pythonによるベイズ統計モデリング入門 ~ MCMCで線形回帰をやってみる ~ - Qiita
はじめに 完全なデータ・ドリブンアプローチは正しいのか？もっと人間のノウハウをモデリングに活用する！ 昨今のビッグデータ・機械学習は全ての規則（ルール）をデータから学習させる、というアプローチが中心かと思います しかし現実問題として、あらゆる事象に関するデータを網羅的・大量に蓄積している状況は稀です そこで注目したいのが、データ化はされていないが長年の経験から蓄積され人間の頭の中に存在するノウハウ（知識）です これらのノウハウを用いることで、不十分なデータを補うことができる可能性があるのがベイズ統計（ベイズモデリング）です あらゆる事象に対してデータ・ドリブンで取り組むアプローチへの限界から改めてベイズ統計学に注目が集まっており、昨今、ベイズ深層学習やベイズ機械学習といった言葉も登場してきています そこで本記事ではベイズ統計学の基礎をpythonのライブラリ（pyMC）を用いて解説をしてみ
2021年のデータ／アナリティクス技術の10大トレンドを発表――Gartner
Gartnerは2021年3月16日（米国時間）、2021年のデータ／アナリティクス技術の10大トレンドを発表した。 同社のリサーチ・バイス・プレジデントであるリタ・サラム氏は「新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的大流行（パンデミック）は、組織に破壊的な変化をもたらした。データ／アナリティクスの担当リーダーは重要な技術トレンドを特定し、自社の競争力に大きく影響する可能性があるものへ優先的に取り組む必要がある」と語っている。 トレンド1：よりスマートな責任あるスケーラブルなAI 人工知能（AI）や機械学習（ML）の影響が大きくなるにつれ、よりスマートな責任あるスケーラブルなAIをデプロイ（展開）することが重要だ。そうすることで企業は学習アルゴリズムと解釈可能なシステムを利用して、価値創出に必要な時間を短縮し、ビジネス効果を高めることができる。 トレンド2：構成可能なデータ／ア
デジタルでヘルスケアのトップイノベーターを目指す――中外製薬 執行役員 デジタル・IT統轄部門長 志済聡子氏
革新的な医薬品とサービスの提供を通じて新しい価値を創造し、世界の医療と人々の健康に貢献することを目指す中外製薬では、2030年に向けた新成長戦略「TOP I 2030」を策定。「世界最高水準の創薬の実現」と「先進的事業モデルの構築」を2つの柱とし、「創薬」「開発」「製薬」「Value Delivery」「成長基盤」の5つの改革を着実に実行し、イノベーションによる社会の発展と自社の成長を追求している。 新たな成長戦略のキードライバーの1つがデジタルトランスフォーメーション（DX）だ。「CHUGAI DIGITAL VISION 2030」に基づくDXを推進し、「デジタルを活用した革新的新薬の創出」「すべてのバリューチェーンの効率化」「デジタル基盤の強化」に注力することで、中外製薬のビジネスを革新し、社会を変えるヘルスケアソリューションを提供するトップイノベーターを目指している。中外製薬のDX
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