データサイエンティストって「4種類」あんねん - Qiita
データサイエンティストってなんだ？ 僕は現在とあるコーヒーチェーン企業でデータサイエンティストとして働いている。 なんやかんやで社会に出てから約5年ほどが経った。 ただ、正直なところ僕自身が最近まで データサイエンティストがどのような職業なのかよくわかっていなかった。 「働いてるのに何を言っているんだ？」と思われるかもしれないが、落ち着いて聞いてほしい。 おそらくその理由はデータサイエンティストという職業に対するイメージが人によってバラバラであり、自分のやっていることが世間一般で言うところの「データサイエンティスト」なのかよくわかっていなかったからだと思う。 そんな中、最近『データ分析失敗事例集』という本で「データサイエンティストには4つの分類がある」という話を読んでしっくりきたので自分の経験も合わせてまとめたい。 4つの分類 まずは書籍に載っていた4つのパターンをざっくりまとめてみよう。
【効果検証】ひろゆき「子ども1人につき1000万円配ったらプラス」を真面目に考える【Uplift modeling】 - Qiita
きっかけ 最近ひろゆきが以下のようなツイートをしていた。 「人間が生涯に払う税金は4000万円、国が1000万円払っても元は取れるどこかプラスになる」 とう旨のもの。 政治的な是非は置いといて、効果検証の題材としてちょうどいいなーと思ったので、これを元に効果検証の考え方を一通り紹介したい。 注意事項 子どもを作る/作らないというのは非常にセンシティブな問題だ。 なんらかの信条で作らない人もいるだろうし、健康上の理由で欲しくてもできない人もいる。 ここではそう言った子供を作ること自体の是非を問うつもりはないし、政治的な意見を述べるつもりもない。 この記事の目的は「子どもができたら1000万円を配る」という施策が「税収アップに対して有効か」という単純化された問題設定に対してどうアプローチするのが適切かを考えることなので、ご容赦いただきたい。 効果検証ってなに？ ざっくり言えば、「なんらかのマー
なぜPythonにはsetter/getterメソッドがないのか？ - Qiita
概要 JavaやC++などの他のオブジェクト指向言語ではsetter/getterメソッドの使用が推奨されているが、Pythonには存在しない。 もともとJavaやC++に触れていた僕には「なぜPythonにはsetter/getterメソッドがないのか？」がすごく疑問だった。 さらに、Javaなどの言語の資料では 「クラス内部の変数はprivateにして隠蔽せよ」 と書いてあるが、逆にPythonの資料では 「privateはなるべく使わずpublicを使え」 と書いてあることが多い。 矛盾しているのでは...? 気になったのでいろいろ調べて見た結果、そこには２つの理由があることがわかった。 さらに、Pythonでsetter/getterを使いたい場合の1つの代替案があるということもわかった。 この記事では オブジェクト指向とカプセル化について Pythonにsetter/getter
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