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
ビジネスインテリジェンスおよび分析ソフトウェア - Tableau Software
Tableau を使う理由 Toggle sub-navigation Tableau とは データカルチャーの構築 Tableau Economy コミュニティ Salesforce Advantage Tableau のお客様 Tableau について Toggle sub-navigation ミッション 研究 受賞と称賛 Tableau Foundation Tableau における平等 製品 Toggle sub-navigation プランと価格 Toggle sub-navigation Pricing Calculator Tableau プラットフォーム Tableau Pulse Tableau AI Tableau Desktop Tableau Server Tableau Cloud Tableau Prep CRM Analytics Tableau Publi
カスタマーサクセスのためのデータ整備人の活動記録というタイトルでオンライン登壇しました - yasuhisa's blog
第3回 データアーキテクト（データ整備人）を”前向きに”考える会という勉強会で、CREとしてデータ基盤を整備する活動についてオンライン登壇しました。 カスタマーサクセスのためのデータ整備人の活動記録 from syou6162 イベント登壇はまあまあやってきたはずなんですが、今回の登壇は初めて要素が満載でした。 CREとして初めての登壇 これまでは研究者 or アプリケーションエンジニアとして登壇 今年の2月にCREになったばかりなので、私がCREについて語ってもいいんかいな...みたいなところはありますよね と言いつつ、偉そうに語ってしまった データ基盤に関する初めての登壇 これまでは機械学習や自然言語処理に関する登壇がメイン 関連: データに関連するいくつかの見方と私 - yasuhisa's blog 初めてのオンライン登壇 意図せず(?)YouTuberデビューを果してしまった..
COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード #StopCOVID19JP
新型コロナウイルス感染症（国内事例） 現在患者数 / 対策病床数 ※軽症者等は自宅療養など、病床を使用しないことがあります（詳細） （現在患者数 前日より増加 前日より減少） credit APP (アプリ開発/提供): CC BY jig.jp 福野泰介 @taisukef (src on GitHub) 「厚生労働省提供 新型コロナウイルス対策ダッシュボードについて」「感染者PDFデータをJSON-API化して公開」 DATA: CC BY「新型コロナウイルス感染症について - 厚生労働省」→ JSON / CSV / TXT (集約版 CSV / JSON / APP) DATA: CC BY COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード JSON / CSV / TXT（厚生労働省、各都道府県公表データの集約） DATA: CC BY 「新型コロナウイルス患者
PostgreSQL | NTTデータ先端技術株式会社
基盤ソリューション事業本部 オラクル事業部 サービス推進担当 サービス・イノベーション・グループ N. A 前回のおさらい 前回は「必要とする時に必要とする人がデータを活用する」手段として Data Visualization Desktop（DVD）、データを蓄積、分析するためのデータベースとして「運用管理が不要」な Autonomous Data Warehouse Cloud（ADWC）をご紹介しました。 今回から数回に分けて ADWC の構築とサンプルデータのロード、可視化までの一連の流れをご紹介します。 まず今回は DVD で可視化する前段階として、ADWC を構築し、ツールを使用して接続するところまでやってみましょう。 ADWC の構築 Oracle Cloud は IaaS や Compute 含め、ブラウザコンソールから作成できます。 今回は URL や リージョンの表記が
The Mythical 10x Programmer
Are some programmers indeed ten times more productive than others, as some people claim? To a shocking degree, the answer depends on what exactly the question is intended to mean. In this chapter, we will work our way towards this insight by way of a fictious dialog that is based on actual programming research data. Are some programmers indeed ten times more productive than others, as some people
Visual Vocabulary - Vega Edition
There are so many ways to visualise data – how do we know which one to pick? Click on the coloured categories below to decide which data relationship is most important in your story, then look at the different types of chart within the category to form some initial ideas about what might work best. This list is not meant to be exhaustive, nor a wizard, but is a useful starting point for making inf
