『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
成果に直結するデータ分析とは？現役データサイエンティストが解説
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「一日の感染者5万人」でも英国が「医療崩壊の心配ゼロ」の理由 病院の9割が国営、データサイエンス用い医療資源を効率的に配分 | JBpress (ジェイビープレス)
7月12日、一週間後に行動制限を解除することを正式に発表するジョンソン首相（写真：代表撮影/ロイター/アフロ） （黒木亮・作家） ワクチン接種が十分でないところにデルタ株が猛威をふるっている日本の現状は、筆者が住む英国の去年の秋から冬にかけての状況を彷彿させる。ただ違う点が1つある。英国では医療が崩壊する懸念はほとんどなかった。理由は、昨年3月中にコロナ患者用の十分な病床と医療スタッフを確保し、それを厳しいロックダウンで支えたからだ。 昨年3月中に感染ピークの準備を完了 昨年3月17日、英国の人口の84%を占めるイングランドのNHS（無料の国営医療サービス）のCEOサイモン・スティーブンス卿は、NHSの約10万の病床のうち3万床以上をコロナ患者向けに用意するよう全NHS病院に命令を発した。 具体的には、4月15日以降、急を要しない手術を、最低3カ月間延期し（救急治療、がん治療、その他緊急の
総務省、社会人のためのデータサイエンス入門を無料開講 | Ledge.ai
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総務省が無料データサイエンス講座開講！今月の人工知能ニュース8選 | Ledge.ai
画像はUnsplashより 日々、目まぐるしく進化、発展を遂げるAI（人工知能）業界。さまざまな企業が新しいサービスを開始したり、実験に取り組んだりしている。 そこで本稿ではLedge.aiで取り上げた、これだけは知っておくべき、10月のAIに関するニュースをお届けする。AIの活用事例はもちろん、新たな実証実験にまつわる話など、本稿を読んでおけばAIの動向が見えてくるはずだ。 AI研究の松尾豊さん「優秀な人ほどパラレルにやれ」高専生に期待 日本ディープラーニング協会（JDLA）は9月18日、「第1回全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト2020（DCON2020）」の一環として、東京大学大学院工学系研究科 教授で、同協会の理事長も務める松尾豊さんによる、最優秀賞受賞の東京工業高等専門学校（東京高専）への表敬訪問を実施した。 DCON2020は、高専生が日頃培った「ものづくりの技術」と
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
効果検証入門から見直す 「データサイエンス」
スポーツメトリクス設計に対比較法を使いまくる / Sports metrics design using pairwise comparison method (spoana#14)
データサイエンティスト生活でお世話になった本｜武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
みなさんこんにちは。くにです。 データ分析の世界に足を踏み入れてから9年が過ぎました。 分析実務未経験でキャリアチェンジできたのは幸運としか言えませんが、ある意味無知だったからこそ無謀な挑戦ができたのかもしれません。この挑戦の泥臭い記録は、この記事に書きました。 ポジションは変われど、データを扱う仕事をまだ続けています。 私は実務で手を動かしつつ、不格好に失敗しながら学んできました。わからないことにぶつかるたびに本を買い、その本でわからないことがあればまた本屋に行き、自分が少しでも理解できそうな本を探して買いました。そして、気になる参考文献があれば、それも買って読んでみる…。 こんな生活を続けているうちに、部屋が本だらけになってしまいました。 正直に言って読み切ったという実感のある本はありません。しかし、実務で何かしらお世話になった本は数多くあり、そういう本は手放さずに手元に置いています。
フツーの会社でフツーに働く人にオススメするAI・データサイエンティスト本12選｜マスクドアナライズ
ここ数年「もう終わりだろう」と言われ続けたAIブームは、コロナウイルスによってタピオカ屋を巻き込んでトドメを刺された。自宅作業を「WFH」と呼び、同僚や取引先とはZoomでコミュニケーションを取っている。息抜きにNetflixやYoutubeを見て、「AIは『テレワーク』と『DX』に話題も予算も奪われたな」と思ったりする。だがこれは、IT業界で働く人間の姿だ。 一方で自宅で仕事ができない方々も多く、否応なく出勤する光景は日常となった。仕事から帰って息抜きにテレビをつければ「スーパー派遣社員とAIでリストラ」なドラマや、倍返しの人がITリテラシーとコンプライアンスを無視した銀行で歌舞伎役者による顔芸勝負を見て、「月曜日なんてなければいいのに」と思っている。 つまりIT業界のイキリツイッタラーである我々と、現場で働きながら社会を動かす皆様では、住む世界も見ている光景も異なる。むしろ「当然のよう
データサイエンティスト協会、IPAと共同で『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 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
