「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
人付き合いは大切だと言われるが、実際どれくらい大切なのか。 俺みたいなタイプは知識として教えて欲しい。 人脈と成功の本はこれを読め。 やっぱり人脈か 学生時代に触れた言葉で印象に残っているものがある。それは「人・本・旅」だ。ライフネット生命の出口治明の言葉で、彼は人間が学ぶ方法はこの3つだと常々言っている*1。俺はこれを読んだ時に思った。 「俺は人に会うのは好きじゃないから、代わりに本を倍読もう」 それで積極的に本を読み、年に一回は旅に出るということを続けてきた*2。だが、色々と本を読み続けたことで、あることに気がつく。人と会い、繋がりを作ることは重要ではないか、と。 もしかしたら「学び」だけなら「本」と「旅」だけでもそれなりに得られるかもしれない。だが「成功」を求めるならば、「人」の比重が多いようだ。俺が読んできた様々な本で、「人脈」や「人的ネットワーク」の重要性が語られていた。また、社
「デザインに興味があるのですが、どうやってデザインを学べばいいのでしょう？」という質問は、以前に書かせて頂いた「米国のデザイン教育から学んだこと」という記事に対して一番多かった反響の1つでした。これはデザインの分野があまりに多様なためにどこから手を付けていいのか分かりづらいというのが原因のように思います。 そこで今回は情報全体を俯瞰出来るようにするべく、下記のそれぞれのカテゴリー別に、それぞれ有益なリソースをまとめました。このリストが皆さんのデザイン学習リソースとしてお役立てば幸いです。 海外のデザイン学習リソース 23のカテゴリーOnline Learning（オンライン学習）UI/Web:（ユーザインターフェイス／ウェブ）General（一般）Product（プロダクト）Branding:（ブランディング）Book Cover Design:（ブックカバーデザイン）Design Por
Photo by Oferico 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について勉強したことはありますか？そして、基本的なアルゴリズムについて、どのようなものがあって、どのようなときに使うとよいかといったことを説明することができますか？ 仕事をしていると、プログラミング言語等の勉強や業務に忙しくて、正直アルゴリズムどころではないという場合がほとんどでしょう。しかし、いつか勉強しようと思っていたけど、基本的なアルゴリズムにどんなものがあるのかなんて今更聞けないな……ということもあるかと思います。 今回はそんな方に向けて、基本的なアルゴリズムの一部の概要に加え、アルゴリズムの勉強に役立つサイト、書籍をご紹介したいと思います。 ■アルゴリズムを学ぶ意味 例えば、ソート等については、通常はすでにソート関数があるので、自分で作らなくても済む＝アルゴリズムも勉強しなくていいと思ってしまうかもしれません。しか
これは何かGoogleの Material Design Guideline - Data Visualization がとても良くまとまっていたので、自分なりに和訳・編集してまとめたものです。 ※ 注意事項 こちらはあくまで、もとのドキュメントを参考に筆者が和訳・編集したものになります。原文の完全な和訳ではなく、抜粋の範囲や、英=>和の際の意訳を筆者が恣意的に行っています。 筆者の意訳・編集による曲解や元のドキュメントでのオリジナルの文意が気になる方は原文を読むことを強くおすすめします。 和訳の公開の可否についてはGoogle社に直接問い合わせています。1 / 原理原則（Principles） データの可視化は、複雑で内容の多い情報をグラフィカルな形式で表現するコミュニケーション手段である。 可視化の結果、データを比較しストーリーを伝えることが容易になり、データの利用者の意思決定の助け
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
The web today is a growing universe of interlinked web pages and web apps, teeming with videos, photos, and interactive content. What the average user doesn't see is the interplay of web technologies and browsers that makes all this possible.� Over time web technologies have evolved to give web developers the ability to create new generations of useful and immersive web experiences. Today's web is
A interactive Git visualization tool to educate and challenge!
