統計学のデータサイエンスにおける位置づけ

いよいよ統計学を勉強しようということで早速教科書を探してみた。
 
いろいろな教科書があるが、やはり王道、一番情報がまとまっているという意味で評判が良さそうなのは、我らが東京大学(笑)の教養学部統計学教室によるこちらの教科書。その名も『統計学入門』。

早速読み始めたが、「あれ、これってデータサイエンスのどこに結びついてるんだっけ?」という疑問が生じてしまい、ちょっと止まってしまう。さらに、60ペ

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陳腐化しない「業務知識」と「業種知識」は営業パーソンの武器になる

西内啓の対談シリーズ、新章突入!みなさんのデータ分析にまつわる悩みを解決する弊社こと「データビークル」の魅力に迫るインタビューシリーズスタートです。今回登場するのはCEOの油野達也。ITセールスパーソンとしてキャリアを築き続けてきた油野が、なぜデータビークルを創業したのか、その経緯を語ります。

知識をタテヨコに広げて販路を拡大した営業マン時代

西内 油野さんはもともとSEとして採用されたと聞い

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安宅和人先生の薦めでアトラエデータサイエンスチームでインターンを開始した話

アトラエに日々蓄積されるデータから価値を掘り出して届ける仕事をしてくれているデータサイエンスチーム。

そんなデータサイエンスチームに、学生インターンの吉次(よしつぐ)くんがジョインしてくれました。

(アトラエでは、選考目的のインターンは行っていませんが、技術を発揮し実際に社会に価値提供をする目的のインターンは実施しております)

その吉次くんに、同じくデータサイエンスチームで学生インターンを経

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うれしいです😆
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プログラミングスクールではなくて統計学と数学なんです!

前回の記事(データサイエンス関連用語を把握しよう)までの内容で、だいぶ文系的な概念の理解が進んできた(自分の中では笑)。

いよいよこの辺りで直面せざるを得ないのが数学・統計学である。

しかし、僕はめんどくさがり屋なので、なぜ数学・統計学が必要なのかということもきちんと腑に落ちないと当然勉強する気が起きない。仮に最初はやる気を出して勉強を始めたとしても、必ず途中で迷子になってしまうか、やる気をな

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構造方程式モデリングを用いた分析の仕方

この記事では,「構造方程式モデリング」(Structural Equation Modeling: 以下,SEM)について,基本的な解説と,分析方法をご紹介します。
なお,この記事の内容は,随時,更新していく予定です。

SEMで扱うのは「因果モデル」

SEMは,構成概念や観測変数の性質を検討するために,多くの観測変数を同時に分析できる手法です(豊田, 1998)。SEMでは,自分が立てた仮説に

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ディープラーニングでフェイスマスクを検出/実践的なデータサイエンス教育の実例|2020年8月

ディープラーニングを用いたフェイスマスクの検出

ディープラーニングを使ってマスクが装着されているかどうかを検出する方法を紹介します。画像のラベリング、トレーニング、モデルのテストといった一連のプロセスを実行するライブスクリプトが含まれています。

https://blogs.mathworks.com/pick/2020/07/04/face-mask-detection-using-deep-

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データサイエンティストスキルチェックリストアプリ for スマホ

どもー。某IT企業の若手SEのYUHです。データサイエンティスト、AIエンジニアを目指しています。

今回はデータサイエンティスト協会が刊行したデータサイエンティストスキルチェックリストをもとにスマホアプリ専用の
「データサイエンティストスキルチェックリスト」を作成したのでシェアいたします。な、名前が長い、、、
当初は自身の学習用に簡単にスキル管理できるよう作成しましたが、同じような境遇の方がいる

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「最強のデータ分析組織」を読んで

【読書前】

○目的
 これから事業会社のデータサイエンティストとして活躍していく上で、分析技術と事業内容を深く理解することは重要であると考えているが、その他にも必要な思考やマインドを前もってインプットしておくため。また、成功事例を学ぶことで自分のキャリアプランに取り入れるため。

○内容予想
 企業内でデータ分析組織がどのように立ち上がり、どのように拡大してきたのかが時系列で書かれている。また、

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お気に入りの勉強場所 〜地下にあるお庭〜

今コロナで行けないけど、私の大好きな場所。

日陰になっていて涼しい風を感じながら気持ちよく作業ができるし、人も少ないから作業にも集中できる。

こういうお気に入りの場所がると、仕事も勉強もはかどります。

気分もモチベーションもアップして楽しいし。

スタバも好きだけど、こうやって外でゆっくり勉強するのも好きだな。

こちらこそありがとう😊

SQLの勉強をProgateで始めてみました。

データサイエンスにはPythonももちろん、SQLが必要と知ったので、Progateで初めてみました。

触ってみた感想は、Pythonよりも割と簡単なのかなという印象です。

やっぱりProgateはどの言語もすごく分かりやすく学べる環境が整っているて、「これ作った人凄いな。」とコード打ちながら思っていました。

目指すは、フリーランスでデータサイエンティスト!

前職で学んだ戦略人事コンサルの

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大スキをありがとう!素敵な1日を😉
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