IT子会社が設立される主な理由はコスト削減。課題はIT戦略立案能力、待ちの姿勢、先進技術の習得など。ガートナーの調査結果 ガートナージャパンは、国内のIT子会社の実情に関する調査結果を発表しました。 調査は国内の従業員500人以上、売り上げ規模1000億円以上の企業のCIO、CTO、IT担当役員、最高デジタル責任者、デジタルビジネス推進担当役員などを回答対象者として実施されました。有効回答は300社。 回答した企業のうち、「連結対象」「連結対象外」「ITベンダーなどと共同出資」のいずれかに該当するIT子会社を持つ割合は38.0%。 調査結果では、IT子会社設立の主な理由はコスト削減で、親会社から見た喫緊の課題はIT戦略立案能力、受け身の姿勢、スピード感、先進技術の習得などと説明されています。 IT子会社を設立する理由はコスト削減 IT子会社を持つ企業に、設立している主な理由を上位3つまでの
東京の夏が100年前と様変わりしたことが、気温のデータの「見える化」で示された。東京で観測された1900年以降のデータを暑い日ほど濃い赤に、涼しい日ほど濃い青になるよう色分けすると、近年になるほど、夏がより暑く、より長くなった傾向が、はっきりと浮かんだ。 特に今年、2023年は9月末まで平均気温の高い日が続き、異例の厳しさだった。健康や命に関わる暑さへの対策は急務となっている。(デジタル編集部・福岡範行)
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
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こんにちは,米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です. (追記)動画版も公開しました!全38時間の3部作という超大作です 【日本一の高評価】機械学習超入門講座(前編&後編)を公開しました!! 【ついに3部完結】機械学習超入門講座の本番編を公開しました!! いやーついに長かったデータサイエンス入門機械学習編35回分の記事を書き終えました!! 本記事はそのまとめです.目次として使ってください. 目次 線形回帰 第1回: 機械学習とは?なにをしているのか? 第2回: 線形回帰の損失関数をわかりやすく解説 第3回: 最急降下法を図と数式で理解する(超重要) 第4回: 正規方程式を完全解説(導出あり) 第5回: scikit-learnを使って線形回帰モデルを構築する 第6回: 線形回帰の係数の解釈の仕方(p値) 評価 第7回: (超重要)過学習と汎化性能を理解する(
はじめまして。デジタル庁ファクト&データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト&データユニット」ファクト&データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており(参考:デジタル庁 - 組織情報)、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト&データユニットも
年間1000人以上。 警察に行方不明者届が出された子供の人数です。 今、子供の見守りを技術面でサポートする動きが始まっています。 毎年1000人以上が行方不明 令和3年は1010人。 人口10万人あたりでみると10人から12人にのぼります。 警察庁によると、9歳以下の子供の場合、迷子や家出などのケースが多いそうで、ほとんどのケースは無事に見つかっているといいます。 ただ、警察に届け出を出すほど、子供がいなくなって不安に思う人がたくさんいるのは事実です。 実際に、犯罪や事故に巻き込まれた可能性があるとして、警察が公開捜査に踏み切るケースもあります。
ところてん @tokoroten 「リスキリングとかではなく、統計検定3級とMOSのExcelとITパスポートをホワイトカラー職の全員に取らせましょう」という話をしている 2023-02-17 16:18:51 ところてん @tokoroten 「人事部の仕事は研修プランを作ることだけじゃなくて、誰を社内の英雄にしてロールモデルにするかやぞ。 英雄を作れば、ヒエラルキーが自然と形成されて、勉強と昇進がリンクしていると思わせてくれるし『憧れ』は勉強の強い動機になる」 という話をしている 2023-02-17 16:22:06 ところてん @tokoroten 「統計検定3級と、ITパスポートは、いま高校生がやっている情報Iの範囲とほとんど被ります。つまりあなた方の社員は高校生が持っているはずのスキルが無いのです。だから、高校レベルからやり直す必要があります。いまの若い子たちの方が優秀です」
1年間に生まれる子どもの数を示す「出生数」について、大手シンクタンク「日本総研」はことし全国でおよそ77万人と、国の統計開始以降、初めて80万人を下回る見通しになったとする推計をまとめました。 ことし80万人を下回れば国の予測よりも8年早く、少子化が想定を上回るペースで進んでいることになります。 日本総合研究所は厚生労働省が公表していることし1月から8月までに生まれた子どもの数などをもとに、1年間の出生数を推計しました。 それによりますとことしの出生数は全国でおよそ77万人で、前の年から4万人余り、率にして5%程度減少し、国が統計を取り始めた1899年以降で初めて80万人を下回る見通しになったということです。 厚生労働省によりますと、出生数は1970年代半ばから減少傾向が続いていて、ことしも国内で生まれた外国人も含んだ8月までの速報値で52万人余りと、前の年より2万7000人余り減少してい