大規模データが公開されているサイトについて以下のQuoraでid:makimotoさんが質問していました。Data: Where can I get large datasets open to the public? - Quora以下、紹介されているサイトの一覧です。一部有料のものもあるようです。UCI Machine Learning RepositoryPublic Data Sets : Amazon Web ServicesCRAWDADno titleCity of Chicago | Data PortalGovLoop | Social Data Network for Governmentdata.gov.uk | Opening up governmentData.Medicare.GovData.Seattle.Gov | Seattle’s Data SiteOp
JavaScriptでグラフ描画入門！全８個のライブラリをコード付きで一挙に解説！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です。 今回は、JavaScriptを使って「グラフやチャートを描きたい！」とか、「さまざまなデータを可視化させたい！」という人にオススメのJSライブラリをご紹介しようと思います。 また、すぐに使い始められるように、ミニマムな構成の「サンプルコード」も合わせて掲載しているので、自分に合ったライブラリを使う取っ掛かりになれば幸いです。 ■Chart.js 【Chart.js】 最近、活発にバージョンアップをしている「Chart.js」は、すべてのグラフが自動的にアニメーション表示されるユニークな仕掛けを持っており、シンプルで理解しやすい記述が出来る点も魅力です。 グラフの種類は少ないものの、モダンブラウザ＆レスポンシブ対応で、あまりカスタマイズせずに「デフォルト」のままでも手軽に使えるでしょう。 【 基本の書き方 】 「chart.js」ファイルは、公式
はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です（デジモンは知らなくてOK） ３月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ
日本のウェブデザインの特異な事例
sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人
Raphaël―JavaScript Library
The most popular coding language for the web is javascript; so much so that since the advent of HTML5, it has now been officially accepted as the default standard. Javascript has moved beyond a smaller client-side browser-based language to become integrated not just for front-end design, but also for back-end server-side development. As a result there are has been a huge growth of Javascript libra
NetflixのgithubリポジトリはWeb技術の百貨店だった - DiaryException
検索しているとなにかとNetflixのgithubリポジトリがヒットするので、全部（2015/07/18現在分）調査してみた。 github APIで https://github.com/Netflix のリストを全部取得して、名前・概要・URL・最終更新日時 (なんの更新だ?) を抽出。 AWS用のプロダクトが多かったのでまずそれらと、その他という分類にした。その他はほとんどがJavaライブラリ・システムだが、一部WebアプリケーションやPythonライブラリがある。 日本語での説明はReadmeやWikiを見て書いているが、理解が正しくないかもしれない。 AWS用 aws-autoscaling Tools and Documentation about using Auto Scaling URL: https://github.com/Netflix/aws-autoscalin
ビジネスの達人がこっそり教えてくれる『「先延ばし」にしない技術』の真実 : マインドマップ的読書感想文
「先延ばし」にしない技術 【本の概要】◆今日ご紹介するのは、かなり「当たり」な自己啓発本。 タイトルには「先延ばし」とありますが、「実行力」全般に関するTIPSが満載です。 アマゾンの内容紹介から。「時間が足りない」人生に、サヨナラしたいと思いませんか? 15万人以上の行動習慣をあっさり変えた、「実行力」を身につける唯一の方法。 新年早々に読むには、うってつけの1冊！ なお、タイトルは今年初の「ホッテントリメーカー」作です。 いつも応援ありがとうございます！ 【ポイント】■1.目標達成にはイメージするだけではダメ 人生の成功を手にするには、目標を達成した場面をイメージする「ゴールの視覚化(Outcome-oriented Visualization)」よりも、目標までのルートを正しく捉える「プロセスの視覚化」の方が、ずっと重要なのだ。（中略） だから、決心を最後まで保って目標を達成するには
ソースコードを公開したソフトウェアで収益を得ている会社をまとめる。いわゆる「オープンソースソフトウェア（OSS）」という有名な言葉を使わなかったのは、OSS の定義に当てはまらない、またはその可能性があるものが含まれているため。 この記事では "OSS" の定義に当てはまらないものも含め、主要な事業を構成するソフトウェアを一定のライセンスの下で公開している会社をまとめていく。このようにソースコードを公開して利用者やフィードバックを集めるビジネスモデルは open core とか COSS: Commercial Open Source Software と呼ばれているようだ。 企業が「ソースコードが公開されているソフトウェア」を利用するメリットとしては、主に以下の2つがあると考えられる。 コア機能の開発に集中できる 自社のビジネスの核となるソフトウェアの開発に集中し、それ以外の機能的・非機
