YAPC::Asia 2014に行ってきた＆しゃべってきた - たごもりすメモ
YAPC::Asia Tokyo 2014 みなさんご存知のYAPC::Asiaに出したtalk提案が採択されたので、スピーカーとして参加してきた。スケジュールを見たら2日目の一番最後の枠(LTの直前)で、なんと初めてのホールでのtalk。 1日目午後は会社でお仕事上の用事があったので参加できず、2日目朝は前日夜に死ぬほど飲んでいたので動けず、2日目午後は自分のtalk前で気もそぞろ……という感じで聞く側としてはアレだったけど、いろんな人が会場にいていろいろ話したし、面白かった。 しゃべってきた "Handling not so big data." というタイトルで、今現在における分散データ処理プラットフォームの世界はどうなっておるのか、ということをざっと概観しつつ、そういう仕事に踏み込むときには何が重要なのかについて少し話した。 Handling not so big data fro
科学の道具箱：コンテンツ一覧
指導要領とコンテンツの対応表および、活用事例を掲載しています。 テーマに沿ったコンテンツをご案内します。対象学年からテーマを選ぶこともできます。 身の回りの現象をデータで解明してくれます。いろいろな科学の場面を統計で体験してみましょう。 自然科学・社会科学の身近な分野で統計を活用し活躍されているプロフェッショナルな先生方のお話です。 トースター博士とスタッツ君が、グラフや統計の考え方について、実例を交えながら詳しく教えてくれます。
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
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絶対に描いてはいけないグラフ入りスライド24枚 -slideshare
