st.

都内の経営コンサル会社でデータサイエンス職？やってます。 たまに統計分析したりたまにモ…

st.

都内の経営コンサル会社でデータサイエンス職？やってます。 たまに統計分析したりたまにモデルやアプリ作ってます。 2023はより役立つ記事を目指します！よろしくおねがいします！

  • 全国スタバめぐり

    全国のスタバを回ってみたい人の記録でございます。

博物館お散歩　〜大阪歴史博物館〜

大阪に行く用事があったので、帰り際に寄ってみました。 私は日本史は殆どやってませんが、歴史や文化に興味が出てきたので取り敢えず行ってみた！というのが背景です（笑） 博物館は学芸員の方が工夫して下さるおかげで門外漢にもとても優しい教材だと思います。 一方でなんとなく見て勉強した気にはなるのですがイマイチ理解してない‥というのが私個人として思うところでした。 そこで今回は、スマホのメモに展示内容を自分なりに要約して理解しつつ楽しんでみました。 自分用の記録としての意味合いが強

st.

    • スタバめぐり　2023　ふゆ

      全都道府県のスタバのスタンプラリーをやってます。 前回記事から6ヶ月程度が経った2023/7-12月に巡った内容になります。 4県ほど新たなスタバに立ち寄りました💪 ※東京在住　29歳男性　データ系のエンジニアをしています。 ※注意：スタンプのネタバレあります注意してください。 スタンプラリーについてスタバのwebアプリに、マイストアパスポートというサービスがあり、各都道府県の店舗でアプリに紐づくクレカなどで決済をすると、オリジナルスタンプがもらえます。 新規開拓！1.

      st.

      • スタバめぐり　2023　なつ

        全都道府県のスタバのスタンプラリーをやってます。 前回記事から4ヶ月程度が経った2023/4-7月に巡った内容になります。 6府県ほど新たなスタバに立ち寄りました💪 ※東京在住　28歳男性　データ系のエンジニアをしています。 スタンプラリーについてスタバのwebアプリに、マイストアパスポートというサービスがあり、各都道府県の店舗でアプリに紐づくクレカなどで決済をすると、オリジナルスタンプがもらえます。 新規開拓!＜広島旅行＞　大学の時の先輩に会いに、東京-広島を新幹線移動

        st.

        • スタバめぐり　関東編

          全都道府県のスタバのスタンプラリーを勝手にやっています。 4月から社会人3年目で、データ分析系のお仕事をしています。 関東地方のスタンプがたまったので記録します。 最初のエントリー記事はこちらになります。↓ そういえば3月に入ってかなりあったかくなりましたね。 私は花粉で、目はかゆいっすね。。 さてこの度、関東地方のスタンプが全部たまりました！！！（笑） それぞれもらったスタンプは以下です！（ネタバレ注意） 記録 2023年3月19日現在の関東のスタンプ詳細を記録が

          st.

        博物館お散歩　〜大阪歴史博物館〜

        st.

        マガジン

        • 全国スタバめぐり
          3本

        記事

          スタバめぐり　エントリ

          全都道府県のスタバのスタンプラリーを勝手にやっています。 社会人そろそろ3年目でデータ分析系の仕事をしています。 去年はほとんど記事書かなかったのでノートも久しぶりです。 ご無沙汰してます。 最近の習慣 平日は客先近くのスタバで朝活をしていることが多いです。本読んだり、資格の勉強したりしてます。ほぼ毎日行くので、Gold会員になって久しいです。 好きなメニューはこんな感じですね。 カフェ アメリカーノ　hot ドリップコーヒ カフェミスト きっかけ スタバのアプリに、

          st.

          スタバめぐり　エントリ

          st.

          都道府県の塗り分けhands on

          お疲れさまです。 Pythonで実装されたjapanmapを使ってみました。 Google Colaboratoryで動かしています。 各種県別データで都道府県ごとに色分けする方法も解説します。 開発者の方のjapanmap解説記事とソースコードはこちらです。 上記のGitHub上のソースを読んで解釈した内容を中心に紹介します。 ハンズオン：県別データの可視化今回の可視化する題材は医療関係のデータを用意してみました。 「2036年時点の不足医師数」を県別に予測したものに

          st.

          都道府県の塗り分けhands on

          st.

          G検定用語集

          AIのジェネラリスト検定なるものを受けてきました。 自分用の用語集を作ってたので、網羅性はありませんが記録として上げておきます。 人工知能（AI）とは？人工知能：推論・認識・判断など、人間と同じ知的な処理能力を持つ機械（情報システム） 人工知能：周囲の状況（入力）によって行動（出力）を変えるエージェント（プログラム） レベル1：シンプルな制御プログラム レベル2：古典的な人工知能 レベル3：機械学習を取り入れた人工知能 レベル4：ディープラーニングを取り入れた人工知

          st.

          G検定用語集

          st.