Google Colaboratory を用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む）
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機械学習向け教師データ作成ツール、TISがオープンソースで公開：3種類のデータ作成に向く - ＠IT
TISは機械学習に向けた教師データ作成ツール「doccano」をオープンソースソフトウェアとして公開した。テキスト分類、系列ラベリング、系列変換という3つの基本的なタスクで使用するデータを作成しやすいという。 TISは2018年11月6日、自然言語処理や機械学習に向けた教師データ作成ツール「doccano（ドッカーノ）」をオープンソースソフトウェア（OSS）として公開すると発表した。GitHubから入手できる。 doccanoは、機械学習などで教師データに使うラベル付きデータを作成するアノテーションツール。「テキスト分類」、文中の人名や地名などを特定する「系列ラベリング」、要約や翻訳といった「系列変換」という3つの基本的なタスクで使用するデータを作成しやすいという。 これらの基本的なタスクは表計算ソフトなどの帳票ツールでも実行可能だが、例えば系列ラベリングでは文字単位、単語単位でデータを作
名門イリノイ大のデータサイエンス修士が、完全オンラインで取得可能に しかも安い！ - グローバル経営の極北
イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校のコンピューターサイエンス学部のデータサイエンス修士(Master of Computer Science in Data Science)が「完全オンライン」で取得できるのでご紹介。 同校のコンピューターサイエンスは非常に有名で、US Newsのランキングでもトップグループの5位にランクされている。イリノイ大学内の米国立スーパーコンピュータ応用研究所でWebブラウザのMosaicが開発されたことも有名。 特筆すべきはその「授業料」で、全単位取得にかかる費用は$19,200（約200万円）と「安い」。アメリカでは最近オンラインで修士が取れるコースが増えているけれど、例えばUSバークレーのデータサイエンス修士は6万ドルと600万円を優に越える。。全米トップランクのデータサイエンス修士を200万円くらいで取れるというのはかなりアドバンテージと言える。 出願に
日本の産業分類別年収/労働時間ヒートマップ - A Successful Failure
2016年06月07日 日本の産業分類別年収/労働時間ヒートマップ Tweet 厚生労働省は毎年産業分類別に賃金や労働時間の調査を行っている。10名以上の従業員を抱える5万余の民間事業所に対する調査をまとめたものであり、最新の調査結果は今年2月に公表された平成27年賃金構造基本統計調査だ。 そこで同調査にもとづき、産業分類別の年収、月間労働時間をヒートマップにしてみた。男性・女性の降順にソートしたバージョンも用意しているのでそちらも見て欲しい。サムネイルをみるだけで、男女に厳然とした差があることが一目瞭然だ。 産業分類別年収テーブル（男性ソート版・女性ソート版） 産業分類別月間労働時間テーブル（男性ソート版・女性ソート版） 産業別明細票 さらに産業分類ごとに調査結果を確認できる検索フォームも用意した。上部のプルダウンメニューを選択することで、所望の産業の給与/労働時間テーブルを参照すること
独身男性と独身女性の比率が一目でわかる地図「Singlesatlas」
singlesatlas 赤に近いほど、絶望的に独身異性の数が少ない地域となります。 東京がヤバイです。ズームするともっと細かな地域ごとの比率を見ることができます。 右上のメニューにある「I’m a man」をクリックすると「独身男性に対する独身女性の比率」と「独身女性に対する独身男性の比率」を入れ替えることができます。 対象とする年齢の幅も調整できるので、お好みでどうぞ。 コロプレス図（塗り分け地図）として表示することもできます。 ちなみに、「独身男性に対する独身女性の比率」がもっとも低いのはカタールだそうです。独身男性100人に対して独身女性は24人だとか。 元データへのリンク集 SinglesAtlas Attributions 各国の国勢調査データを使用しているみたいですね。
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（1）（1/2 ページ） それぞれの専門分野を生かした「データサイエンスチーム」を結成すればデータ活用への道は短縮できる。そのとき、ITエンジニアはどんな知識があればいい？ データサイエンティストとして活動する筆者が必須スキル「だけ」に絞って伝授します。 連載バックナンバー はじめに：分析スキルの課題をどう乗り越えるべき？ 昨今では、IT系のメディアのみならず一般雑誌や新聞なども“ビッグデータ”というキーワードを見出しに使っています。この文字を目にしない日がないくらいに多用されていて“バズワード”としてとらえられるケースも少なからずあるようです。 しかし、世界の至る所で――もちろん日本でも、ビッグデータを分析することで新たな知見を見つけて利益を増大した企業や、顧客の購買行動を予測するこ
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