matayoshi.org
Step into the world of Matayoshi, where its philosophy and principles are deeply rooted in wisdom and tradition. Like a gentle breeze that stirs the soul, Matayoshi’s core values beckon you to explore a path of honesty, discipline, respect, and continuous growth. This article delves into the origins of Matayoshi philosophy, revealing its unwavering commitment to integrity and self-control. As you
HTMLのtableにクラスを加えるだけで、グラフやチャートを簡単に実装できるCSSのフレームワーク -Charts.css
棒グラフや折れ線グラフ、どうやって実装していますか？ Charts.cssなら簡単です。データをtableタグで実装し、CSSのクラスをtableに加えるだけで横棒グラフ、棒線グラフ、折れ線グラフ、エリアグラフなどを簡単に実装できるCSSのフレームワークを紹介します。 HTMLは普通の表組みなのでアクセシブル、グラフやチャートはレスポンシブにも完全対応した優れものです。 Charts.css Charts.css -GitHub Charts.cssの特徴 Charts.cssのデモ Charts.cssの使い方 Charts.cssの特徴 Charts.cssはtableで実装した表組みにシンプルなCSSのクラスを加えるだけで、さまざまなグラフやチャートを実装できるフレームワークです。カスタマイズも簡単で、ユーティリティのクラスも豊富に用意されています。 HTMLとCSSだけで実装 セマ
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノートJavaScriptd3.jsデータ分析データサイエンスcolaboratory CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/lGyPElrihg pic.twitter.com/mWZn
書籍業界のGithub ? 「O'Reilly Atlas」にて動物本を堂々とタダ読みする - 君たちは永遠にそいつらより若い
書籍業界の Github ? 僕は電子出版業界に明るくないので今回初めて知ったのですが、O'Reilly が Atlas という新しい出版プラットフォームの開発を進めているみたいですね。 正式サイト https://atlas.oreilly.com/ ブライベート β版 http://atlas.labs.oreilly.com/ Publishing with Atlas - YouTube その機能(予定)は、まるで書籍業界の Github のよう。(まるで〜というかα版は GitHub上に構築されてます) Webブラウザ上に執筆専用エディタ(普通のテキストエディタで書いてもよい) Markdownっぽい記法で本を執筆できる gitベースでバージョン管理が出来る(forkもできる) collaborate 機能があって、著者、編集者、レビュアーなど複数人で編集できる HTML + C
テキストでUMLやシーケンス図、クラス図などを作成できる言語です。 ダイアグラムをテキストで記述できるため、Gitで管理することもできます。 Visual Studio Codeでは、次のようにPlantUMLプレビューでダイアグラムを確認しながら作成できます。 まず、Visual Studio Codeが端末にない人はインストールをしてください。 Visual Studio Code – Code Editing. Redefined また、Javaもインストールが必要となります。 無料Javaソフトウェアをダウンロード インストールが完了したら、Visual Studio Codeで拡張機能としてPlant UMLを追加します。 Marketplaceから「plantuml」と検索してインストールします。 下のリンクからでもインストールできます。 marketplace.visuals
Graphviz
Please join the Graphviz forum to ask questions and discuss Graphviz. What is Graphviz? Graphviz is open source graph visualization software. Graph visualization is a way of representing structural information as diagrams of abstract graphs and networks. It has important applications in networking, bioinformatics, software engineering, database and web design, machine learning, and in visual inter
Ajaxに関する日本語の情報をざっと集めてみました。(一部日本語ではないものを含みます) 丁寧な調査ではないので、本当に大ざっぱなものです。 一応、以下の内容は多少メンテナンスしようと思うので、追加削除などのリクエストがあれば、私までメールを下さい。 非常に長くて申し訳ありませんが、頑張って必要な情報を探してみてください。 ★ 出版物 (この部分は現在フォロー仕切れていません) Ajaxイン・アクション (2006/06/20追加) https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4844322222/autumnmagazin-22 Ajax イン・アクションの4章が酷すぎる (2006/06/20追加) https://blog.hawklab.jp/item-69.html Googleマップ+Ajaxで自分の地図をつくる本 Google Maps
