はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク年間ランキング」の2020年版を発表します。上位トップ100の記事をピックアップしました（集計期間：2019年12月11日～2020年12月10日）。 2020年 はてなブックマーク年間ランキング（2019年12月11日～2020年12月10日） 順位 タイトル 1位 普通の人が資産運用で99点をとる方法とその考え方 - hayato 2位 NTT フレッツ光における通信速度などの現状について、背景や仕組みから正しく理解する 2020 - diary.sorah 3位 資産運用 - shao's Scrapbox 4位 良い歯医者を見つける唯一の方法｜おてう｜note 5位 ’89 牧瀬里穂のJR東海クリスマスエクスプレスのCMが良すぎて書き殴ってしまった｜pato｜note 6位 この英単語を覚えるだけで、英文
高校レベルの数学から大学の教養数学くらいまでを独学/学び直した - razokulover publog
去年の12月頃から数学の学び直しを始めた。 職業柄少し専門的な、特に機械学習の方面の書籍などに手を出し始めると数式からは逃れられなかったりする。とはいえ元々自分は高校時代は文系で数学1A2Bまでしか履修していない。そのせいか少し数学へ苦手意識があり「図でわかるOO」とか「数学無しでもわかるOO」のような直感的に理解出来る解説に逃げることが多かった。実務上はそれで問題ないにしてもこのまま厳密な理解から逃げているのも良くないなと感じたのでもう少し先の数学に取り掛かることにした。 巷には数学の学び直しについての記事が既にたくさんある。それに自分の場合は何かの受験に成功した！とか難関の資格を取得した！というような華々しい結末を迎えている状態ではない。そんな中で自分が何か書いて誰の役にたつかもわからないが、少なくとも自分と似たようなバックグランドを持つ人には意味のある内容になるかもしれないので、どの
えるエル on Twitter: "東大が無償でPDF公開している，統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて，各事例への統計学の応用手法，3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは，この3… https://t.co/w2cSVIxmUI"
東大が無償でPDF公開している，統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて，各事例への統計学の応用手法，3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは，この3… https://t.co/w2cSVIxmUI
役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ
「ビジネスの仕組みがわかる 図解のつくりかた」という本を全文公開します！この本は、2020年4月に出版されたスマホサイズのコンパクトな新書です。『ビジネスモデル2.0図鑑』を出版後、多くの反響をいただき、さまざまな企業でビジネスモデル図解について講演・ワークショップを開催してきたノウハウを凝縮した一冊になっています。 ※当記事の情報を転載、複製、改変等は禁止いたします それではここから全文公開をご覧ください。 第１章：ビジネスモデル図解、基本の「き」はじめに 僕たちが『ビジネスモデル2.0図鑑』を出版したのは２０１８年９月のことです。「Amazon Go」や「Spotify」など、１００の事例のビジネスモデルを同じフォーマットで図解した本は、７万部を超えるベストセラーになりました。その後さまざまな反響を得て、企業から多数の講演・ワークショップの依頼をいただきました。「ビジネスモデルを自分で
「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
渋谷の雑居ビル。 ホワイトボード前に置かれたパイプ椅子にイヌ、ネコ、ネズミが一触即発の雰囲気で座っている。 扉が開き、慌てた様子の青年が入ってくる。 孫「お疲れ様です、すいませ――」 ネズミ「遅えよッ！！」 ネコ「！！」 イヌ「……ネズミさん、怒鳴るのはやめましょうって……」 ネズミ「……チッ」 孫「あの、本当、すいません。11時からって、皆さんにお約束してたのに……」 イヌ「ま、まぁ。とりあえず、ミーティングの報告をお願いします。もう２時間も押してるんで」 孫「は、はい！ すいません、ではこちらの資料を…… あっ」 イヌ「どうかしましたか？」 孫「印刷した資料が１部たりなくて。……じゃあ、はい！ 僕のは大丈夫なんで、業務委託の皆さんで、どうぞ！」 ネズミ「ッ……！」 イヌ・ネコ「……」 孫「はい、では皆さんお手元に資料ありますかね、お疲れ様です！」 ネズミ「……」 イヌ・ネコ「……お疲れ
