副業年収4000万…ってどうなってんの!? motoさんが語る“副業で稼ぐコツ”が真っ当すぎた｜新R25 - シゴトも人生も、もっと楽しもう。
32歳で現在5社目。転職サイトや転職エージェントを駆使してホームセンター、リクルート、楽天などを渡り歩き、現在年収は1000万円超だというこの人。プロフィールにはなんと「副業年収4000万円超」と書いてある！ 連絡を取ってみると「新R25でノウハウを公開してもいい」となにやら乗り気なので、直接インタビューに応じていただくはこびとなりました。お面で…！ 〈聞き手：天野俊吉（新R25副編集長）〉 【motoさん】32歳5社目のジョブホッパー。地方の短大を卒業後、新卒で地方中小企業（ホームセンター）へ入社し、人材広告会社→リクルート→スタートアップ（買収されて楽天）→ベンチャーというキャリアを歩む。現在年収1000万円超のサラリーマン。同時に「転職アンテナ」というブログを運営中
機械学習を学ぶ上で個人的に最強と思う教科書 - Qiita
動機 いわずもがなですが、機械学習の勉強にはとても時間が掛かります。 でも、同じ勉強時間を費やしたとしても、教材の良し悪しで捗り方が大きく変わってくることは、誰もが実感していることだと思います。 そこで、本記事ではテーマごとに私が考える最強の教科書をリストしていこうと思います。 ディープラーニング（アルゴリズムの理解） 「Deep Learning」An MIT Press book, 2016/12 発行 http://www.deeplearningbook.org/ 印刷本も売られてますが、上のWebページでいつでもタダで読めます。（版権上の問題でPDFの形では配布できない＆してないそうです） この本は、ここ数年のディープラーニングの進歩のうち研究者の間ではメジャーとなっているであろうテーマはすべて書いてある、ともいえる内容の広さがありつつ、それぞれのテーマについて理論的背景と具体的
Rの基本データ構造、よく使う関数紹介 - yasuhisa's blog
Agenda データ構造 たくさんある＞＜ ベクトル Rの格言 いろんなベクトルの作り方 規則的データの生成 同じデータを繰り返す ベクトルへのアクセスの方法 アクセス方法にもいろいろある まだまだあるよ、アクセス方法 行列 埋めていく順番 すでにあるベクトルを束ねる cbind rbind 行列へのアクセス方法 行列の基本演算 積がやっかい 積を求めたいときは「%*%」を使うべし 逆行列を求める ちなみに 行列式 固有値 配列 リスト 例 ちなみに unlistのtips リストへのアクセス リストは結構難しい＞＜ 例 リストの要素には名前を付けることができる Rでlistがどのように使われているか データフレーム 例 データフレームを作る データフレームに列を追加と削除 データフレームに行を追加 因子型 irisのデータでやってみる irisデータ 層別にSepal.Lengthの長さ
非エンジニアにもオススメ。数学が苦手な統計初心者がR言語を触ってみる。
#################################### # CSVファイルの読み込み #################################### #Mac読み書きディレクトリを定義 basedata<-"/Users/saity/Dropbox/R/basedata/" output<-"/Users/saity/Dropbox/R/output/" #CSVファイルの読み込み crime<-read.csv(paste(basedata,"crime_prefecture.csv",sep=""), row.names=1) ソースコードを実行するには、カーソル行でcommand+enter(WinはCtrl+Enter)で実行ができます。 一度に複数行を実行する場合には、選択行で上記コマンドを叩きます。すると、メインコンソールに実行結果が表示されます。
私のための統計処理 ー多重比較検定
[基本解説→ポストホックテストとしての多重比較検定] →[検定-1要因多群-2要因多群] →[ANOVA] 独立した群が３群以上あるとき、どの群とどの群の平均値に有意差があるかを検定！ 基本的に、多重検定は、2群比較のためのt検定の拡張版である。 比較の数が増加する（＝2群ずつの検定を繰り返す）ことによる第一種の過誤の増大を調整するために、危険率の補正方法が異なる種々の検定がある。↓ （棄却域：Fisher PLSD < Tukey < Bonferroni < Scheffe） ◎多重比較の2通りの立場 ・事前比較 (A priori comparisons)： 結果を分析する前に，理論的な背景などにより，比較する平均値についての仮説がある場は、 ANOVA抜きで、多重比較を行う。 ・事後比較 (Post hoc comparisons)： 比較する平均値についての明確な仮説がない場合
[連載]フリーソフトによるデータ解析・マイニング 第 12 回 R と分散分析 1．分散分析 実験、観測、調査などでは同じの条件であっても、計測の誤差やノイズなどが混入され、得 られてい��
[連載]フリーソフトによるデータ解析・マイニング 第 12 回 R と分散分析 1．分散分析 実験、観測、調査などでは同じの条件であっても、計測の誤差やノイズなどが混入され、得 られているデータにはずれが多かれ少なかれ生じる。また同様な実験、観測、調査を、条件を 変えて行ったとき、計測の誤差やノイズなど以外に条件の影響で違いが生み出される可能性が ある。実験、観測、調査の結果に影響をおよぼすと考えられる要因はいろいろあるが、その実 験、観測、調査で取り上げている要因を因子(factor)と呼び、因子を細分類したグループ(群)を 水準(levels)と呼ぶ。 分散分析(analysis of variance; ANOVA)は、得られた各水準の平均値が因子の影響により変 化されていると言えるかどうかに関するデータ分析の方法である。本稿では、一元(one-way ) 分散分析と二元(two
mtext関数でフォントを混在させる - Triad sou.
通常フォントファミリーで指定してしまうので、フォントを混在させることはあまりありません。 mtext関数を駆使する事で、複数のフォントを使ってグラフを作成することができます。 postscript出力では未チェックですが、Windows環境でemf出力するか、ビットマップ系出力する場合には使う事ができました。 png( filename="c:/mtext.png", width = 600, height = 600 ) windowsFonts(Min="TT MS Mincho") windowsFonts(Goth="TT MS Gothic") par(family="Min") par(bty="l") par(ps=40) par(mar=c(6.4, 4.4, 4.4, 4.4), mgp=c(4.6, 1.7, 0)) plot( c(1, 2, 3), runif(3,
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
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