人生を変える最強学習メソッド、ファインマン・テクニック - Qiita
ノーベル物理学賞を受賞したこともある偉大な科学者であり、愉快な先生でもあるリチャード・ファインマン（1918 - 1988）が推奨した学習メソッドである「ファインマンテクニック (The Feynman Technique」というのがあります。 今回はこの、知ってるだけでなく、使えるものになる学習をしたいときに最強のファインマン学習メソッドについて紹介したいと思います。 ところでまず最初に断っておきたいのは、ここでいう学習とは本を読み流して何らかの概要を知っているとか、試験のために暗記したりするといったものではなありません。 学んだことを他の人に説明することができ、様々な状況でそれらを自由に活用することができるという意味においての学習です。 以下、要訳。 もし何かをほんとうの意味で学んだのであれば、それはあなたにとって残りの人生で使い続けることができる武器となります。そして、なにか新しいこ
次世代データサイエンティストが身につけるべき4つの最重要スキル - Qiita
次世代データサイエンティストが身につけるべき4つの最重要スキル 4 Skills the Next Generation of Data Scientists Needs to Develop - リンク データサイエンスやデータ分析プロジェクトが成功するかどうかは、データからいかにワクワクする知見が得られたかとか、いかに最先端の手法を使って分析したかはあまり関係がありません。 むしろ、ビジネスのドメイン知識を持っているか、ビジネスが抱えている問題意識を共有できているか、データからわかったこと、わかってないことを明確にビジネスの言葉で伝えられるかといったことが非常に重要です。 このことに気づけないと、せっかく頑張って勉強し、さらに時間をかけて様々な角度からデータを分析したとしても、その仕事は相手に適正に評価されず、そのことに失望してしまうことになりかねません。 そこで、今回は最近ハーバード
レコメンドシステムの落とし穴 Part 1 - ユーザーの「好み」と「選択」と「幸福」 - Qiita
AmazonやSpotifyなどが、自分が「好む」だろうコンテンツを優先的に表示する仕組みであるレコメンドエンジンは、今や当たり前となっています。しかし、こうしたシステムによって表示されるものは、必ずしも自分がほんとうに「好む」ものであるとは限らず、見当違いなものが多かったり、ある一定のもの（例えばたまたま最近クリックしたもの）にものすごく偏っていたりなど、イマイチであるという体験を持ってる人も多いのではないでしょうか。 これは、レコメンドエンジンだけに限らず、データ分析や予測モデルの構築の際も同じです。顧客が「好む」であろうものを知ろうとデータ分析し、そこから得られた知見を元に何らかの施策を打ったり、顧客に何かを提案したりするのですが、そう簡単に結果が出るものではない、というのはやったことがある人であれば経験があるのではないでしょうか。 これはユーザーの「好み」とユーザーがとる「選択」は
データサイエンス職の面接で見極めるべき4つの危険なシグナル - Qiita
データ関連の仕事のオファーをもらい、いざ新しい会社で仕事し始めたところ、期待していたものと現実の間に大きなギャップがあり失望してしまうということはよくあります。そこで、どういったことがよく問題になるか、それらを事前に明らかにするために就活インタビューの際にどういったことを質問すべきかをまとめた記事があったので、こちらに要訳として紹介します。 Red Flags to Look Out for When Joining a Data Team 以下、要訳。 1. データがない 入社したら、そもそも分析対象となるデータがまったくなかったり、または整理されていなかったりアクセスできなかったりするというのはよくあります。 これは、まだ顧客があまりいないスタートアップやデータを自社で管理していない企業などにありがちです。 どんなデータを収集しているのですか？またはあなたのシステムから取り出しているの
なぜコロナウイルスの感染者数のデータは意味がないのか - Qiita
Help us understand the problem. What is going on with this article? 以前から言っいることですが、メディアでよく目にする感染者数という数字はあまり意味がないと思います。特にその数字を持ってそれぞれの国を比べようとするときには意味がないどころが害すらあると思います。 というのも、感染者の数というのは検査の数に大きく影響を受けます。そしてその検査をどれだけ、どのように行うかというのはそれぞれの国によって戦略も状況も違います。 しかし現実にはそういったことを考慮することなしに、感染者数の値を毎日見て、一喜一憂し、さらにはそれぞれの国の感染者数の値を比べ、どこの国がいいとか悪いと決めつけ、さらには感染者数の増加のトレンドをもとに「あなたの国もイタリアのようになってしまう」といった、無責任な報道が多くのメディアから毎日垂れ流されていま
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