知事からのメッセージを紹介します。 令和2年4月27日のメッセージ 新型コロナウィルス感染症対策（その19） -うらみ節 - このところ、ずっと県を挙げて新型コロナウイルス感染症を防止するための対策を行ってきていますが、その間ほとんど休みなしで働いてくれている県庁の多くの職員や医療関係者の皆さんに心から感謝申し上げたいと思います。しかし、それにも関わらず、心配をしていた福祉施設、医療施設でクラスターが発生しかかっていて、また和歌山市でも新しい患者が発生して、大変です。正確に言うとクラスターは同一場所で5人以上という定義なので、福祉施設のさくら苑ではクラスター発生ということになります。県では、済生会有田病院、紀の川市打田中学校に次ぐ3件目のクラスターという事になります。せっかく後々厳重経過観察とはいえ陰性であった人から陽転が出るなど、さしもしぶとかった打田中学校の案件が落ち着いて、これから
どうも、読書中毒ブロガーの ひろたつです。一生寝てたいタイプです。 今回は界隈が大盛りあがりだった企画。 いらん前置き まだ続くいらん前置き SFが生み出す“熱” 集計の概要 40位 4票 39位 5票 38位 6票 37位 7票 36位 8票 35位 9票 34位 10票 33位 11票 32位 12票 31位 13票 30位 14票 29位 15票 28位 16票 27位 17票 26位 18票 25位 19票 24位 20票 23位 21票 22位 22票 21位 24票 20位 25票 19位 26票 18位 29票 17位 31票 16位 34票 15位 35票 14位 39票 13位 42票 12位 49票 11位
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。
本で読んだ知識をドヤ顔で紹介したら、その実験には再現性がありませんでした。 そんな恥ずかしい記事を書いたブロガーは誰でしょう？ そう、私です。 ステレオタイプ脅威はありますん ちょっと前に「ステレオタイプ脅威」の記事が話題になっていた*1。 世の中には「女性は数学に弱い」というような負のステレオタイプがある。自分のアイデンティティがそれに該当していると意識してしまうと、実際にパフォーマンスが落ちるというものだ。これは様々な実験の結果によって示されている。というのが記事で紹介されていた話だった。 ところが現在、その「実験結果」は再現性が無いと言われている。ステレオタイプ脅威の根拠は実験結果にあるというのに、その土台は不確かなものであるのだ。 とくに、最近の研究ではほとんど再現性がないとされている「ステレオタイプ脅威」について、リベラルバイアスにも言及しながら議論しているのが印象的。 日本では
総務省は1月11日、データサイエンスのオンライン講座「誰でも使える統計オープンデータ」を、MOOC講座プラットフォーム「gacco」で開講した。社会人・大学生に、統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する講座で、3月7日まで受講できる。 週約3時間×4週間の内容。政府統計の総合窓口「e-Stat」、総務省と統計センターが提供する統計GIS、API機能などを使い、データ分析の手法を学べる。 講師は「統計学が最強の学問である」の著書で知られる統計家の西内啓氏や、総務省統計局の担当者など。 2017年6月に初開講して以来、断続的に開講し、のべ約2万8000人が受講した講座。 関連記事 政府が「ワクチン接種状況ダッシュボード」公開 性別や都道府県別に可視化 政府が、全国の新型コロナワクチンの接種状況を一覧にまとめた「ワクチン接種状況ダッシュボード」を公開。統計情報をまとめたCSVやJS
積分とは・対数とは・微分とは〜「分かる」とはどういうことか〜
文系向け「統計学」の授業で、積分・対数・微分を復習する機会があった。その時の「1枚スライド」を公開した。この図をめぐって、「分かる」とはどういうことか、について多くのコメントをいただいた。それを、まとめました。（話が同時並行で進行するので、スレッド風の「まとめ」です。） 注意：積分は、統計学の場合、正規分布表を見るために必要。対数の必要性は、尤度関数（尤もらしさ）の対数をとって計算を簡単にする式変形で使うため。微分の必要性は、確率密度関数の最大値（尤度最大の条件）を求めるため。どれも統計学で必須の内容。 注意２：（追記8/6）ここに出てくる「指数、対数、微分、積分」は「感染症の数理モデル」の基礎となっている。 注意３：（追記8月9日）番外編『「積分」と「源氏物語」〜「晩年の清少納言」から「京都女子大」まで』へのリンクはこちらです。https://togetter.com/li/157284
帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1．本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①：講義の受講者が復習に利用する 想定②：未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回
統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
まあ、なんちゅうか、トラバも盛大に伸びているので、私の書くここまで、元増田は辿り着かないかもしれませんが・・・ 私はゲノム科学者ですが、元増田の持つ疑問は、別に自然なものだと思うんですよね。というより、ゲノム配列決定が非常に身近になっている昨今、ちゃんと向き合っていかなければならない疑問だと思っています。私は私の持つ知識の範囲で、疑問にお答えしたいと思います。倫理は専門外なので扱いません。タブーとか扱いません。裏の意図を読もうとしているブコメが多数ありましたが、理系なのでよくわかりません。 まず、元増田の挙げているような、運動能力、将棋の能力、見た目の美醜とか、学歴、といったヒト個人ごとに異なる特徴を「形質」と言います。形質を遺伝学の観点から見ると大きく分けて二つあり、単一遺伝子型（メンデル型）と多遺伝子型（多因子型）です。 おそらく優生学にせよ遺伝にせよ、専門外の人が通常頭に思い浮かべる
文系パパエンジニアが放送大学等でコンピュータサイエンス・数学を学んで理系学士を取りに行く話 - とあるCS学徒のブログ
※取りに行く話なのでまだ取ってません。 界隈ではコンピュータサイエンス（以下CS）を学ぶことが流行っていますが、これはとあるパパのとある一例です。どなたかの参考になれば。 こちらの通り申請致しました。 https://t.co/IDkVJAWjc2— Y (@wbspry) 2021年2月13日 誰？ 事の経緯 なぜ大学でCS・数学を学びたいのか CS系学位を課す外資大企業たち CSできるマンへの憧れ 立ちはだかる数学の壁 dynamicなものよりstaticなもの ところで、CSって何？ 選択肢と選択 なぜUoPeopleではなかったか 週次の人巻き込み課題が大変そう 単位移行が可能なのか（※当時は）よくわからなかった とはいえ なぜ帝京理工通信ではなかったか なぜJAISTではなかったか 学位授与機構との出会い 新しい学士への途（単位累積加算制度）とは 学位取得までの流れ そして単位集
Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
新型肺炎「日本は感染症と公衆衛生のリテラシーを高めよう」免疫学の大家がPCR論争に苦言（木村正人） - エキスパート - Yahoo!ニュース
［ロンドン発］風邪を引いたら自宅で療養するのが当たり前、かかりつけ医（GP）に行っても抗生物質なんて絶対に処方してくれない公衆衛生の故国イギリスから日本の新型コロナウイルスを巡るドタバタぶりを見ていると驚かされます。 英首相官邸筋に「新型コロナウイルス対策を教えて」「ロンドンに東京五輪を代替開催する準備はあるの」「イタリア便はどうするの」と尋ねても「科学や医学に従って計画を実行に移すだけで政治や官僚がうんぬんする余地はない」という答えが返ってきます。 一方、日本では新型コロナウイルスを検出できる唯一の検査法であるPCR検査を巡って不毛な論争が起きています。そこで免疫学の第一人者である大阪大学免疫学フロンティア研究センターの宮坂昌之招へい教授にテレビ電話でお話を伺いました。 宮坂昌之氏（本人提供）――日本国内の感染状況を把握するためPCR検査をもっと拡大しろと声高に主張する人がいます 「イン
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。
Study-AI株式会社は3月23日から、特設サイトとYouTube公式アカウントにおいて、中学生でも人工知能（AI）の勉強を目指せるとうたう「中学生から分かるAI数学講座」動画の無料配信を開始した。 本講座は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供する「E資格」で出題される数式を読めるようになることを目的としており、中学校や高校の数学を予習（復習）するといった内容だ。 解説範囲は数式の読み方や計算方法で、数式の意味は解説に含まない。到達目標はΣやexpやlogなどの言葉が出てきても抵抗なく受け入れ、計算ができること。対象者はAIの勉強を進めたい人、高校数学を習っていない中学生。 制作意図としては、自分で勉強を進めたり講義を聞いたりするときに「教科書に出てくる数式が読めない」「見たこともない」ということがないように準備体操、予習の一助として作成したとしている。 気になる人
