実務において回帰分析を行うに当たっての注意点を改めて挙げてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日のことですが、以下のニュースが統計的学習モデル界隈で話題になっていました。 肝心の箇所が会員限定コンテンツなので簡潔にまとめると、従来モデルよりも説明変数に入れる海域の数を増やした上で、Lasso（L1正則化）回帰で多重共線性を抑えつつ汎化性能を高めるというアプローチを取った、というお話です*1。これは回帰分析という基本に立ち返った、昨今の「猫も杓子も生成AI」という流れからは一線を画した試みで、いかにも玄人好みという感があるなと僕も感じた次第です。 一方で、僕が身を置く広告・マーケティング業界でもMMM (Media/Marketing Mix Models)を初めとして様々なタイプの回帰分析が広く行われていますが、個人的に見聞する範囲では冗談でなく本当にピンキリで、中には「そんなデタラメな回帰分析で本当に役員会の意思決定に使っているんですか？？？」みたいなケースも珍しくありません。
「Databricks とは？何ができるか」新入社員が感じたイケてる機能１０選 - Qiita
目次 はじめに 背景と目的 Databricksとは何か 機能紹介 共通 データエンジニアリング 機械学習 Databricks SQL おわりに はじめに こんにちは。Databricks の新井です。Qiita 初投稿です。 2022年の7月よりソリューションアーキテクトとして働き始めました。 お客様に弊社製品を知っていただき、導入いただく際の技術サポートを行う役割です。 本記事では Databricks にご興味がある皆様に弊社プラットフォームを理解いただくために、新入社員の目線から便利だと感じた10個の機能をまとめました。 今後も記事執筆を継続するモチベーションに繋がりますので「いいね」や記事の保存、SNSで共有いただけると嬉しいです。宜しくお願いいたします！ 背景と目的 皆様の中には Databricks という会社に馴染みがない方も多いと思います。 米国カリフォルニア州に本社が
総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門
統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
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
Open GPU Data Science | RAPIDS
What is RAPIDSRAPIDS provides unmatched speed with familiar APIs that match the most popular PyData libraries. Built on state-of-the-art foundations like NVIDIA CUDA and Apache Arrow, it unlocks the speed of GPUs with code you already know. Learn more on the About Section Why Use RAPIDSRAPIDS allows fluid, creative interaction with data for everyone from BI users to AI researchers on the cutting e
もし外資系企業の女子マネージャーが経営戦略部門の「データアナリスト」を務めたら｜次郎花｜note
こんにちは、次郎花です☆ タイトル長い（笑）...ぱ、パクリなんかじゃないですよっ！ はい。 というわけで、今回はわたくしのお仕事「データアナリスト」についてご紹介したいと思います。データアナリスト／データサイエンティスト（以下、DA/DS）のブームもそろそろバブルがはじける頃かと想像していますが（もうはじけてる？）、いまだに一定数の方が憧れを持って、あるいは異世界転生を狙ってジョブチェンジしようとしているこれらの職業。最近では、実際にDA/DSである方の現場の声なども散見されるようになり、どのような職業なのか実態が少しずつ広まってきたようにも思います。ですので、今さら感はありますが、私もご多分に漏れず知見を共有できたらという思いでこの記事を発信しようと考えました。 次郎花って？まずは、次郎花って誰やねん、というところからですね。わたくし次郎花はとある外資系企業のCEO直轄の経営戦略部門で
データサイエンティスト生活でお世話になった本｜武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
みなさんこんにちは。くにです。 データ分析の世界に足を踏み入れてから9年が過ぎました。 分析実務未経験でキャリアチェンジできたのは幸運としか言えませんが、ある意味無知だったからこそ無謀な挑戦ができたのかもしれません。この挑戦の泥臭い記録は、この記事に書きました。 ポジションは変われど、データを扱う仕事をまだ続けています。 私は実務で手を動かしつつ、不格好に失敗しながら学んできました。わからないことにぶつかるたびに本を買い、その本でわからないことがあればまた本屋に行き、自分が少しでも理解できそうな本を探して買いました。そして、気になる参考文献があれば、それも買って読んでみる…。 こんな生活を続けているうちに、部屋が本だらけになってしまいました。 正直に言って読み切ったという実感のある本はありません。しかし、実務で何かしらお世話になった本は数多くあり、そういう本は手放さずに手元に置いています。
データサイエンティストとして読んで役立った本たち@2020-07｜だみ〜
2016年10月に未経験・新人データサイエンティストで雇ってもらいました。当時はまだ業界が牧歌的だったのと、比較的書類上のスペックが高い若者だったのもあり、運良く拾ってもらえたのでした。今だと100％受かってないです。 そんな私が今までで読んだ本の中で、役に立った本をつらつら書いていきます。 現代の若者がどんどん優秀になっているので、これくらいでいまんとこいっぱしのデータサイエンティスト（@ビジネスサイド）になれるんだなあという基準を述べようかと思いました。何年か後に振り返りたいですね。 もちろん、これが誰かの学習の役に立てばと思っています。 ちなみに、アフィリエイト入れてないので気にせず買っていってください。 数学無難に解析学と線形代数学を勉強しておくといいと思っています。
Data School
New? Start here! Log in / Sign up for courses Get weekly tips 💌 About Data School How to prevent data leakage in pandas & scikit-learn ☔ · April 25, 2024 · machine learning Python Should you discretize continuous features for Machine Learning? 🤖 · April 10, 2024 · machine learning Python Jupyter & IPython terminology explained 💡 · March 18, 2024 · Python Get started with conda environments 🤝 ·
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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
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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。
