データサイエンティスト・マルチリンガル論｜樫田光 | Hikaru Kashida
Hikaru Kashidaです。 僕が誰かというと、2018年時点ではざっくりこういう者です。 Twitter / 取材1 / 取材2 / 取材3 / 登壇1 / 登壇2 ↓ 本書きました。他の共著さんも結構面白いのでよかったらどうぞ ↓ とても昔に、データサイエンティストの定義について語る文章を書いたことがあるのですが、その内容を少しリメイク&加筆してnoteに載せてみたものがこちらです。 定義についてはとかく色々と言われがちな職種のようなのですが、ココでは僕の自分なりに思うことを書いていきます。 半ば独り言と思ってもらって大丈夫です。 お断り上記の通り、"データサイエンティスト" は其の定義や存在についてとかく色々と言われがちな職種だと思います。 それは結構なことなのですが、ひとつ僕がこの文章を書くにあたって避けたいと思っているのが『定義警察』的な人の議論に巻き込まれることです。 『
GCI (東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座)
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名門イリノイ大のデータサイエンス修士が、完全オンラインで取得可能に しかも安い！ - グローバル経営の極北
イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校のコンピューターサイエンス学部のデータサイエンス修士(Master of Computer Science in Data Science)が「完全オンライン」で取得できるのでご紹介。 同校のコンピューターサイエンスは非常に有名で、US Newsのランキングでもトップグループの5位にランクされている。イリノイ大学内の米国立スーパーコンピュータ応用研究所でWebブラウザのMosaicが開発されたことも有名。 特筆すべきはその「授業料」で、全単位取得にかかる費用は$19,200（約200万円）と「安い」。アメリカでは最近オンラインで修士が取れるコースが増えているけれど、例えばUSバークレーのデータサイエンス修士は6万ドルと600万円を優に越える。。全米トップランクのデータサイエンス修士を200万円くらいで取れるというのはかなりアドバンテージと言える。 出願に
DataVehicle
Data science for everyone データサイエンスを 身近にするのが 私たちの仕事です。 私たちデータビークルは、人間がデータから 価値を生み出すまでの全ての障壁をなくします。 会社情報をみる
データサイエンティストになる方法、仕事内容、スキルとは？マシューのデータサイエンスAtoZ Vol.2 | キャリアハック（CAREER HACK）
▼連載第1回はこちら データサイエンティストのスキルを徹底解剖！マシューのデータサイエンスAtoZ Vol.1 データサイエンティストのスキルセット こんにちは。イノベーションラボのマシューです。連載の第2回目はデータサイエンティストに求められる具体的なスキルと仕事内容をイノベーションラボの事例も挙げながらご紹介したいと思います。 データサイエンティストではない方も、WEB・IT業界に身をおいているならば、データサイエンスは「21世紀の仕事だ」と様々なメディアで目にする機会が数多くあるのではないでしょうか。 それもそのはず。人々や企業、政府が大量のデータを生み出し、保持するようになったいま、その膨大なデータから「意味を見出す能力」を持つ人材に対してのニーズは間違いなく高まっています。 「完璧なデータサイエンティスト」に求められるスキルはあまりに広範かつ高度なので、ユニコーンと同じくらい珍し
総務省の無料オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」再開講 前回は1万5000人受講
総務省は11月17日、無料で誰でも受講できるオンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」を「gacco」で再開講した。今年3～5月に公開した際は約1万5000人が受講したという。 MOOC（大規模オンライン講座）による政府初の講座として同省統計局と統計研修所が担当。1週当たり1回10分程度×4～7回程度のビデオ講義を4週にわたって行い、各週の確認テストと最終テストも実施する。 講師は西内啓 東京大学大学院助教や同局の職員らが務め、日本統計学会が監修する。1週目は「統計データの活用」、2週目は「統計学の基礎」と、データ分析の基本的な知識を学べる内容だ。目安の学習時間は週3時間程度。 同省は「データに基づく数量的な嗜好により課題を解決する、データサイエンスを身につけた人材が不可欠」として普及に取り組んでいる。続編として、実践編の「ビジネスで使うデータ分析」（仮称）を来春開校する予定。
R基礎文法最速マスター
基礎外部スクリプトの読み込みRコンソールに一行ずつコマンドを入力してもいいけど、実際に使うにはテキストファイルにコマンドを書いて（ソースコード）一気に実行させる方が楽。 source('hogehoge.R') hogehoge.Rというのがソースコードを書いたファイル（ソースファイル）の名前。 ライブラリの追加CRANという、CPANのパクリがある。膨大な数のライブラリがあるので、好きなものをインストールするには、 install.packages('hoge',dependencies=TRUE) とするのが楽。 変数宣言不要。変数に使える文字も結構多い。日本語でもOK。 ＞ あ<-1 ＞ あ [1] 1 代入a<-1 b=2 1-＞a どれでもいい。但し推奨されてるのは一番上。Rの人は「束縛」という言葉を使いたがる傾向があるけど、どっちでもいいと思う。 余談だけど、関数の引数の中で代
データ分析関連求人情報
