『データ分析のための統計学入門』pdf版が無料公開！ 実際に読んだ感想は……？
データ活用は過度な期待を超え、徐々にビジネスパーソンの基礎的なノウハウとして定着し始めています。データサイエンティストでなくとも、データ分析の基礎的な考え方やその手法について学びたいという方は多いはず。 皆さんは、2021年3月に初学者向けの入門書『データ分析のための統計学入門 原著第4版』日本語版pdfが何と無料で公開されたのをご存じでしょうか？ 同書籍は以下のリンクから、閲覧可能です。 http://www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf 本記事では同書を書評し、データ活用・統計学初学者におすすめの使い方をレクチャーします。 『データ分析のための統計学入門』の内容は？ 何が学べる？ 『データ分析のための統計学入門』は米国のNPO OpenIntroが発行した書籍で、Mine Cetinkaya-Rundel、David M D
規制強化で高まるDX推進リーダーの法律リテラシーの重み
海外のデータ保護に関する規制強化が大きなリスクに企業におけるデータ管理体制が問われるようになっている。最近では、欧州の「一般データ保護規則」（GDPR）、米カリフォルニア州の「消費者プライバシー法」（CCPA）など、厳しい規制も登場している。日本企業にはどのような影響があるのか。TMI総合法律事務所の寺門峻佑弁護士は次のように答える。 「GDPRは2018年5月に施行されました。当時は、企業として、法令に準拠するための体制整備についての相談が舞い込みました。最近は企業としての体制整備は進んでおり少し落ち着いていますが、一方で、海外にも顧客のいるアプリやゲーム、クラウド上で各種サービスを提供するSaaSビジネスを展開する際に、海外の法令に準拠しなければならない要請があり、その種の依頼が増えています」 データを取り扱うビジネスを行っている企業にとって、GDPRやCCPAなどの法令は当然知ってい
アイルランド人のティーンが水中からマイクロプラスチックを除去する方法を考案し、Googleのグローバル・サイエンス・コンテストで優勝！
アイルランド人のティーンが水中からマイクロプラスチックを除去する方法を考案し、Googleのグローバル・サイエンス・コンテストで優勝！ データのじかんトップ > 新着記事一覧 > 社会 > アイルランド人のティーンが水中からマイクロプラスチックを除去する方法を考案し、Googleのグローバル・サイエンス・コンテストで優勝！ 歯磨き粉や洗顔剤などを使っていると、何となくザラザラした感触がすることはありませんか？ 実は、そのザラザラ感は、製品中に含まれるマイクロプラスチックに由来するもの。ペースト状の衛生用品に使用されがちなマイクロプラスチックは、家庭の排水口から河川へ流れ込み、やがては海に行き着いて海洋生態系に影響を与えます。結果的に、マイクロプラスチックを蓄積した魚介類を食べる人間の健康にも関わってきます。 しかし今のところ、効率的かつ迅速に水中のマイクロプラスチックを除去する技術は開発さ
「オープンデータの伝道師」庄司昌彦氏が考える次の一手。重視しているデータの濃度
内閣官房情報通信技術（IT）総合戦略室は、オープンデータ利活用を通じての社会課題解決に積極的に取り組み、実績を残した8名を「オープンデータ伝道師」に任命しています。 そのうちの一人であり、Open Knowledge Japanを設立し、オープンデータとオープンガバメントの推進をリードする国際大学GLOCOM 主任研究員・准教授でOpen Knowledge Japan代表理事の庄司昌彦さんに、オープンデータに注目するようになった背景、これまで取り組んできたこと、今後取り組みたいこと、そしてビジネスパーソンへのアドバイスについて聞きました。 庄司先生がオープンデータに注目するようになった背景を教えていただけますか。以前から地域社会の運営に興味があり、行政、企業を始めとする組織、コミュニティも含め、地域がうまく回るにはどうあるべきかを研究しています。 2000年代中盤から2010年代前半にか
Dropbox Japan 植山周志さん：数字で世の中を見ると毎日が楽しい。数字思考力を上げるヒントはたくさん転がっている。
Dropbox Japan 植山周志さん：数字で世の中を見ると毎日が楽しい。数字思考力を上げるヒントはたくさん転がっている。 データ分析というと「難しい数式やマクロが必要なのでは？」と身構えてしまう人が多いかもしれません。 ですが、Dropbox Japanの植山周志さんは「データは楽しいもの。数字で考えるクセをつけると新しい世界が見えてくる」といいます。今回、仕事で使える「数学思考力」のつけ方や、データから問題と解決策を発見する面白さを教えていただきました。 データとは、複雑な事象を整理するための材料分析という２文字を見ると両方とも分けるという意味を持ちます。乱暴に言ってしまうと分析は分けることです。目の前のデータをあらゆる切り口で分解し、何か意味があるものを捻り出すことが分析を行う意味です。 誰もができて一番身近な分析は「仕事の優先順位をつけること」じゃないでしょうか。忙しいわりに成果
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