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 S
改訂版について (5/7/2019公開) この記事は、私がこちらに公開したもの中では最も読まれているようです。そこで、執筆後に気づいたこと、古くなった情報、新しい技術動向などを考慮に入れて改訂をしました。主な変更点は以下の通りです： 新しいセクションの追加 最近の本の紹介 細かな表現の修正 この記事は複数のセクションに分かれていますので、前編から始め、順番にアップデートして行きたいと思います。何かお気付きの点などありましたら、コメント欄、もしくはkonoアットマークucsd.eduにお願いいたします。 はじめに この記事は、可視化の専門家ではない人がコンピュータを使ってデータ可視化を実際に行う場合に必要な、一般的なノウハウをお伝えするシリーズの第一回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ （本稿） 中編: 分かりにくい可視化を避けるための手法の選択 後編: Part 1
はじめにこの記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 （2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系
Blog of 0x1fff 0x1fff: 35 Google open-source projects that you probably don't knowにおいてGoogle Codeでホスティングされているプロジェクトから35のプロジェクトが紹介されている。もとはポーランド語で記載された0x1fff: 34 projekty Open Source udost?pnione przez Googleを英訳したものとあるが、翻訳する段階で1つプロジェクトが追加されて35になっている。その後さらに25のプロジェクトが、その後さらに34のプロジェクトが追加され、合計92のプロジェクトがまとめられている。マイコミジャーナルでニュースやハウツーとして取り上げたものも多い。取り上げられているプロジェクトは次のとおり。 テキストファイル処理 Google CRUSH (Custom Repo
「Front-End Developer Handbook 2017」がGitBookで無償公開。フロントエンドデベロッパーに求められるさまざまなスキル、要素技術、ツールなどを幅広く紹介する一冊
「Front-End Developer Handbook 2017」がGitBookで無償公開。フロントエンドデベロッパーに求められるさまざまなスキル、要素技術、ツールなどを幅広く紹介する一冊 WebサイトやWebアプリケーションにおいて、ユーザーが操作する部分の開発を担う「フロントエンドデベロッパー」が扱う技術は急速に広がっています。 もちろんその基盤はHTML/CSS/JavaScriptにありますが、より高度で快適なユーザー体験を実現するにはその基盤となるHTTPやDNSといった下位レイヤの技術やSEOやUIデザイン、フォントといった細分化された専門性、そしてもちろんJavaScriptプログラミングやjQuery、React、Angularといったフレームワーク、JSONやAPIやパッケージマネージャ、ビルドツール、エディタやデバッガなどの周辺ツールとそのトレンドなど、とても一人
アメリカ海洋大気圏局（NOAA）がサイト上に公開した、東日本大震災前後の日本における夜間照明の様子を撮影した衛星写真です。 参照元はこちら。 NOAA Environmental Visualization Laboratory - The Night the Lights Went Out Over Japan http://www.nnvl.noaa.gov/MediaDetail.php?MediaID=697&MediaTypeID=1 画像左側の日本列島が、平均的な夜間照明の様子で、右側が震災後の夜間、2011年3月12日の照明となっています。より詳細なそれぞれの画像と拡大画像へのリンクを下記に掲載します。 平均的な日本の夜間照明 697-189_20110325-NTLBefore.jpg (1920×1080) http://www.nnvl.noaa.gov/images/
2015年11月26日 人類は少子高齢化しました Tweet TEDにおける伝説的なプレゼンの一つにHans RoslingによるStats that reshape your worldviewがある。1000万回以上も視聴されたプレゼンなので見たことがある方も多いだろう。彼はTrendalyzerという自作のソフトを用いて、統計データを視覚化し世界の様相を伝えている。 Trendalyzerはここで配布されている。また、後にTrendalyzerはGoogleに買収され、Google Visualization APIとして配布されている。さらに、様々な長期的統計データもここに整理・集約されている。 彼は2006年に行われたプレゼンにおいて、先進国は長寿で少家族、発展途上国は短命で大家族という先入観は今や正しくなく、世界全体が少子化・長寿化に向かっていることを示した。次のVizは彼が示
英語の技術blog何読んでるの？と言われたのでまとめをば。 私も有名どころしか知らないのですが、誰かの役に立てたら幸いです。 もし「えーアレ読んでないの？」と思った方は、トラバかコメントで意見をいただけるととてもうれしいです。 ＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋ 最近英語の技術ニュースも読むようにしています。案外「興味のあることだったら英語でも読もうとするんだ！」と正直自分でも驚くほどまめにチェックできるものです。*1 教えていただいた方ありがとうございます！おかげさまでたくさんリストに追加できました。敬称を省略してしまって申し訳ありませんが、情報をいただいた方を語尾に明記してみました。(idははてな、@はTwitterIDです) 英語配信のニュースサイト・ブログ 配信頻度も書いておきました。なれないうちは少なめでもよいと思っています！ 大手ニュースサイト Web Apps, Web Technolo