2013年の秋、その時の自分は30代前半だった。 衝動的に数学を学び直すことにした。 若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。 というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。 数学というか統計かな。 統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。 一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、 「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ？」 くらいの理解だった。 で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。 あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。 そんなわけで、自分の軌跡を晒してみる。 みんな数学とかプログ
はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
統計の入門
この講座は『受講登録する（無料）』ボタンを押すと受講開始となる『開始日可変型講座』です。 『開始日可変型講座』とは、受講者個々の受講開始日に応じて進行する講座です。 ご自身のスケジュールは、以下の講座スケジュール（PDF）を参考にご確認ください。 講座内容 統計に関する知識は、実験、試験、調査などの結果を用いた実証研究を行う上でなくてはならないものである。生活に関わるさまざまな効果やリスクがデータとともに語られ、生活者としても統計に対するリテラシーが求められるようになった。企業活動では、情報技術の発展によって、日々膨大なデータが生成されており、その活用が求められるようになった。本講座は、研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことを目的とした「統計入門」「続統計入門」を圧縮した内容になっている。これから統計を学ぼうとする初学者や、学び直しを目指す学生を主
はじめにこの記事では、放送大学で修得した単位を独立行政法人大学改革支援・学位授与機構に「積み上げ単位」として提出し、2022年8月に同機構から情報工学の学士（厳密は学士（工学）、専攻の区分：情報工学）を取得した際の記録についてまとめています。 執筆者のプロフィールとこれまでの経緯についてはこちらの記事をご覧ください。いわゆる文系SEだと思っていただければ大丈夫です。これまでに何本か記事を書いていますので、この記事では学位授与機構関連の部分に絞ります。 なぜ情報工学の学位が欲しかったのか放送大学は1学部6コース構成となっており、どのコースを卒業しても（＝例えば情報工学っぽい科目だけを取っても哲学っぽい科目だけを取っても）得られる学位は一律「学士（教養）」というものになります。せっかく情報科学・情報工学に全振りした履修をしたのに（教養）では少々寂しいということで、学位授与機構の「積み上げ単位」
times.abema.tv 先日8月3日、ABEMA Prime さんにて「中高年のうつ病」という特集があってゲストとしてお邪魔させてもらった。思っていた以上に中高年のうつ病についての話が真面目かつ広く取り扱われて、限られた放送時間のなかでいろいろな話題が出て良かったんじゃないかと思う。そこで、中年危機について良さそうなアイデアが語られていたので、これは書き残したほうがいいと思ったので書いておく。 パックン「中年危機になったら髪型変えればいいんですよ」 そのアイデアは、番組のなかで中年危機の話になっていた時にぽろっと出てきた。隣の席のパックンさんがこうおっしゃったのだ。「アメリカでは中年危機って言葉はすごくポピュラー。中年危機になったらね、髪型変えればいいんです」。 おお、さすが中年危機がカジュアルに語られる国だけのことはある。そう出るか！ 中年危機は英語でmidlife crisis
もうなんか間違ったことしか書いてなくて増田が何でこんなもの書こうと思ったのかちょっと意味が分からないんだけど 一応気になったところだけ訂正・説明を入れておく。（ほぼ全文にわたっているが…） 途中で「なんでこんな中間テストの採点みたいなことやってんの…」みたいな気分になったけど 万が一これを読んで本気にしている人がいるといけないので義務感で最後まで書きました。 あまりの衝撃に最初からテンション高いですけどね。もう疲れたからこのまま上げます。 なんなんやいったい... 遺伝病の断種は、遺伝病の根絶について特に有効ではないと考えられています。まず、潜性遺伝病の場合はどうでしょうか。これは、両方の染色体に、多くは遺伝子機能欠失型の遺伝子変異があると起こります。親は、片方しか持っていなければ健康なのですね。すると、両方の遺伝子変異を持つ遺伝病患者を断種させたところで、片方だけを持つ親が世の中にたくさ
