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世間は久々の天気の中、3連休ですが、みなさんイカがお過ごしでしょうか。 ある人はバイトに勤しみ、ある人はロブズ・10・プラーでフードを買い、 ある人はバッテラストリートに出かけて塗りたくっているでしょう。 そう、スプラトゥーン2の話です。 スプラトゥーンは、言わずとも知れたNintendo WiiUおよび、Switchにおける超人気ゲームでして、 インクを打ち合うアクションシューティングゲームで、 シリーズ累計で国内270万本、世界590万本の売上本数（2017年9月時点）となるようです。 私の職場のデータサイエンス系の部署でも、80%以上の人がやっておりまして、 もはやSQL、Python、Splatoonが必須のスキルの部署になってしまいました。 さて、スプラトゥーンは対戦ゲームのため、 公式・非公式含め、大会が頻繁に開催されております。 先日、私も初めて大会に参加してきました。 結果

本記事のコード/ご参照 ・本記事の全体のコードのnotebookを以下にアップしております。あわせてご参照くださいませ。 “Kaggle houseprices-tutorial-code” ・本記事含むKaggleやデータ分析初学者向けのチュートリアル解説本を執筆しました。あわせてご参照くださいませ。 ※本記事のコードや環境構築の詳細手順を記載した書籍となります。 『Pythonで動かして学ぶ！Kaggleデータ分析入門』 ※はじめに 本記事は2020年の上記書籍発売に合わせて内容を加筆・修正しました。そのため執筆当初と内容が異なる箇所がございます。 データサイエンティストの業務は華やかなPythonでの機械学習よりもBigQueryなどでの地道なデータ収集・データ集計に時間が割かれるのではと思います。もちろん、機械学習とデータ集計、どちらが華やかなのかには異論があり、芸術的なQuery

近年、多くの企業が連日、AIやビッグデータ関連のリリースを出しておりまして、 それに伴い、データサイエンティストの市場価値も高まっている状況です。 しかしながら今後、AIが発達して自動でデータの収集や分析、可視化を行う世界が来た時、 データサイエンティストの価値とは何になるのでしょうか。 データサイエンティストとは、データサイエンティスト協会によると 統計・機械学習スキル x プログラミング（エンジニアリング）スキル x ビジネススキルを併せ持ったものとのことです。 では、それぞれのスキルをデータサイエンティストから除くと、 一体何者になるのでしょうか。ただの人でしょうか。 今後AIが担ういろんなものを除いてもそれでも残る価値、 それが将来的に必要な本質的な”データサイエンティスト”の価値なのかもしれません。 そこで今回は、 「word2vecを用いて、”データサイエンティスト”の価値を検

蒸し暑い日が続く日本の6月には、 涼しい北海道の広大な自然に囲まれたいものですが、 都心のイベント会場で最先端のテクノロジーと人混みに揉まれざるを得ないことも、 データサイエンティスト諸君には、ままあるかと思います。 2017年6月28日〜6月30日に、東京ビッグサイトにて、 「AI・人工知能EXPO」が開催されておりました。 上記イベントは、 「ライセンシング・ジャパン」、「クリエイターEXPO」、「映像・CG制作展」、 「コンテンツ配信・管理ソリューション展」、「コンテンツマーケティングEXPO」、「先端コンテンツテクノロジー展」 「グラフィックデザインEXPO」との同時開催、 および、初日からのマスコミでの紹介、とあって、会場は非常に活況となっておりました。 もともと、本イベントに興味を持ったきっかけは、 SQUARE ENIXでAIリサーチャーをやっていらっしゃる、三宅陽一郎さんが

今年のJリーグも終了し、あとは天皇杯を残すのみとなりました。 平日は深夜までデータ解析を仕事とするマリノスファンの私にとって、 Jリーグのシーズンオフは、週末の数少ない外出機会の消失を意味し、 部屋の中という狭いフィールドは人間性の消失につながっていき、 苦し紛れに送るLINEは、スルーパス(既読スルー)に苦しめられる日々の始まり、を意味します。 一方、近年、サッカーデータのトラッキングが進み、 毎試合の各種データがファン向けに公開されております。 そこで、横浜F・マリノスに全く関係のない私が、 趣味で今年のマリノスをデータ解析で振り返ろうと思います。 ※足繁く日産スタジアムに通うマリノスファンではあります。 | (1) サッカーデータの取得 ・横浜F・マリノス公式サイト 横浜Fマリノスの公式サイトでは、2012年以降の試合結果、レポートを閲覧することができます。 各試合の基本的なスタッツ

本記事のコード/ご参照 ・本記事の全体のコードのnotebookを以下にアップしております。あわせてご参照くださいませ。 “Kaggle titanic_tutorial_code” ・本記事含むKaggleやデータ分析初学者向けのチュートリアル解説本を執筆しました。あわせてご参照くださいませ。 ※本記事のコードや環境構築の詳細手順を記載した書籍となります。 『Pythonで動かして学ぶ！Kaggleデータ分析入門』 ※はじめに 本記事は2020年の上記書籍発売に合わせて内容を加筆・修正しました。そのため執筆当初と内容が異なる箇所がございます。またKaggleあるいはデータ分析における最初のチュートリアルとしてtitanicは長らく親しまれておりましたが、下記3点の現状があることをご認識いただいた上で取り組まれるのが良いかと思います。 ・データ数が少なくOverfit（過学習）しやすい ・