データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
事実と真実はどう違うか。また裁判官のキャリブレーションについて - 極北データモデリング
俺が通ってるジムのステアマスターにはテレビが付いていて、いつもテレビ見ながらをステアマスター漕いでるんだけど、この前北斗の拳の再放送見ようと思ってテレビ点けたら放送大学の講義をやっていて、これがえらく面白かった。 それは科学哲学の講義で、テーマは「事実と真実はどう違うか」というものだった。 話の要点は以下の3つだ。 1. 真実は観測できない 先生はこんなフリップを出して話を始めた。 「何かを観測して得たデータを事実と呼ぶならば、事実には必ず誤差が含まれています。事実の集積から、何らかの手続きで誤差を消去して抽出したものを真実といいます」 ガタガタのヒストグラムという事実を集めて、そこから滑らかな曲線を描く真実を取り出すわけだ。 先生の定義によれば、真実は事実のように直接観測できるものではない。 現実世界で見ることも、手で触れることもできないのだ。この点、事実よりも思い込みや妄想に近い存在だ
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バイオ系研究室PC管理担当のメモ
