2014-01-29
さて、先日のエントリの続きです。 前回は、「東京が目指すべきは、ロンドンやニューヨークのような伝統的な国際都市」であって、「シンガポールやドバイのような、戦略的な国際都市ではない」と書きました。 しかし、そのいずれの方向を目指すとしても、国際都市を目指すなら必須となる考え方があります。それは、「世界を受け入れる」という覚悟です。 高度成長期の日本にとって、国際化とは「輸出をすること」でした。 繊維を輸出し、テレビを輸出し、自動車を輸出する。その輸出比率の高い企業が「国際的な企業である」と考えられていたのです。てか、今もそう思っている人は多そうです。 しかしながら、新卒でその企業に入った日本人の男性だけで会社を経営し、日本人社員と非日本人社員を全く別の人事制度で処遇し続ける企業について、たとえ製品の輸出比率が高くても、世界はそれを「国際的な企業だ」とは考えません。 それは単に「輸出比率の高い
Stanで統計モデリングを学ぶ(1): まずはStanの使い方のおさらいから - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※Stan v2.4.0以降でインストール方法に若干変更があります！詳しくはこの記事の中ほどをご覧ください） さて、年初の抱負でも語ったように今年はStanを頑張って会得していこうと思います。理由は簡単で、ありったけの要素を詰め込んでMCMCサンプラーでガンガン推定していくような階層ベイズモデリングに自分の興味としても惹かれる上に、実務でも必要になりそうな見通し*1だからです。 Stan: Project Home Page 既に以前の記事でも簡単に触れてますが、StanはC++ベースのコンパイラで高速化させたMCMCサンプラーです。文法も簡単でなおかつ高速なので、BUGSでは時間がかかり過ぎて辛かった計算でも比較的サクサク回せます。 このシリーズを通して参考にするのは、@berobero11さんのブログです。 Small Data Scientist Memorandum 本当にもう、
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