Mii @Drmiidrdr 精神科医（専門医・指定医・指導医）。旧帝の経済学部卒、22歳で旧帝医に再入学。医師歴は約10数年。40前後。趣味は海外旅行（53カ国）、登山、ランニング、ボードゲーム、ゲーム、筋トレ、投資など。

LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは、Developer Contentチームの矢崎です。LINE株式会社でテクニカルライターとして働いています。今日は、私が1文を書くときに気をつけていることや手法についてお話しします。 そして、この書き出しは、6月にmochikoさんが書いた「LINEの社内には「テクニカルライティング」の専門チームがあります」という記事のオマージュになっています。mochikoさんが書いた記事ですごいpvをたたき出したそうなので、人のふんどしで相撲を取ってみようという作戦で始めてみました。 この記事ではLINE社内で私が講師を務めた「LINE社内で大評判のテクニカルライティング講座」に沿って、わかりやすい1文を書くコツを紹介していま

教皇ノースライム @noooooooorth 私にこれを気づかせてくれたのは「優秀で仕事にコミットすれば今よりも全然成果を出すことができるんだけど、コミットしたい先は仕事ではない」人たちでした。それまで私は仕事っていうのは常に自分にストレッチをかけていくものだと思っていたのですが、そうではない世界が広いことを知った感じです。 twitter.com/noooooooorth/s… 教皇ノースライム @noooooooorth 効率化についても同じようなもので、経営者界隈にいると効率化って至上命題のように見えることすらあるんですが、ほとんどの人は効率化って別に求めていないんですよね。むしろ効率化を実現するために何かを変えることに抵抗感があったり、何かを早く終わらせること自体に価値を感じなかったりする。 twitter.com/noooooooorth/s…

» Netflixで英語が勉強できる「LLN」がすごい！ 字幕の同時表示・速さ調整・辞書機能ありと至れり尽くせりだよ 新年ということで、今年の目標を掲げた人も多いはず。わたしは英語をより深く学びたいと思っているのですが、タイミングよく、Netflixで最適なサービスを発見したんです。 それは「Language Learning with Netflix（以下 LLNと表記）」というサービス。 英語と日本語の字幕を同時に表示できるほか、セリフごとに巻き戻し・繰り返し・早送りができるなど至れり尽くせり。Netflixで好きな作品を観ながら、英語学習ができちゃうというわけなんです！ 【機能が充実しまくりなんです!!!】 Netflixユーザーなら無料で使えるこのサービス。Google ChromeのプラウザでNetflixを開くと、すぐに利用できます。 わたしはNetflixユーザーかつGoog

何年か英語メールで複数とやりとりしあう場にいた結果、 つなぎの言葉がけっこう重要だなあと思うようになった。 英語でもやっぱり、自分の言いたいことをいきなり主張するだけではぶっきらぼうすぎる。 メールだけ（ネットだけ）でしかやりとりできない相手がいる場合は特に要注意。 さすがに同僚なら口論にまではならないが、相手が妙に防御的になり、議論が進まなくなったり、余計な手数が増えたりする恐れはある。 そういうことで、以下、便利だなあと思ってる表現。 You might want to ...「……するのはどうでしょう」 「……する気があれば、やってみるのもいいんじゃないでしょうか」というように、 相手に判断をゆだねている点が尊重する態度として受けとられるらしい（例 You might want to read this. これを読んでみるのはどうでしょう。）。 Would you like to .

ここ数年、私はデータサイエンスについて学んでいます。おすすめの学習資料を紹介したいと思います。 教師用の教科書と初心者用の教科書 私自身、データサイエンスを学ぼうとして色々なソースを試してみました。残念なことに、日本語の良い学習資料は見つけられませんでした。どこかのブログで読んだことがありますが、教科書は教師用と学生用の二週類があるそうです。一つめは内容が既に分かっている教師の為の教科書で、日本はこのタイプです。もう一つのタイプの教科書は自学自習を目的に作られているので、教師なしで学ぶできる教科書になっているということで、アメリカはこのタイプの教科書が多いです。私自身、他の文系・理系の教科書を探した時もアメリカの教科書の方が分かりやすく、その本だけを読めば分かるようになっていると同じ印象を持ちました。 オンライン教育（MOOC） アメリカは科学教育に熱心であり、最近はやりのMOOCでも豊富

『お金さえあれば、世の中、大抵のことはうまくいく』 こう言い切ってしまっても良いんじゃないか…ってくらい、お金って人生において重要な要素ですよね。 まぁ大なり小なりの異論はあるかもしれませんが、無いよりは当然、たくさんあったほうが幸せなのは間違いなし。 お金がある人生：幸せになれる可能性が高くなる お金がない人生：幸せになれる可能性が低くなる 裕福になれば住まい、食事、物欲、仕事、住居、教育、介護、病気などなど、お金で解決できる悩みはすべて解消できます。 お金の勉強をする人はごくわずか： お金について詳しく知ってますか？ お金の常識テスト： お金の基本を知らないのは勿体無い： 銀行や保険の仕組みも知らない人が多い： お金に関する知識は多岐にわたる： お金に関するQ&A： Q.お金なんてなくても幸せになれるけど？ お金を得れば選択肢が増える： Q.お金を持つと不幸になるでしょ！ 金貸してくれ