          Twitter_APIで「軽井沢」をリサーチ

          夏ですね。 概要今回はTwitter_APIを利用し、軽井沢の最新トレンドをゲットしてみました。 方法過去1ヶ月間（6/25-7/25）で「軽井沢」が含まれるつぶやきを取得し、Janomeで自然言語処理を行い、観光地っぽい単語を抽出しました。（自力で（泣））※今後まとまり次第コード等もなるべく簡単にして紹介します。 それでは軽井沢で今何が注目されているのか、テーマ別に紹介したいと思います。（紹介するお店は最低1回はつぶやき上に登場した単語かそれに紐づくものです。） シ

          st.

          Twitter_APIで「軽井沢」をリサーチ

          st.

          グラフアプリつくってみた。

          背景実務でダッシュボード作成に従事する可能性が出てきたので、その予習です。すぐに忘れるので、備忘録として記事にしました。 概要Docker上にDash（データの可視化に強いPythonのフレームワーク）環境を構築し、日本の人口推移グラフを実装しました。アプリがローカル環境で動くことを確認した後、Herokuへデプロイしました。 しかしまぁ、なかなか苦労しました。Qiita記事を参考に進めたのですが、環境構築について丁寧に説明いただくも、PCの差異でどうしてもエラーを量産し

          st.

          グラフアプリつくってみた。

          st.

          読書メモ「質問力」

          はじめに私は学生時代に就活支援団体に所属していました。 活動の中では就活生の方と就活相談という形でお話をしていました。面談の中でいわゆる「ガクチカ」とかを質問していくのですが、同じ質問に対しても反応は人それぞれ様々でした。質問の順番や聴き方が少し違うだけでも、相手にとって有意義なものかどうかは変わってくることをひしひしと感じました。 この本を読んだのは、改めて自分の面談中の質問が適切だったのかどうか、またどのような意図で質問すればよかったのかを自分なりに掘り下げるためです。

          st.

          読書メモ「質問力」

          st.

          気候データマネゴト解析：実行編

          この記事の続きになります！ 記事の概要自然豊かな北海道。この記事は北海道の夏季（6,7,8月）の気温の変動傾向がどんな要因によって支配されているかを主成分分析を利用して確認してみます。（その実行編！） 利用データとツールDL_Link：気象庁過去のデータダウンロード 場所：気象庁の北海道道内22地点の観測所 項目：気温（℃） 年数：1970~2020の51年間の6,7,8月 地点：北海道内22地点 解析ツール：Jupyter notebook（Python） 前回は気象

          st.

          気候データマネゴト解析：実行編

          st.

          気候データマネゴト解析：準備編

          記事の概要自然豊かな北海道。 この記事は北海道の夏季（6,7,8月）の気温の変動傾向がどんな要因によって支配されているかを主成分分析を利用して確認してみます。（その準備編！） 参考論文はこちら 利用データとツールDL_Link：気象庁過去のデータ検索 場所：気象庁の北海道道内22地点の観測所 項目：気温（℃） 年数：1970~2020の51年間の6,7,8月 地点：北海道内22地点 解析ツール：Jupyter notebook（Python） 以下の地点において、気温

          st.

          気候データマネゴト解析：準備編

          st.

          iris_datasetで主成分分析①

          おなじみのiris（アヤメ）のデータセットを使って、主成分分析をしてみました。今回はscikit-learnのPCAクラスを用いる方針で、コードを示しながら進めていきます。 解析のための実行環境はgoogle colaboratoryを用いました。 データの読み込み#pythonimport osimport pandas as pds = os.path.join('https://archive.ics.uci.edu','ml','machine-learning-

          st.

          iris_datasetで主成分分析①

          st.

          Python はじめかた

          Pythonを始めたい人はまず「python 始め方」とかぐぐりますよね。そうするとローカル環境にいきなりDLするものが紹介されます。わざわざ環境構築をするのは、少し触ってみたい・コードを試してみたい方にとって少しハードルが高いし、手間だと思います。 記事の目的そこで本記事ではPython触ってみたい人が気軽に試せる方法を４つ紹介します。（知ってる限りなので、今後勉強して更新していきますねｗ） ※スタンスと対象・とにかくPythonを試してみたい方 ①ブラウザ上で実行で

          st.

          Python はじめかた

          st.

          就職する？大学院行く？

          2021年3月18日、就職のため2年間在籍した研究室を後にしました。この2年間を振り返るいい機会なので、ざっくり大学院生としての生活を振り返りたいと思います。 自身を振り返りつつ、大学院への進学についても、私見が主ですが、簡単に触れました。もし院進学したい（特に他大に行きたい）学生の背中を少しでも押せたらいいなとか思っています。 わたしについて私は学部時代は富山大学/理学部/生物圏環境科学科で過ごし、卒論のテーマは、地熱発電に関するもので、熱水配管内部に沈着し発電効率を下

          st.

          就職する？大学院行く？

          st.

          Dockerの取り急ぎ構築マニュアル

          容量を節約しつつ、イメージを利用していろいろな環境構築が可能ということで、今後の勉強を効率的に行うためにDockerを学んでみました。 docker composeはまだよくわからないので、とりあえずコマンドをポチポチして動きのルールから勉強したoutputになります。 やったこと・ubuntu, mysql, jupyter notebook, rocker, WordPressのコンテナの作成 この記事のスタンス・コンテナの作成にあたって、コマンドの簡単な解説をしま

          st.

          Dockerの取り急ぎ構築マニュアル

          st.