chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
データサイエンティストが語る「価値創出」の知見とは？──BCGのプロジェクト事例・開発ツールを紹介 - TECH PLAY Magazine
世界をリードする経営コンサルティングファームのボストン コンサルティング グループ（BCG）は、2020年7月に大阪と京都にオフィスを開設。デジタル技術を活用したプロジェクトを通じてビジネスインパクトを生み出している。今回は、デジタル領域のプロジェクトを手がけるDigitalBCGのデータアナリティクスのエキスパート集団、GAMMAのメンバーが、実際のプロジェクト事例や開発ツール、働く環境などについて語った。 ■登壇者プロフィール ボストン コンサルティング グループ リードデータサイエンティスト 溝江 宏真氏 ボストン コンサルティング グループ シニアデータサイエンティスト 原島 慧氏 ボストン コンサルティング グループ アソシエイトディレクター ヴァンワースム ダニエル氏 ボストン コンサルティング グループ アソシエイトディレクター 泉 晃氏 ボストン コンサルティング グループ
リテラシーレベルeラーニング教材・講義動画配信 | 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
リテラシーレベルモデルカリキュラム対応教材 利用条件とアンケート 東京大学と記載のあるスライド教材の利用についてはこちら（一部スライドは冒頭の利用条件をご参照ください）。 東京大学と記載のある講義動画の利用条件は、各動画の冒頭をご参照ください。 滋賀大学と記載のある教材の利用条件はCC BY-NC-SAです。 九州大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 筑波大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 北海道医療大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 東京都市大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 教材のアンケートはこちら モデルカリキュラムと対応する講義動画・スライド 1. 社会におけるデータ・AI利活用 2. データリテラシー 3. データ・AI利活用における留意事項 4. オプション 1. 社会におけるデータ・AI利活用 1-1. 社会で起きている変化
ブレインパッド教育講座 by BrainPad
企業研修メニュー 〜データサイエンティスト入門研修を企業向けにカスタマイズ〜 業界に特化した課題解決のため、クライアント企業特有の要素を柔軟に取り⼊れ、 様々なシーンに合わせたデータ活⽤プログラムを設計することができます。 累計100社、78,000名以上の⽅にご提供しました。 データ活⽤セミナー 本セミナーでは、経営層や現場の社員向けに、データ活⽤の先進事例や、データ分析・統計の基本コンセプトをわかりやすく紹介し、データ活⽤の基礎知識の習得を⽬指します。 ミッション・⽬的：データを活⽤する意識の醸成 パッケージ研修 データ活⽤・分析ノウハウを体系化した公開講座のパッケージをベースに、貴社ビジネス課題やスキルレベルに適した研修を提供します。 ミッション・⽬的：⼀般的な分析プロセスの理解・習得 カスタマイズ研修 貴社のビジネス課題をテーマに、貴社の分析環境・データに合わせた演習を実施し、実践
オープンデータ - Wikipedia
2007年9月のLinked Open Data 2011年9月のLinked Open Data Cloud ライセンス条項の明示はオープンデータのキーとなる要素で、写真のようなアイコンはその目的に使われる。 オープンデータ（open data）とは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が望むように利用・再掲載できるような形で入手できるべきであるというアイデアである。オープンデータ運動のゴールは、オープンソース、オープンコンテント、オープンアクセスなどの、他の「オープン」運動と似ている。オープンデータを支える哲学は古くから確立されているが(マートン・テーゼのように)、「オープンデータ」という言葉自体は、インターネットやワールドワイドウェブの興隆、特に、data.govのようなオープンデータガバメントイニシアティブによって、近年一般的になってきた。
Kaggleで世界11位になったデータ解析手法～Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