情報工学 CG分野の業績事情
http://dlit.hatenablog.com/entry/2018/10/10/080521 https://anond.hatelabo.jp/20181010122823 私もこの流れに賛同したので続きます。私は博士課程の学生なので、多少間違いがあるかもしれませんが、大筋は合ってると期待します。身バレしない程度にざっくりとした纏めにとどめますが、誤りがあった場合の修正については諸氏にお願いしたい。他の研究者の諸事情を聞くのは面白いですね。 はじめにCG分野の研究は、大雑把に分けると オフライン／リアルタイム レンダリング 流体／弾性体 シミュレーション モーション 形状解析および形状処理画像処理というようなモノになると思います。各分野を横断する様な複合的な研究も多いのですが、大雑把にというところでお許しください。最も著名な研究者は現在はドワンゴリサーチを主幹しておられる西田先生
[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ - Qiita
「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。 そんな方々に向けて、Kaggleで公開されているデータ分析の手順を追いかけながら、そこで必要とされている知識を解説したいと思います。全体像を把握することで、より理解が進むはずです。 1. データを分析するために必要な統計的知識 機械学習の目的は未知の事柄を推定することです。そのために既にあるデータから何らかの法則性を見つけ出す為に様々な手法が考えられてきました。 統計学はご存知でしょうか？ 機械学習はデータを扱うという点で統計学と深い関係があります。平均値や標準偏差などは聞いたことがあると思います。統計学はそれらの情報をこねくり回すことによって、限られたデータから本当の全体像を推定します。例えば、選挙の結果を開示前に知りたいときに、投票者全員に聞ければ良いですが、そうもいきません。そこで、統計学は様々な方法を使
![[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f4a54c2f823323603e91d6c7e92388fa3e031a8c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB6ZW5vbm5wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1kYjdkZjRhYWU2MzBkZWM2ZjhlYThlMjQ4ZTAxNjRhNg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D785c46ed4b2354aacb4bdcc0136340ba)
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AWS News Blog
AWS Week in Review – AWS Documentation Updates, Amazon EventBridge is Faster, and More – May 22, 2023 Here are your AWS updates from the previous 7 days. Last week I was in Turin, Italy for CloudConf, a conference I’ve had the pleasure to participate in for the last 10 years. AWS Hero Anahit Pogosova was also there sharing a few serverless tips in front of a full house. Here’s a picture I […] Amaz
ブラックホールに落ちて行くときにどんな光景が見えるのか、疑問に思ったことはありませんか。そんな疑問に答える映像をNASA（アメリカ航空宇宙局）が公開しました。コンピュータ・シミュレーションにより可視化した映像です。 ブラックホールには、それ以上近づくと光でさえ脱出することができなくなる境界があります。その境界面は「事象の地平面」と呼ばれます。 今回公開された可視化映像は、その事象の地平面の内部まで入って行くものと、事象の地平面に接近後にそこから離れて戻ってくるものと、2パターンが公開されています。 カメラが接近していくブラックホールは、天の川銀河の中心にある、太陽の430万倍の質量をもつ超巨大ブラックホールです。ブラックホールの事象の地平面は約2500万kmにおよびます。ブラックホールは高温で輝くガス円盤（降着円盤）に取り囲まれており、また円盤の内側には光子リングも見えています。 こちらは
統計・データ解析
『Rで楽しむ統計』が出ました。サポートページ 『Rで楽しむベイズ統計入門』が出ました。サポートページ，第7章のRコードをStanで書き直したRで楽しむStan 全国学力・学習状況調査の個票の疑似データがこちらで公開されています。データ分析の練習に使えそうです。SSDSE（教育用標準データセット）も。 R 4.x では stringsAsFactors=FALSE がデフォルトになりましたが，本サイトの古い記事ではそうなっていないところがあるかもしれません（read.csv() などで as.is=TRUE は不要になります（あってもかまいませんが））。 R 4.2 ではWindowsでもMac同様UTF-8がデフォルトになりました。もう fileEncoding オプションに "UTF-8"，"UTF-8-BOM" を指定する必要はなくなりそうです。一方で、SJIS（CP932）データの場
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ブラックホールに落ちたらどんな景色が見えるのか NASAが可視化して再現