2024年5月10日 金曜日 デジタルPRとプレスリリース配信 お問い合わせinfo@digitalpr.jp受付 10：00〜18：00（土日祝日を除く） 一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下 データサイエンティスト協会）は、独立行政法人情報処理推進機構（所在地：東京都文京区、理事長：富田 達夫、以下IPA）と共同で、『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』を刊行することをお知らせします。 本書は、今必要とされるデータ利活用のためのスキルを体系化した「スキルチェックリスト」と業務プロセスを体系化した「タスクリスト」を読み解くための初の公式ガイドブックです。 『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』表紙（出典：IPA） 『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
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
普通のデータサイエンティストと世界トップクラスのデータサイエンティストの違い ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
「データサイエンティストと名乗るのは厚かましいというか、自分はむしろ外れ値です」そう切り出した小野寺和樹さんは現在、ＤｅＮＡのＡＩ本部データサイエンス第一グループに所属している。 確かにデータサイエンティストには数学や物理学の修士や博士といった理系のバックグラウンドを有する人が多い中、小野寺さんは経済学部出身で数学の知識も「二次関数の頂点がわかるくらい」だという。 そんな小野寺さんだがKaggle Grandmaster（カグル グランドマスター）という称号を持っている。世界では163人、日本では10人程度しかいない（2019年11月現在）。 【補足説明】Kaggle（カグル）とは、データサイエンティストや機械学習エンジニアが集まる世界最大のコミュニティ。大きな特徴は、誰でも参加可能なコンペティションがあることだ。世界中の企業や研究機関などが提供したビッグデータと課題に対し、モデルの精度を
即席！データサイエンス部署にいきなり配属されたどーにかしないといけない - Qiita
わーっと書いてみた間違ってたらごめんな Ver.1.0 なにも分からないがとりあえずデータサイエンティストとしての外面だけ取り繕いたい場合 『Rによるデータサイエンス-データ解析の基礎から最新手法まで』 金 明哲著 森北出版 2007年とやや古いですが、機械学習の基本的な手法が網羅されています。本書のRコードをひたすら写経のように実行しましょう。本書とほぼ同内容が著者の金氏のページで公開されていますのでそちらでもよいと思います。 https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/ データ分析で用いられる、多変量解析や機械学習などの代表的な手法がほぼ網羅されています。 相談できる人もいない自分が今どのレベルなのかこっそり確認したい場合 データサイエンティストのスキルチェック データサイエンティスト協会が決めたスキル表からランダムに抜き出して簡易チェックができるとのこと。
データサイエンス領域の役立つブログをまとめる（海外 & 日本） - Qiita
データサイエンス関連の海外の著名なブログたちを蒐集していきます。（随時更新） 他にオススメとかコメントあれば是非下さい five thirty eight http://fivethirtyeight.com/ シグナル&ノイズや選挙予想で著名、ネイト・シルバーさんのブログ。社会的な出来事、特に政治やスポーツなどを統計やグラフを使って解説するブログ。 ちなみにmatplotlibのスタイルには「FiveThirtyEight」というオプションが有るほどで、グラフの色使いなどで注目されている模様。 no free hunch http://blog.kaggle.com/category/arena/ Kaggleの公式ブログ 話題は幅広く、手法の話から業界の人材動向の話、Kaggleの宣伝的な話題なども。 個人的にはこのScikitlearnのチュートリアルシリーズがなかなかよさ気と思って
データサイエンスの面接において知っておくべき２１のQ＆A（日本語訳まとめぺーじ） - Qiita
Originally published in KDnuggets: 21 Must-Know Data Science Interview Questions and Answers KDnuggetsより正式に和訳を書くことの許可を得ました。 Gregory-san thank you for the approval データサイエンスの面接において聞かれる可能性がある質問とその答えをまとめた記事がKDnuggetsに21 Must-Know Data Science Interview Questions and Answersというタイトルで掲載されました。 その和訳を一つずつ行っていますが、まとめページとなります。 第一問「正則化とは何か？」 第二問「一番すばらしいと思うデータサイエンティストは？」 第三問「作成したモデルを検証するために何をしますか？」 第四問「適合率と再現率と
外資系データサイエンティスト女子が語る「データ分析という仕事」 | Biz/Zine
企業のビッグデータ活用が一般化しつつある今、「データサイエンティスト」という職業に注目が集まっている。特に近年、女性の活躍が目立っており、採用も活発化しているという。しかし、新しい仕事だけにその実態はよく知られていないというのも事実。そこで、アクセンチュアで活躍中の女性データサイエンティストにお集まりいただき、「どんな経歴なの？」「理系でないとダメ？」「将来のキャリアパスは？」など、女性の仕事としての「ホントのところ」を語っていただいた。 3人が選んだそれぞれのデータ分析 話を聞いたのは、世界的なコンサルティング会社であるアクセンチュアの女性データサイエンティストの方々。バリバリの理系でちょっとギーク女子っぽいたたずまいの阪野美穂さん、文系ながらSIer出身で営業センスも持つ羽入奈々さん、文系理系の中間で、海外志向のコーネット可奈さんの3名。それぞれが歩んだ三者三様の道を聞いた。 アクセン
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