズですが、彼らの新人記者向けの研修の資料では、データ・ストーリーについて詳しいBen Jones氏による以下の講演動画が紹介されていました。(講演のスライドはこちらから見られます。) 講演の内容について手短に解説します。Jones氏は当時(2015年)、データ可視化ツール大手のタブローソフトウェアでプロダクトマネージャーをしていました。(ちなみにタブローは、先月Salesforceに1.7兆円で買収されています。) ある日、タブローがいくつかの可視化されたデータを連続して見せる機能を公開したところ、ユーザーはそれを使ってさまざまなデータ・ストー
食べログの得点計算についてのポジティブな可能性を考えるー操作されたデータを検証する難しさー（井上明人） - エキスパート - Yahoo!ニュース
久しぶりのyahoo個人への投稿となりますが、この記事を公開するのは、正直、気が重いな、と思いつつ、公開します。 というのも、今、食べログに対して非常にネガティブな解釈が広がっているわけですが、何かしらポジティブな材料を提供するとなると、確実にいろいろ言われるだろうなあと思って気が重くて仕方がないのですが、ただ、人生の一時期、食べログにハマっていた人間として、論点として提供されるべきポイントが、提供されていないと感じましたので、本記事を公開する次第です。 ◆食べログの評価点数分布の「不自然さ」 さて、近年、食べログの点数評価アルゴリズムは、頻繁にその不正を疑われ議論になっています。 2016年には、評価アルゴリズムのリセットがあった際には、いくつかの店舗がいきなり3.0の点数にリセットされるなどといったことがあり、記事にもなりました。 そして10月8日に、藍屋えんさんという方が、ご自身のブ
こんにちは、Exploratoryの白戸です。 Appleは新型コロナウイルスの対策支援として、Appleマップでの経路検索をもとにした移動傾向のデータを公開しています。ところが、残念ながらこのデータはそのままでは簡単に可視化できるようなフォーマットになっておらず、ちょっとした加工を行う必要があります。 しかし逆に、加工の仕方さえわかってしまえばそれぞれの都市や地域の移動データを可視化することで、恐怖を煽るばかりのマスコミからは見えてこない現状を理解することができるようになります。 今回はこのAppleの移動傾向データを簡単に可視化できるようにするための基本的な加工方法を、みなさんと共有させていただければと思います。 データはこちらからダウンロードすることができます。 以下は「モダンでシンプルなUIを使ってデータサイエンスができる」Exploratoryを使って、「日本で最も自粛している都
テスラのアフターサービス、日本のオーナー(テスラー)に高度の覚悟と忍耐力を求めることが判明 : 市況かぶ全力２階建
アルデプロの循環取引に関する調査報告書、黒塗りの中から不動産屋によくある謄本に現れないタイプの会長が透け出てしまう
コインハイブ事件における弁護活動 共有ログインお使いのブラウザのバージョンはサポートが終了しました。 サポートされているブラウザにアップグレードしてください。閉じる ファイル編集表示ツールヘルプユーザー補助機能デバッグ
【2019年】データ分析・可視化に本気でおすすめのツール30選（ノーコード型ツール含め） - Qiita
一般的なチャート（8） インフォグラフィック（3） 地図・マップ（1） ネットワークグラフ（1） 関数のグラフ（1） エンジニア向け 一般的なチャート（10） 地図・マップ（4） ネットワークグラフ（1） 株価チャート（1） 1.一般的なチャート （1）RAWGraphs RAWGraphs はクラウド型、オープンソースのデータ視覚化ツールであり、 Excelのデータを処理するためによく使われます。RAWGraphsにデータをアップロードし、ほしいグラフを設計して、 SVGかPNGの画像に出力すれば済みます。RAWGraphsにアップロードされたデータは Web側でのみ処理されるので、 データの安全を保証できます。 （2）ChartBlocks ChartBlocks はグラフ作成のオンラインツールであり、スマートデータインポートガイドに従えば、データのインポートとグラフの設計を簡単に完了
何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談
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元Googleデータ科学者「人生をうまくやるコツってめちゃシンプルだよねー」
仮想通貨の無断採掘で逆転無罪判決 最高裁「許容範囲」 - 日本経済新聞
コインハイブ事件、逆転有罪 罰金10万円…東京高裁判決 - 弁護士ドットコムニュース
さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
コンピュータ科学者が、すべての暗号通貨は「焼け死ぬ」べきだと言う理由
なぜCoinhive事件でプログラマが怒っているかを一般向けに解説したい。 - かもブログ
WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times
NYタイムズの記者も使っている、データ・ストーリーの王道パターン7選｜Saya｜note
Appleの移動データを加工したらわかった東京の厳しい現実 - Qiita
コインハイブ事件における弁護活動 - 電羊法律事務所 弁護士 平野敬