Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
この記事は CAMPHOR- Advent Calendar 2019 21日目の記事です。 半年くらい前になりますが、Civic Tech Forumというシビックテックのイベントで登壇しました。 話した内容は ・派遣会社の情報を厚生労働省に情報公開請求したことがキッカケで、行政や自治体が保有している色んな情報の在り処を調べるようになった ・実際に情報公開請求すると、自治体によってデータの項目がバラバラだったり、ファイル形式もバラバラ ・エリアをまたいで欲しい情報をみんなが得られるようにするために、データ項目とファイル形式を揃えて一覧で見られるようにしたい(下図) というもの。 このときに話した構想を形にするべく、半年間かけて試行錯誤してきました。今日はこの半年間で取り組んだことを書こうと思います。 (文章が多少雑多な感じになってます、ご容赦を🙏) 目次・2019年に取り組んだこと ・
これは私達の行っているデータサイエンスのトレーニングで、日本でもグローバルでもよく聞かれる質問です。実は2年ほど前にこの質問に正面から真摯に答えていた"Machine Learning vs. Statistics"という、とても素晴らしい記事があるのですが、今日は、そちらの記事をみなさんに紹介してみたいと思います。 ちなみに、筆者のTom FawcettとDrew HardinはSilicon Valley Data Scienceというデータサイエンスのコンサルティング会社で、多くの有名企業がデータサイエンスを使ってビジネスの問題を解決するための支援を行っていました。ちなみに、その会社の方は去年、Appleに買収されています。さらに、Tomは、「Data Science for Business」(翻訳書:戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック)という有名
最近ではフェイクニュースという言葉のおかげで、ニュースなどメディアでみかける主張や数値に対して疑問を持つというスタンスが以前に比べて少しづつではありますが見られるようになってきたように思います。それでもまだ多くの人がふだん毎日忙しい中で、センセーショナルなニュースのヘッドラインをついつい鵜呑みにしてしまい、さらにそれらをソーシャル・ネットワークなどで共有することで知らず知らずのうちにおかしな主張をどんどん拡散してしまっているというのが現状です。社会的に与える影響を考えるとこれは大変憂慮すべきことです。 今日は、Financial Timesのコラムニストで、経済学者のTim Harfordが、データや統計的な主張にまどわされるのでなく、それらを正しく理解するための提案を8つのアドバイスとしてこちらの”Tim Harford’s guide to statistics in a mislea
「首つり自殺数」と「アメリカの科学・宇宙・テクノロジーに関する支出」や、「水泳プールでの溺死数」と「ニコラス・ケイジの映画出演数」、「アメリカ人1人あたりのチーズ消費量」と「ベッドシーツに絡まって死亡する数」など、一見まったく関係のない2つのことがらの中にも相関性が見つかることがあります。しかし、だからといって2つの事柄の間にもちろん因果関係はナシ。これらの相関性がこれまでどのように間違った科学的結論を導いてきたのか、YouTubeでわかりやすいムービーが公開されています。 This ≠ That - YouTube 1年間にプールで溺死する人の数と、ニコラス・ケイジの映画がリリースされる数には、66.6%の相関性が認められています。 また、アメリカ・メーン州の離婚率と、1人あたりのマーガリン消費率の間にも99.26%の相関性があります。 さらに、科学や宇宙技術に対して費やされるお金と自殺
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