今の会社や前職で働いていたときもデータを分析するって言うのはどういうことでそこに関わっている人はどういった仕事をしていて、何をやっていて何ができるのかっていうことを理解していなくてミスコミュニケーションが生まれていたことが多かった気がします。この記事では特に「人」にフォーカスをしてデータ産業に関わっている人たちの種類についてご紹介させていただきます。
データ産業に携わる人々の生態
今の会社や前職で働いていたときもデータを分析するって言うのはどういうことでそこに関わっている人はどういった仕事をしていて、何をやっていて何ができるのかっていうことを理解していなくてミスコミュニケーションが生まれていたことが多かった気がします。この記事では特に「人」にフォーカスをしてデータ産業に関わっている人たちの種類についてご紹介させていただきます。
超高齢・人口減少社会の現実と対応
（注） 総人口、人口３区分のかっこ書きは、2010年を100とした場合の指数である。 （出典）国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来人口推計（2012年1月）」の出生中位・死亡中位推計、総務省『国勢調査』に基づき筆者作成。 第1は、総人口の減少である。日本の総人口は2010年から2060年にかけて、1億2806万人から4,132万人減少し8,674万人となる。日本の総人口は今後半世紀の間に約3分の2まで縮小するのである。また、2010年から2035年の減少幅（1,594万人）に比べ2035年から2060年の減少幅（2,538万人）が大きいことも注目される。人口減少のピッチが今後加速することを意味するからであり、実際、2040年以降は毎年100万人以上の規模で人口が減少すると見込まれている。100万人といえば小さな県の総人口に匹敵するが、これほど大規模な人口減少が生じるのはなぜか。その理由
London 2012: is this the first open data Olympics?
And what is open data? It is data published as a spreadsheet or a csv or some other machine-readable format which allows analysts to do something with it. It's what our Free our Data campaign called for. Open data has won the big argument, arguably ever since the McKinsey report in May last year which pointed out that open data means money for those who can build apps and services off the back of
第１回：データの可視化と生成的表現
BMAW12初回の授業は、まず始めにこのワークショップ全体の内容の概要を説明します。その後、月曜のパートの主な内容となるセンサーから受信したデータをどのように可視化するのかという手法と、データを用いて生成的(Generative)な表現をするための様々な情報について解説します。
People Aren't Smart Enough for Democracy to Flourish, Scientists Say
The democratic process relies on the assumption that citizens (the majority of them, at least) can recognize the best political candidate, or best policy idea, when they see it. But a growing body of research has revealed an unfortunate aspect of the human psyche that would seem to disprove this notion, and imply instead that democratic elections produce mediocre leadership and policies. The resea
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
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