分析を身につけるには実際に「手を動かす」ことが一番の近道です。 分析ソフトと自治体のオープンデータを使った分析の進め方をとことん詳しく、マニュアル風にご説明します。やってみたいけど難しそう、わからない!という方の参考になればうれしいです。 (※あくまでもイメージをつかむためのものですので、詳しくはネットや参考書など他の情報もご覧ください) 今回のゴール地震による津波で浸水が想定されている区域に、子どもが通う施設がどのくらいあるのか。公開データから分析、可視化する。 以前、私が分析に携わったこの記事では、津波によって浸水が想定されている区域に、高齢者施設がどのくらいあるかを調べました。 このときのデータは、県や自治体などから取材で提供を受けたものがベースになっていました。そのままオープンにすることはできないので、今回は高齢者と同じく避難に手助けが必要な、「子どもの施設」に津波のリスクがあるか
34テラバイトのデータと格闘して「全国ハザードマップ」を公開した理由 5月下旬に公開を開始したNHKの「全国ハザードマップ」。川の氾濫による洪水リスクを中心に掲載し、多くの方に活用頂いています。 ⇒「NHK全国ハザードマップ」の紹介記事はこちら 一方で、「市町村が出しているハザードマップがあれば十分だ」「リスクを網羅していない不完全なマップの公開は良くない」「NHKではなく国が取り組むべき仕事ではないか」といった意見も頂きました。 今回なぜ、このような取り組みを行ったのか。どうやってデータを収集して地図を作ったのか。詳しく説明します。 なぜ「デジタルデータ」を集めたのか? 私たちはこれまで「ハザードマップを見て下さい」という呼びかけを、テレビやラジオのニュースや番組、ネット記事、SNSなどで繰り返してきました。 なぜなら、自分の暮らす場所のリスクを知ることが、災害から命を守るスタートだから
転職の回数は、ITエンジニアの年収にどんな影響を与えるのか──ITエンジニアに特化した転職サイト「Forkwell」を運営するGrooves(東京都港区)が5月10日、こんな調査結果を公開した。データによると、エンジニアは転職回数が増えるごとに給与が高くなる傾向があり、転職しない人と比べて生涯年収が1000万円近く変わるという。 データは2022年4月時点でForkwellに登録していたエンジニア約1万人の情報を基に算出。転職回数に対する平均年収を年代別にまとめた。 例えば生涯で1回も転職をしないエンジニアの平均年収は20代前半で453万円、20代後半で463万円、30代前半で528万円、30代後半で579万円、40代前半で662万円、40代後半で680万円だった。 しかし生涯で4回以上転職するエンジニアの場合、20代前半では425万円と転職しない場合を下回るものの、20代後半の時点では6
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東京の多摩川沿いの浸水リスクがある地域で、「なぜか人口が増えている」ことをデータ分析ソフトを使って明らかにして、その背景を探りました。 次にこんな記事も書きました。 南海トラフ巨大地震によって津波の浸水が想定されている区域で、高齢者の施設がすごく増えていることを示した記事です。 どちらの記事も、誰もが入手できる「オープンデータ」と、後述する「GIS」という分析システムを使って隠れた事実を浮き彫りにした、データジャーナリズムのお手本などと紹介されたこともあります。 そしてつい最近手がけたのがNHKスペシャル「〝津波浸水域〟の高齢者施設」。蓄積してきた分析のノウハウを注ぎ込んだ番組です。 「データ分析」というと専門的で、すごく難しく思う方もいるかもしれません。しかし最初に述べたように私は数年前までは、パソコンを満足に使えない、データ分析とは無縁の「ガラケー記者」だったのです。本当に。 そんな私
はじめに# データビジュアライゼーションとは,数値や文章などのデータに基づいた情報を,人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します. このサイトは,文化庁のメディア芸術データベース・ラボ(MADB Lab)で公開されている四大少年誌( 週刊少年サンデー, 週刊少年ジャンプ, 週刊少年チャンピオン, 週刊少年マガジン )のデータを用いて,データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています. データビジュアライゼーション(に限らずデータ分析全般)の学習において重要なのは,分析対象のデータに興味を持てるかどうかです. 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため,モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です.
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高校生のなりたい職業1位は「エンジニア・プログラマー」――こんな調査結果を、学研教育総合研究所が12月24日に発表した。性別・学年別では男子全学年と、1年生女子の部門で1位を獲得した。 男女総合ランキングでは「エンジニア・プログラマー(機械・技術・IT系)」が6.7%で1位を獲得。2位が「公務員」(6.0%)、3位が「会社員」(4.5%)、4位が同率で「学校の教師・先生」「看護師」(2.7%)となった。 エンジニア・プログラマーは男子総合ランキングで1位(11.3%)を獲得した一方、女子総合ランキングでは12位(2.0%)と男女で人気に差がついた。 女子学年別ランキングでは、2年生・3年生の部門で得票はなかったものの、1年生の部門で1位(6.0%)を獲得。学研教育総合研究所は、文部科学省が推し進める教育のデジタル化施策「GIGAスクール構想」や、新学習指導要領による「情報I」の新設などの影
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