きっかけは、読書猿さんとの飲み会だった。 「海外の記事やSNSを読むのに英語力が足りない。しゃべれなくても書けなくてもいいけど、スラスラ読めるようになりたい」と愚痴ったところ、「まず2万語」と言われたのが最初だ。 語彙力こそパワー、ボキャブラリーを増やすぞとばかりに選んだのがこれだ。 理由は、英語を学んできた人たちの評価がダントツだったことが一つ。もう一つは、お試しで手にしてみたところ、「ちょっと難しいけれど、頑張れば読めないこともない」というレベルだった点だ。 本書を610日間かけて読み切った結果はこうなる。Preply のボキャブラリーテストによると、ほぼ一万語に到達できた。 7870 words （2021年4月） 9944 words （2023年4月） ぶっちゃけ私一人では無理だった。初志は継続せず、どこかで挫折する理由を探し出していた。 だが、私を一人にしない技法を用いることで
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
「データ分析の民主化」の在り方を、「社員全員Excel経営」が「社員全員データサイエンス経営」へと進化していった事例に見る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
以前こんな記事を書いたことがあります。 「社員全員Excel経営」で名高い、ワークマン社のサクセスストーリーを論評したものです。2012年にCIOに就任した土屋哲雄常務のリーダーシップのもと、取引データの完全電子化を皮切りに「全社員がExcelを使いこなして数字とデータで経営する」戦略へと移行し、社内のExcelデータ分析資格を一定以上取得しないと管理職に昇進できないとか、はたまた幹部クラスの企画・経営会議ではデータに基づかない議論や提案は相手にすらされないとか、「Excelを社員全員が使えるようになるだけでもここまで企業カルチャーは変わり得るのか」という事例のオンパレードで、関連記事や書籍を読んでいて舌を巻いたのを覚えています。まさしく「ワークマンのすごいデータ活用」だったのです。 一方、個人的に強く印象を受けたのが土屋常務が様々なところでコメントしていた「我が社には突出したデータサイエ
資料では、統計学がどんな学問なのか、統計学を学ぶことにどんな意義があるのかという初歩から解説。その上で統計学を「記述統計学」と「推計統計学」に大別し、それぞれの特徴や手法、注意点を説明している。 今回の無料公開は、ブレインパッドで働く有志のデータサイエンティストが技術資料などを外部に発信するプロジェクト「OpenBrainPad」の一環。「統計学をこれから学ぶ人も復習する人もぜひ利用してほしい」（ブレインパッド）という。同プロジェクトでは、過去にはプログラムのバージョンを管理するシステム「Git」のハンズオン（実際に手を動かして学ぶ）資料なども公開している。 関連記事 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート 総務省が「誰でも使える統計オープンデータ」を開講。統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する無料講座だ。 AIの基礎をZoomで講義 新人研修用
アンチフェミのための本当の社会構築主義入門
以下では、フェミがオタク叩きをする根幹思想”社会構築主義”とは？における主として次に挙げる2ツイートの問題点の指摘と、関連して宇崎ちゃんの献血ポスターについての議論を行う。 そもそも 「社会構造ってなに？ どこにあるの？ どうやって見つけるの？ それは反証可能性あるの？」 って、どの研究書を読んでもまともに書いてない。ただ、「ある」ってことを前提にして話をしてる。 そもそも「社会構築主義」に限らず、社会学において、社会構造と人間の行為の関係は、最も根本的なところでまったく解明されていない。 人間が社会構造を作り、その社会構造が人間を規定するというのがどういうことなのか(ミクローマクロリンク問題)、社会学出来てから100年以上全くわかってない。 この文章を書いた理由としては、上記Togetterがあまりに「社会学」についてのひどい誤りを書き散らしているにもかかわらず「参考になった」的なコメン