（追記あり：１週間を半分にして水曜日を目標にする方法について。下の方にあります） （追記：年数間違ってました！ご指摘くださったid:MoneyReportさんありがとうございました！）<過去記事> 【時間術/手帳術/朝活法など】「時間管理術」を初めて本気で勉強する - 僭越ながら【1テーマの本を30冊読んで勉強するブログ】 【1時間は「20分が3つある」として行動する】「時間/手帳/朝活」について本気で勉強する【1】 - 僭越ながら【1テーマの本を30冊読んで勉強するブログ】 昨日の記事では、1時間を3つに分割して行動する方法について書きました。 今日はなんと…1年間も1週間も分割してしまおうというものです。 これは、人材育成会社代表の和田裕美さんのアイデアで、私が読んだ2冊の書籍で紹介されていました。（『結果を出す人の手帳術 決定版 (Gakken Mook 仕事の教科書 VOL. 3)

このブログをはじめてから2年8か月と少し（ちょうど1000日くらい）が経った。 これまでに公開したエントリの数は299。 つまり、このエントリは記念すべき第300号！というわけ。 ブログとしてある程度の存在を認められるには300記事が1つの目安であるという説があるので[要出典]、 この300回目のエントリは当ブログにとって大きな節目と言える。 前回299号のエントリでは「なぜWikioediaはわかりにくいのか（数学とか）」という内容を書いた。 そこで言いたかったことを3行でまとめると次の通り。 ■ Wikipediaの説明は理工系の初学者にはわかりにくいね。 ■ そもそも説明のアプローチ（思想とも言う）が違うので、わかりにくくて当然だね。 ■ もっとわかりやすい説明の仕方がありそうだね。特に図を使った説明は直観的な理解を助ける力があるね。 まぁ、だいたいこんな感じ。 そして、その記事につ

経済問題を最小の時間で、でも基礎体力をつけながら学んでいくにはどうしたらいいのか？ １）いいテキスト　２）いい教師（授業、講演などでの出会い）、３）適切な時間配分　４）無理しない これらのバランスが必要でしょう。ここでは主に１）の「いいテキスト」を紹介していきます。上から下にいくほどレベルアップ。 なんといっても小学生でも読める（でも大人が読んでも面白い）以下の二冊がやはり最も簡単な経済書の地位を依然としてキープしているでしょう。 新装版 レモンをお金にかえる法 作者: ルイズ・アームストロング,ビル・バッソ,佐和隆光出版社/メーカー: 河出書房新社発売日: 2005/05/21メディア: 単行本購入: 3人 クリック: 83回この商品を含むブログ (28件) を見る新装版 続・レモンをお金にかえる法 作者: ルイズ・アームストロング,ビル・バッソ,佐和隆光出版社/メーカー: 河出書房新社

はじめに 今回は、ウェブを通じて無料で読むことができる統計に関する書籍を紹介したい。英語で書かれた本が多いが、日本語で書かれた本も若干ある。 入門書 まず、統計の初学者のために書かれた入門書を紹介したいと思う。 福井正康 (2002). 『基礎からの統計学』基礎から扱っている統計の入門書である。統計を扱う際に必要となる場合の数、確率などについて詳しく説明している。理解を助けるための演習問題とその解答がついている。統計処理用のソフトとしてはExcelを使っている。同じサイトに社会科学系の学生向けの数学の教科書もある。 小波秀雄 (2013). 『統計学入門』基礎から扱っている統計の入門書。内容としては、記述統計、確率、確率分布、簡単な推定・検定、相関と線形回帰などがある。確率や確率分布などの理論的な話が占める分量が多いので、分量のわりには、具体的な統計手法はあんまり載っていない。もちろん理論

はじめに なぜか唐突にRブームが俺の中でやってきてしまってどうしようもないので、Rの本を注文しまくってたりしていたら、下のような本の山が出来てしまいました。 これらの本を付箋でペタペタしながら読み進めていくうちに、段々とRというのはどういう言語で、どういう風に勉強するといいのか、という方針が固まってきたので、ここにメモをしておきます。 Rとはどのような言語か 一言で、しかも乱暴に言ってしまうならば「統計に特化したPHP」というのが一番雰囲気を伝えられるかもしれない。いや、PHPの悪評は知っているし、ガチでRをやっている人にとっては嫌がられることもわかっているけど、あえてそういう説明が、あくまで入り口としてはわかりやすいのではないかと。 どういうことかというのを言い訳します。 自分が読んだ感じだと、統計というのは、「何らかのデータ」と「分析するためのツールとしての数式」と「その数式が意図する

この資料では、JavaScript でオブジェクト指向プログラミングを行う際に備えておくことが望ましい、基礎知識や概念について解説します。 【対象者】 ・JavaScript でアプリケーションを構築できる方 ・JavaScript におけるオブジェクト指向プログラミングの 実現手法や原理への理解を深めたい方 ・Java 的なクラスベースの言語との違いに違和感や混乱を 感じてらっしゃる方Read less

いつもcreive（クリーブ）をお読みいただきありがとうございます。 この記事は「いつもの記事」とは少し違います。 インターネットさえ繋がっていれば、学びたいコトが学べる時代になりました。 好きな時に好きなだけ学べて、何度でも繰り返して復習できる。 インターネットが提供してくれた価値は、計り知れない威力があります。 この記事は当初、 「ネットさえあれば自由に学べる！日本語で学習できるWebサービス」 というタイトルで作成するつもりでした。 ただそんな一発単体の記事では、世の中は1ミリも動かないと考えました。 私たちcreive（クリーブ）は、このメディアを通して「学びたいヒトが、学びたいコトを、自由に学べる世界」を創ります。 いまこの記事を読んでくださっている方は、ネットリテラシーが高く、すでに知っている情報ばかりかもしれません。 ただ、普段インターネットに触れない人たち（私の場合、地元の

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追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