数字で簡単にわかるニッポンの少子化問題｜樫田光 | Hikaru Kashida
本記事は、日本の少子化の現状を「数値に基づいて」より少しでも多くの人に知ってもらうことを目的に、少子化を専門とする人口学者を含む3名のメンバーの共著で書かれています。 記事の一部をまとめた内容。この記事ではこういったことが学べます。はじめに2023年の12月、 政府は「こども未来戦略」で少子化対策の強化を打ち出しました。岸田首相は2030年（代）までを「少子化対策のラストチャンス」として、対策が議論されています。 ニュースやメディアで、日本は深刻な少子化社会だという情報に触れることがだいぶ増えてきたかと思います。少子化が起こっている、少子化はヤバいという認識自体は、多くの人の中で広まっているとは思うのですが、その実態はどの程度正しくされているでしょうか。 なぜこんなに少子化（低出生率）になっているのか？少子化はそもそも問題なものなのか？ 政府に対策を任せておけば大丈夫なのか。 この記事は、
【図解】ピボットテーブルの使い方 エクセル集計の基本から応用まで
ピボットテーブルは大量の業務データを一瞬で集計でき、経営判断に役立てることができます。仕組みがわかれば操作はとても簡単なため、マスターしておきたいExcel（エクセル）機能の一つです。この記事では、IT研修において20年以上の登壇経験を持つ、中小企業診断士・ITコーディネータが解説します。 ピボットテーブルとは Excelのデータ集計・分析ツール ピボットテーブルとは、Exce（エクセル）lに搭載されたデータ集計・分析ツールの一つです。ピボット（pivot）とは「回転軸」、テーブル（table）とは「表」を表す英単語で、大量のデータから自分が見たい項目を軸に、集計表を作成することができる機能です。 特に、二つの項目を同時に集計できる「クロス集計」を得意としています。例えば、POSレジで取得した日々の売上データから、月別×商品別の売上集計表を作成したいといった場合に便利です。 ピボットテーブ
ChatGPT プラグイン機能一覧｜しおぱん
こんにちは。しおぱんです。ChatGPTのプラグインがあまりに多すぎて大変だったので、プラグイン機能一覧を作りました。 【お知らせ】 プラグインの増加速度が早すぎるため、記事作成が追いついておりません🙇 お急ぎの方はこの記事作成でも利用しております、こちらのプロンプトを使ってみてください🙌 【カテゴリ検索の方法】 ブラウザの検索バーに [カテゴリ名] を入力すると絞り込みできます🙆 Mac: Command + F / Windows: Ctrl + F 【カテゴリ一覧】 [エンタメ] [音楽・音声] [画像・動画] [学習] [学術] [語学] [プログラミング] [ビジネス] [マーケティング] [ファイナンス] [ニュース] [ツール] [リサーチ] [ウェブアクセス] [天気] [旅行] [レストラン] [ショッピング] [医療・健康] [不動産] [求人] [ユーティリティ
サイバーエージェント、最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）を一般公開 ―オープンなデータで学習した商用利用可能なモデルを提供―
株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、最大68億パラメータの日本語LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を一般公開したことをお知らせいたします。 近年、OpenAI社が開発した「ChatGPT」※1 を始めとする生成AI・LLMは急速な進化を遂げており、世界中のあらゆる業界・ビジネスにおいて活用が進んでいます。 一方、既存のLLMのほとんどは英語を中心に学習されているため、日本語および日本文化に強いLLMは少ない状況です。 ■最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）の公開について こうした背景のもと、当社は日本語LLMの開発に取り組んでおり、このたび一部モデルをHugging Face Hubにて公開いたしました。公開されたモデルはオープンな日本語データ※2で学習したもので
東工大が無料公開しているPython解説サイト初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,機械学習,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画,サイトを紹介/金融工学x機械学習ブログ運営700記事 quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中 note.com/quantdeveloper QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai
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エクセル（Excel）関数を使った集計表の作り方を解説 | マイナビ転職
応募企業の探し方や履歴書の書き方、面接のポイントから円満退職の 秘けつまで。あなたの転職を成功に導くためのノウハウを紹介！ 《この記事で扱う関数》 表とフィールドに名前を定義する 店舗別の売上金額の合計を求める：SUMIF関数（1つの条件） 各店舗の区分別売上の合計を求める：SUMIFS関数（複数条件） 店舗別の取引件数を求める：COUNTIF関数（1つの条件） 店舗・商品区分別の取引件数を求める：COUNTIFS関数（複数条件） 複数の条件を自由に変化させて集計を求める：SUMIFS関数 売上個数の多い順に順位を付ける：RANK.EQ関数 合計を求めるSUM関数は、日頃からよく使用している関数ですね。 では、たくさんの要素が含まれる表の中から、特定の条件を満たすものだけの合計はどうやって求めていますか？ 図のように購入日、顧客情報、商品をどこの店舗で購入したかなど、多くの要素を詰め込んだ
高校生の家庭環境・学力・学校適応
わが国の高校は，有名大学進学可能性に依拠して精緻に階層化されているのですが，階層構造上の位置に応じて，生徒の家庭環境，学力，はては問題行動の発生頻度が異なることはよく知られています。 まさに制度的社会化とでも呼べる現象ですが，国際学力調査PISA2009のデータを使って，それを可視化してみましょう。この調査の対象は15歳生徒であり，日本では，高校1年生が回答しています。 https://pisa2009.acer.edu.au/ 本調査は，読解力，数学的リテラシー，科学的リテラシーといった学力に加えて，対象生徒の家庭環境や学校生活の状況も調べています。まずは，後者の生徒質問紙のデータをもとに，高校1年生生徒の家庭環境をみてみましょう。 ここでの関心は，在籍する高校のランクによる違いです。ランクを明らかにするのは容易ではないですが，高い学力をつけることに対して，保護者からどれほど期待があるか
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