圧倒的に生産性の高い人（サイエンティスト）の研究スタイル - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Being between Neuroscience and Marketing
Leica M7, 90mm Tele-Elmarit F2.8, PN400N @Santa Monica, CA アメリカで研究するようになって最も驚いたことの一つは、日本では考えられないほど生産性の高い研究者が存在することだ。 たとえば僕がローテーションして、最後までそこでdissertation work（博士論文のための研究、活動）をすることにするか迷っていたあるラボ。そこはポスドク、テクニシャンを含めて（註：undergraduate=学部生は殆どアメリカの研究室には居ない）たった5人でやっているにもかかわらず、毎年5-6本ぐらいはペーパーを出し、ほぼ全て一流紙。多いときは年に2本ネイチャーに出し，一本は表紙になったりしていた(#)。 しかも良く日本では見かける深夜も土日も働いて、朝はどちらかというと崩れ気味、みたいな重労働系の生活ではなく、普通に朝来て、「うーん今日は狂ったよ
てんやの研究をした結果
原則は天丼500をベースに好みの具を追加するのがよい。 頼んではいけないのがオールスター天丼720とかかき揚げ丼720、海幸天丼880。 オールスターは天丼にほたて130を乗せればあんまり変わらない。かき揚げ丼は揚げるもの1つなのに天丼より220も高い。 海幸880も野菜無しなんで天丼に海老210とほたて130乗せた方がマシ。 トッピン具は海老210が高すぎる。大イカ190もイカ100を2つ頼んだ方がいい。 ほたて130はコスパよし。野菜はどれも安いのでお好みで。まいたけ80が原価高そうだ。 天丼とビール400の組み合わせは頼んではいけない。 生ビールセット580を頼み、ごはん150と味噌汁50とキス100をトッピングした方が安くなる。 ただし、てんやの日は無条件で天丼を頼むこと。
「疲れているほど脳はクリエイティブになる」など脳にまつわる10の事実
徹夜やそれに近い状態が続くと疲れを感じることなく仕事が爆発的な効率で片付くときがありますが、これは脳の働きの1つによるもの。この他にもある脳に関する興味深い事実を、Fast Companyがまとめています。 Why We're More Creative When We’re Tired, And 9 Other Surprising Things About How Brains Work | Fast Company | Business + Innovation http://www.fastcompany.com/3018084/work-smart/why-were-more-creative-when-were-tired-and-9-other-surprising-facts-about-how-our ◆01：脳が疲れている時はクリエイティブな作業がはかどる By Pau
なぜ人間は買い物をするのか？ 人を動かすツボは18パターンある
なぜ人間は買い物をするのか？ 人を動かすツボは18パターンある：仕事をしたら“人の動き”が見えてきた（1/7 ページ） 「ドイさん、人間ってなぜ“動く”と思いますか？」――。 知人のNさんに、こう聞かれて困ってしまった。なぜ動くって、そんなの人間だから……とモゴモゴしていると、人の消費行動を研究している人物がいるという。 その名は、博報堂行動デザイン研究所の國田圭作所長。過去の膨大な事例から、人を動かすツボ、行動に導くパターンを研究しているそうだ。人はどんなツボを押されると動いてしまうのか。事例を含めて聞いてきた。 なぜ人は動かなくなったのか 土肥：國田さんはオモシロイことを研究されていますね。過去のデータを調べて、人を動かすツボを見つけられたとか。そもそも、なぜそんなことを調べているのでしょうか？ 國田：まず、下のグラフを見ていただけますか？ これは過去の情報量を比較したもの。1996年
仕事がない！ ならば仕事を作ってみよう
バッタ博士・前野ウルド浩太郎。愛するサバクトビバッタを求め、アフリカに渡った男。なのに、バッタがいなかった。収入どころか失職の、いや自己存在の危機。しかしバッタ博士は負けない。ここはひとつ、バッタ以外の仕事を自分でつくってみせましょう。そう、研究者らしい方法で。 本場に来たのにバッタが消えた 魚がいなくなったら漁師はいったい何をするんだろう？ 病気が無くなったら医者は何をするんだろう？ 社会で働く誰しもが、仕事が無くなり、その職業の存在価値が疑われる可能性におびやかされているのだが、まさか自分がそんな目に遭うとは夢にも思わなかった。 9月、モーリタニアは本来ならば雨季になり、乾燥した砂漠が潤う。ところが、赴任初年度の2011年、異常気象で雨が降らなかった。建国（1960年）以来の大干ばつに見舞われ、バッタのエサとなる新しい緑が芽吹くことはなく、バッタが忽然と姿を消した。なんということだ。野
あなたを次のレベルに押し上げる「集中的訓練」の方法
ただ「できる」だけではない、多くの有能な人と最高レベルで競い合うことのできるスキルを磨くにはどうすればいいのでしょう？ 一人の「天才」的な才能を生み出すのに必要な時間は、マルコム・グラッドウェルが Outliers で紹介したように、10000 時間と言われています。 しかしこれは必要条件であって、十分条件であるとは限りません。普通にチェスを 10000 時間実践していれば、たいていの選手よりは強くなれます。しかしあとになればなるほど時間あたりに得られる経験値は少なくなりますし、強くなればなるほど自分のレベルを高めてくれる相手を探すのが難しくなるので、グランドマスターになりたいのなら、さらに絞り込んだ訓練が必要になります。 ゲームでたとえるなら、「スライムばかり倒していてもレベルは上がらない」と言い換えられるでしょうか。 ただ秀でているというところから、本当に「天才」というレベルにまで人を
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
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