Kaggleで世界11位になったデータ解析手法～Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ Kaggleの上位入賞者であるKaggle Grandmasterを獲得した、Sansan株式会社のデータサイエンティスト高際睦起さん。模範となるソースコードをもとに考え方や解析手法を教えていただきました。 「Porto Seguro’s Safe Driver Prediction」とは？ 【技法1】前処理 【技法2】特徴抽出 【技法3】予測モデルの作成 Kaggle初心者は何から始めるべき？ データサイエンティストを目指す若き人たちへ 世界中のデータサイエンティストたちが集まり、企業や研究者が投稿したデータに対する高精度なモデルを競い合うプラットフォーム・Kaggle。メンバーは100万人を超えており、良問の多さや参加者のレベルの高さゆえに、機械学習を学ぶ者にとって優れた研鑽（けんさん）の場となって
自然言語処理をサービスで活用しよう！ Sansanに学ぶ「多種多様なテキスト」からのデータ分析｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
自然言語処理をサービスで活用しよう！ Sansanに学ぶ「多種多様なテキスト」からのデータ分析 自然言語処理をサービスに投入し、“できること”とは？名刺管理サービス「Sansan」を提供するSansan社では、名刺に記載された情報のデータ化において、自然言語処理を徹底的に活用しています。同社のデータ統括部門DSOCで日夜研究を続ける奥田裕樹さんと高橋寛治さんの2人に、サービスの裏で動く、自然言語処理のユースケースを語っていただきました。 名前や企業名、電話番号、メールアドレス──。名刺のなかには、重要な個人情報がテキストの形で記載されています。 そういった情報や企業のWebページ情報などを解析し、ユーザーに有効活用してもらうべく研究開発を続けているのが、法人向けクラウド名刺管理サービス「Sansan」や個人向け名刺アプリ「Eight」を提供するSansan株式会社です。同社はいわば、日本で
【書籍メモ】「ビジネスでインパクトが出せるデータサイエンティストになるためには」 - u++の備忘録
ビジネスでインパクトが出せるデータサイエンティストになるためには はじめに 感想 はじめに データサイエンティストが力を発揮する場 課題設定 解決方法の設計 検証 育成 まとめ おわりに ビジネスでインパクトが出せるデータサイエンティストになるためには 岩永二郎, Retty株式会社 公益社団法人日本経営工学会『経営システム』Vol.28, No.2 (2019), pp.127-132 はじめに 「ビジネスでインパクトが出せるデータサイエンティストになるためには」という解説文を読んだので、感想をつらつらと述べます。 .@pseudo_finite さんの寄稿が掲載された『経営システム』をご恵贈いただきました。「10年間の経験を整理して中堅のデータサイエンティスト向けに書いた」とのことで、少し先の自分を見据えて拝読したいと思います。https://t.co/GKJA8vIPUh pic.t
TOP | SIGNATE - Data Science Competition
SIGNATEのコンペティション一覧です。SIGNATEは、Data Science Competitionはもちろん、学習コンテンツや求人情報等、データサイエンティストの皆さんに役立つコンテンツを用意しています。
Azure Databricks | Microsoft Azure
ソリューション おすすめ すべてのソリューションを表示 (40 以上) Azure AI 移行して AI の時代にイノベーションを起こす インテリジェントなアプリの構築とモダン化 クラウドスケールの分析 Azure AI インフラストラクチャ 適応型クラウド Azure のネットワーク セキュリティ AI Azure AI Azure を利用した責任ある AI Azure AI インフラストラクチャ インテリジェントなアプリの構築とモダン化 ナレッジ マイニング Azure 上の Hugging Face Azure 機密コンピューティング アプリケーション開発 インテリジェントなアプリの構築とモダン化 開発とテスト DevOps DevSecOps サーバーレス コンピューティング アプリケーションとデータのモダン化 Azure でのロー コード アプリケーション開発 クラウド移行とモダ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
)
David G. Robinson (data scientist) - Wikipedia
Data Science Platform & AI Market | bitgrit
Amazon.co.jp: データサイエンティストの秘密ノート 35の失敗事例と克服法: 高橋威知郎, 白石卓也, 清水景絵: 本
調査・研究委員会－データサイエンティスト協会一般(個人)会員向けアンケート調査結果｜一般社団法人データサイエンティスト協会
データ分析コンペティションを、日本の当たり前に。
Sansan株式会社 技術本部
Real-time Recommendations using Spark Comcast Labs