2018年05月07日00:30 2018/05/02,Alphabet,2017 Founders’ Letter,WIRED, カテゴリ参考情報人工知能 Alphabet社の2017年度 Founders’ Letter（創業者からの手紙）です。 https://abc.xyz/investor/founders-letters/2017/index.html# WIREDが以下の記事で取り上げています。 グーグル共同創業者のセルゲイ・ブリンが考える、人工知能の「ダークサイド」 https://wired.jp/2018/05/02/sergey-brin-warns-ais-dark-side/ 「創業者の手紙」はディケンズの「二都物語」の引用から始まります。 ”It was the best of times, it was the worst of times, it was t
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
データサイエンティストとは？仕事内容や平均年収、必要スキルなどを分かりやすく解説
データサイエンティストとは？ データサイエンティストとは、主にビッグデータ※を解析することで、経営に役立つ情報を抽出する人、ヒントや気づきになる新しい事象を発見する業務をこなす人、またはそのスキルを持つ人のことを指します。データ分析にたけた人、データを多面的に処理することができる人と表現してもよいでしょう。 例えば、日々ネットに投稿されるSNSやブログ記事を収集し、内容を分析することで世の中のトレンドを分析したり、自社製品の評判・評価を分析したりします。ここでいう分析は、単にキーワードを検索して統計情報を作る場合もありますが、AI（教師なしの機械学習が利用されることが多い）を活用して、投稿のコンテキスト（文脈、ネガティブ意見かポジティブ意見か、など）まで判断することもあります。 極端な例でいえば、ある商品を「褒め殺し」する文章は、キーワードだけの解析では正しく評価することができません。褒め
データサイエンティストはこうやってデータ分析の仕事をしている（自分の経験と見聞談をもとに） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
誰かの参考になるかもしれないと思って、僕の前職時代の取り組み方や他の現場で僕とよく似たアドホック分析系の仕事をされている方から聞き取った内容をもとに、適当にまとめてみました。 ということで、これは正確には「アドホック分析系データサイエンティストがどうやってデータ分析しているか」のまとめ、です（笑）。ちなみに、僕が既に公開している資料としてはこんなものもあります。 最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」 from Takashi J Ozaki こちらのp.59以降はまさに前職時代に最後に所属していた部署での僕の取り組みそのものを書いたものなので、どなたかの参考にでもなれば。 ちなみにその前に所属していた部署では、普通にHadoopエコシステムベースのBIフレームワークの保守とかやってました。定期集計用のHiveクエリを100個ぐらいズラリと並べたスクリプトを本番環境にコミット
データサイエンティストになるために
This document provides information about iAnalysis LLC, a data science consulting company. It includes: 1) An overview of iAnalysis' services including data mining, statistics consulting, and predictive modeling using tools like R, SAS, and Python. 2) Biographies of the principal data scientists, who have PhD's in statistics and experience in academia, the non-profit sector, and government. 3) Det
[PDF]ビッグデータとソーシャルメディア
Are you Sexy? ～データサイエンス入門～ 東京大学大学院工学系研究科 鳥海不二夫 オープンキャンパス２０１３工学部コース講義 自己紹介 • 鳥海不二夫 • 東京大学大学院工学系研究科システム創 成学専攻准教授 • 研究テーマ – ソーシャルメディア，金融情報学，集合知 – データマイニング，社会シミュレーション 問題1 • 「サバの缶詰を食べるとダイエットに効く」 • テレビ番組での実験 – 5人の被験者が一週間毎日サバ缶を食べた – 5人中4人の体重が減少！ – サバ缶すごい！ – サバ缶売り切れ続出 • 果たしてサバ缶は本当にダイエットに効くの か？ サバ缶がダイエットに効いている確率 • 5人中4人の体重が「偶然」減る可能性はどの くらいあるのか？ – 50%の確率で体重が増減するとする • 5人中4人の体重が偶然減少する確率 – �� = 18.75% – 実はそんな
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データサイエンティスト養成講座・GCI５期生募集開始 | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
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Pythonでデータ分析 カテゴリーの記事一覧 - あれもPython,これもPython
木曜勉強会｜一般社団法人 データサイエンティスト協会
Kaggle: The Home of Data Science
データサイエンス・スクール/統計力向上サイト
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