気温には棒グラフを使わない - データ可視化ミニ講座（７）｜荻原 和樹 / Kazuki OGIWARA
棒グラフと折れ線グラフは似た表現方法です。しばしば交換可能なものとして使われる両者ですが、使うべきポイントには違いもあります。 代表的な例が気温です。気温は棒グラフではなく、折れ線グラフで表現するのが正しいです。 そもそも棒グラフは、棒の長さ（≒ 棒部分の面積）の比率と数値の比率を対応させることで視覚的に数値を比較するものです。したがって、数値が2倍なら棒グラフの長さも2倍になります。棒グラフにおいて、縦軸を省略してはいけないのはそのためです。 しかし、気温において「X倍」に意味はありません。気温が10℃から20℃に上がっても「10℃上がった」とは言いますが「2倍の暑さになった」とは言いませんよね。気温とは、水が凍る温度を0℃、水が沸騰する温度を100℃とする相対的な指標です。気温がマイナスになることはしばしばありますが、これは本当に何かがマイナスになっている、失われているのではなく、水が
2023年版：実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級6冊＋中級8冊＋テーマ別15冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出
社会人のためのデータサイエンス演習
この度、「社会人のためのデータサイエンス演習」の開講に先立ち、入門編となる『社会人のためのデータサイエンス入門』を特別開講しております。 データ分析の基本的な知識を学ぶことができる内容となっており、『社会人のためのデータサイエンス演習』と併せて学習していただくことで、より理解が深まるかと思います。この機会に、ぜひご受講ください。 ※「《特別開講》社会人のためのデータサイエンス入門」は、修了証の発行はございません。 ＞＞入門編はこちらから＜＜ 講座内容 総務省統計局が提供する講座、ビジネスの現場で求められているデータサイエンスをわかりやすく解説します。 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち“データサイエンス”力の高い人材が求められている。本コースでは“データサイエンス”力の向上を目指し、事例なども踏まえ、ビジネスの現場で使われる実践的なデータ分
《特別開講》社会人のためのデータサイエンス入門
2020年9月29日開講予定の「社会人のためのデータサイエンス演習」にさきがけて、「社会人のためのデータサイエンス入門」を特別開講いたします。 入門編と演習（実践編）を受講することで、データ分析の基本的な知識から、ビジネスの現場で使われる実践的なデータ分析（統計分析）の手法までを身につけることができます。 「社会人のためのデータサイエンス演習」はこちらのページをご参照ください。 講座内容 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち"データサイエンス"力の高い人材が求められている。このようなことを踏まえ、本コースでは"データサイエンス"力の向上を目指し、事例なども踏まえ、データ分析の基本的な知識を学ぶ。 コースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用されているかについて、実際のデータを用いた分析事例を紹介する。第2週では、
総務省が無料データサイエンス講座を開講、松尾豊氏ら講師に | Ledge.ai
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習（外部サイト）」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析（統計分析）の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
プロダクトチームの自走データ活用を技術で支えるデータ基盤整備エンジニアリングとは - pixiv inside
こんにちは。ピクシブの社内エンジニア職横断組織「エンジニアギルド」マネージャのbashです。主にエンジニア採用プロセスを取りまとめています。 ピクシブでは複数の事業部があり、様々な専門性を持ったメンバーが集って事業領域にフォーカスする体制を取っています。各事業部にいる技術のキーパーソンがどのような考えでエンジニアリングを進めているのかを紹介したいと思います。 今回はCTO室プラットフォーム開発部に所属しデータに関するエンジニアリングをリードしているtohhyに、データ分野の技術的な取り組みについて話を伺いました。 まずは自己紹介をお願いします。 CTO室プラットフォーム開発部データ基盤チームのtohhyと申します。 2017年にピクシブに新卒で入社し、pixivプレミアムの開発チームでサーバサイドのエンジニアとして活動しつつ、並行して数値分析系の仕事を担当していました。 その過程で、分析で
データ分析はサービス競争力にどう貢献できるか？ 大量のデータを扱うLINEのデータサイエンティストの役割
2020年6月24日に、LINEの「Data Labs」のオンライン採用説明会が開催されました。Data Labsは、データ分析や機械学習の活用によって、LINEのすべてのサービスの価値向上を目指す、データの分析・研究を行う専門の開発組織です。説明会の前半では、Data Labs室長の池邉智洋氏から組織についての説明があった後、Data Science1チーム/マネージャーの牟田博和氏よりデータサイエンティストの役割と仕事内容についての紹介が行われました。2記事目はこちら LINEのData Science and Engineeringセンターについて 池邉智洋氏：よろしくお願いいたします。Data Labsの室長を担当しております執行役員の池邉と申します。 本日オンラインではありますが、大変多くの方にご視聴いただいているようで、本当にありがとうございます。私からはまずData Labs
「データサイエンティストのためのスキルチェックリストとタスクリスト」 データサイエンティスト協会が無料で公開
「データサイエンティストのためのスキルチェックリストとタスクリスト」 データサイエンティスト協会が無料で公開：今必要とされるデータ利活用のためのスキルを体系化 データサイエンティスト協会とIPAは、「スキルチェックリスト」と「タスクリスト」の読み解き方や活用方法を記した公式ガイドブック『データサイエンティストのためのスキルチェックリスト／タスクリスト概説』を刊行した。
人の歴史はデータの歴史：インフォグラフィックで読み解くデータの歴史 | データのじかん
データの歴史とは、いわば人類の歩んできた情報共有の歴史です。 データ（data）とは、「与える」という意のラテン語ダーレ（dare）の受身形から派生した言葉で、「論拠・基礎資料、実験や観察などによって得られた事実や科学的数値」を意味します。 論拠を出すには議論が必要で、議論の礎になるのはコミュニケーションです。コミュニケーションには、人々が共有する思想が必要であり、その思想を伝えるために、会話や文字、数字、画像が使われます。太陽や月の動きは暦や時計の基礎となり、思想や知恵を拡散するメディアとして紙が生まれました。その後、ラジオやテレビなど大勢に向かって情報を伝達する「マス・コミュニケーション」が登場しました。パソコンやインターネットの登場により、一方通行になりがちだったマス・コミュニケーションの形もまた変わろうとしています。 近年ではスマートフォンがもっと
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