2020年ももうすぐ終わるので、読んでおもしろかったノンフィクションを振り返っていこうかと。今年はまるっと本の雑誌でノンフィクションの新刊ガイドを担当しており、例年よりもたくさん読んだような、あまり変わらないような。とはいえ、おもしろいノンフィクションには山ほど出会ったので、思い出しながら書いていく。 まずは科学系から！ ＬＩＦＥＳＰＡＮ（ライフスパン）―老いなき世界 作者:デビッド・Ａ・シンクレア,マシュー・Ｄ・ラプラント発売日: 2020/09/01メディア: Kindle版科学系のノンフィクションの中で最もおもしろかったのはなにかといえば、デビッド・Ａ・シンクレア、マシュー・Ｄ・ラプラントによる『LIFESPAN 老いなき世界』になる。シンクレアは老化の原因と若返りの方法に関する世界的な権威で、老化は克服できる病であり、克服すべきだ、とこの本の中で強烈に主張している。ほとんどすべての
みなさまは"The Causal Revolution" (因果革命)という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ 私は今月(2021年6月)に初めて知りました。Google Trendsでもデータ不足によりトレンドが表示されません。 つまりまだ全然マイナーな概念で、聞いたことがないほうが自然かと思われますが、これは「来る」と確信したため本記事を投稿しました。この確信の根拠の箇所を記事中で太字で書いた他、最後にもまとめたため、本記事を読む価値がありそうかの判断には先にそちらを読んでもらってもいいかもしれません。しかしながら、因果革命ないし統計的因果推論は学ぶ価値のある分野です。本記事を読まなくても下記に挙げた書籍を未読の方はぜひ一読してみてください。Qiitaでも因果推論についての記事はいくつもあります。しかし、私が感動した点を明示化した記事は見当たらなかったため本記事を投稿しました。 この記
説明が上手な教授に「何でそんなに分かりやすいんですか？」と聞いてみた→返ってきた回答がプレゼンの方法論とは逆を行くものだった
つかふる姐さん @wornout___ 大学院時代にアシスタントについた統計学の教授、めちゃくちゃ説明が上手で、「先生の説明は何でそんなに分かりやすいんですか？」と聞いたことがある。彼はちょっと考えて、「僕は自分に説明するつもりで話してる、生徒のことは緊張するからあまり見てない」と答えた。この回答、後々まで役立った。 2020-11-25 13:35:37
「あとで読む」タグで振り返る2021年 〜今年の「あとで読む」、今年のうちに〜 - はてなブックマーク開発ブログ
今年も残すところあと少し。皆さんにとって、2021年はどのような一年でしたか？ はてなブックマークでは今年もたくさんのエントリーがブックマークされ、コメント欄も盛り上がりました。 データで見る「あとで読む」 年末ということで、今回は「あとで読む」タグにフォーカスしたデータを集計しました。全ブックマークを対象にした「あとで読む」率、カテゴリー別「あとで読む」率、「あとで読む」が多いエントリーランキングを通して、2021年のはてなブックマークを振り返ってみましょう。 全ブックマークを対象にした「あとで読む」 率 カテゴリー別 「あとで読む」 率 「あとで読む」 タグが多いエントリーは？ TOP10ランキング 「あとで読む」タグの数が多かったエントリーランキング カテゴリー別「あとで読む」率の高かったエントリーランキング 気になった記事を気軽に保存できる「あとで読む」機能 2021年の「あとで読
はじめに かつて、ウサギ跳びで筋力トレーニングしていた時代がありました。 (アニメ『巨人の星』より引用) (アニメ『アタックNo.1』より引用) (アニメ『ヒーリングっどプリキュア』より引用) 私も小学校のころ、ウサギ跳びをやっていました。 運動負荷が高く、かなりの効果を得ている実感がありました。 また、実際、運動能力もアップしました。 しかし、アスリートの動きの研究をしている関西大学教授の小田伸午氏によると、「ウサギ跳びはトレーニング効果が無い」そうです。 ウサギ跳び（ウサギとび）は、＜略＞1980年代以降はトレーニング効果が無く故障のリスクが高いと周知されて廃れた(出典：小田伸午「ウサギ跳び信仰とは何だったのか」『スポーツゴジラ』第2013-11-05号、スポーツネットワークジャパン、 12-14頁。 )。(Wikipediaより引用(太字引用者) ) 「トレーニング効果が無い」と「故
統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス
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【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita
じゅじゅ on Twitter: "プログラミング、データサイエンス・統計学関連はネット上にで超優良なテキストが"無料"で公開されており、本当に良い時代。。 本ツイートに各テキストへのリンクもぶらさげておきます。 https://t.co/zSLyLEyQSL"
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