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アナリティカル・シンキング by Exploratory

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主に海外のデータサイエンスやデータ分析関連の情報をみなさんと共有することで、日本のデータ競争力を上げたいなって思ってます。日本でトレーニングもやっています!https://exp…
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#データ分析

データサイエンスを実践的に学ぶための最短距離をExploratoryで走り抜ける

データサイエンスを実践的に学ぶための最短距離をExploratoryで走り抜ける

3日間合計24時間のExploratoryのデータサイエンス・ブートキャンプを受講しました。走破した感想を一言で言うなら「データサイエンスを最短距離で勉強したい人は迷わず参加しろ」だ。プログラミングの基礎が無い人でも、統計を勉強した事が無い人でも、興味(と少しの勇気&お金)があれば一気に実践レベルのデーターサイエンス使いに成長できるチャンスだ。次回は5月らしいよ。

自分は機械学習の勉強としてPy

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10のチャートで見るアメリカの悲惨なミドルクラス

10のチャートで見るアメリカの悲惨なミドルクラス

Image from Teaching Telerance

「アメリカのミドルクラスが死んでいっている。」

現在のアメリカはますます、極端な右と左の2極化が進んでいます。右はトランプ旋風を支えている人たち、左は金持ちから70%の税金を搾り取れと叫んでいる主に民主党の人たちです。

以前にも紹介したことのある、Bridgewaterという世界で一番大きいヘッジファンドの創業者で元CEO、現在はC

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P値の問題は氷山の一角だ

P値の問題は氷山の一角だ

統計を勉強するときに避けて通れないものの一つに、P値というものがあります。(正確には頻度派ですが。。。)仮説検定のときに出てくるやつです。

しかし、最近は統計の世界にはびこっているこのP値に対する盲目的な信仰がいろいろと批判の対象になっていたりもします。

そんなおり、Jonhs Hopikins大学でデータサイエンスを教えるRoger D. PengとJeffrey T. Leekがネイチャー

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気づき力 - 意思決定の精度を上げるための3つのアドバイス

気づき力 - 意思決定の精度を上げるための3つのアドバイス

Max Bazermanによる「The Power of Noticing: What the Best Leaders See」という本があります。この本自体は数年前に出たものですが、そちらの本のレビューとして「意思決定に役立つ3つの「気づき」パワー」といった内容の記事を最近目にしました。

よりよい意思決定を行うためのデータ分析という観点からも、非常に参考になる提言だと思います。

ちなみに、

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AI/データサイエンスのプロジェクトが失敗する10の危険なサイン

AI/データサイエンスのプロジェクトが失敗する10の危険なサイン

ここ数年日本でも会社の規模を問わずAI関連のプロジェクトに関する投資が大きな規模で連日行われているように思います。こうしたAIイニシアチブは多くの場合がトップダウン、つまり社長や重役からの指示ではじまり、それに見合った実行計画をマネージャーレベルが作成し、その部下が実行もしくは外部コンサルティング会社に外注というのが多いパターンではないでしょうか。

しかし、そうしてなんとなく慌てて始まったAIに

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間違いの多い統計プロバガンダに騙されないための8つのアドバイス

間違いの多い統計プロバガンダに騙されないための8つのアドバイス

最近ではフェイクニュースという言葉のおかげで、ニュースなどメディアでみかける主張や数値に対して疑問を持つというスタンスが以前に比べて少しづつではありますが見られるようになってきたように思います。それでもまだ多くの人がふだん毎日忙しい中で、センセーショナルなニュースのヘッドラインをついつい鵜呑みにしてしまい、さらにそれらをソーシャル・ネットワークなどで共有することで知らず知らずのうちにおかしな主張を

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