40歳で成功するために、30代でやった３つのことと１つの決断 - RepoLog│レポログ 統計データを使って様々な暮らしをレポートするブログ
まずはじめに、ご報告させていただきたいことが。 このたび、2018年から某国立大学大学院博士課程に挑戦することを決めました。 といっても、これから受験なので落ちるかもしれませんが… 本日は、そんな一大決心をした30代半ばを迎えたサラリーマンの人生観・仕事観を存分に語ってみたいと思います。 30代でやった3つのことで人生が動き出す ぼくは25歳で社会人になったのですが、20代後半で転職したこともあり、あっという間に社会人としての20代は過ぎ去っていきました。 ついこの間30代を迎えたばかりだと思っていましたが、30代になってからは、仕事・仕事・仕事の日々で気が付いてみれば30代も折り返しを迎える年齢になっていました。 そんな慌ただしい日々にあって、なかなか仕事についてはもちろん、人生についてもじっくり振り返る機会もないまま、将来への漠然とした不安感だけが膨れ上がってしまっているので、ここいら
DeNAの大規模データマイニング活用したサービス開発
「DeNAの大規模データマイニング活用したサービス開発」 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 2014年度下期 「ビックデータ実践論」 特別講義 の講義資料です。 実際の大規模データマイニング活用したサービス開発での各種挑戦、心がけていること、分散処理基盤、等、話しています。興味ある方はぜひ。Read less
1ヶ月で統計学入門したので「良かった本」と「学んだこと」のまとめ - ぴよぴよ.py
前回の「ゲームプログラマからデータサイエンティストに転職しました」 の記事でもお話したとおり、5月からデータ解析する人になりました。 とはいえ、データ解析に関しては未経験。 少しでも不安を減らすために、4月の有給消化期間は統計学のお勉強しました。 今回はおすすめしてもらった中で読んで良かった本の紹介、そして読んだ本の簡単なまとめを書いて行きたいと思います。 ※前提: 4月時点の自分の知識に関して 自分は大学は情報科学を専攻していたが、難しい数式は苦手 統計学は1コマ分受講していたが、単語を覚えている程度でかなりあやうい まず一番最初に読みたい本 「完全独習 統計学入門」 「簡単に統計学の全体像がつかめる入門書はないか」とTwitterで相談したら、こちらの本を数名の方が薦めて下さった。 完全独習 統計学入門 作者: 小島寛之出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2006/09/28メ
標準偏差とは何か！その求め方と意味を図解で徹底解説
ここでは高校数学で登場し、統計学を学ぶ上でとても重要な役割を担う「標準偏差」について、図解を駆使し、その求め方と意味について解説していきます。 標準偏差の求め方や意味を理解するには、以下の4つのSTEPを踏めば簡単に理解することができます。 標準偏差は「式を覚える」のではなく「イメージ化」することがとても重要です。 4つのSTEPを本質的なイメージで捉えることで「標準偏差とは何か」や「標準偏差はどうやって求めるのか」がスッキリ頭に入ってきますので、ぜひ最後までお付き合い下さい。 標準偏差の求め方 標準偏差を求める式がこちらになります。 いきなりかなり難しい式が登場してきました（汗 この式を覚えることはなかなか厳しいですよね。 ただ、この式の記号のひとつひとつをイメージ化しながら読み解くことで、この難しい式が実はとてもストーリー性のある面白い構造をしていることが分かってきます。 ここではその
ABテスト・LPOのための統計学【社内向けサディスティックエディション】データアーティスト株式会社
ABテストにおける統計の重要性が語られ始めてきております。データアーティスト社内教育用に使っている資料でございます。 少しでも皆様のお役にたちますと幸いです。Read less
「統計解析ソフトRのスクリプト集」公開のお知らせ - 心理発達科学専攻からのお知らせ
石井准教授の作成した「統計解析ソフトRのスクリプト集」をオンラインで公開します。名古屋大学教育学部の「心理・教育の統計学」の授業で実際に使用されている教材です。学習・研究にご活用下さい。 2016.4.5 Ver. 4.0βを公開しました。棒グラフオプション、オメガ係数、効果量、標本サイズの推定などの記述が加わりました。 2015.3.18 Ver. 3.0βを公開しました。記述統計量の算出の部分を統一的にしたのと、データ例を書籍にあわせて変えています。 2014.11.4 Ver. 2.2βを公開しました。 統計解析ソフトＲのスクリプト集 (PDF) 下記のサイトでは、シラバスと講義資料が公開されています。あわせてご活用下さい。 「心理・教育の統計学」（名大の授業） 講義資料 (PDF) ーーー はじめに 石井秀宗 この冊子は，心理学や教育学の研究でよく用いられる統計手法に関して，統計解
統計学・データサイエンスの勉強法
ここ数年、私はデータサイエンスについて学んでいます。おすすめの学習資料を紹介したいと思います。 教師用の教科書と初心者用の教科書 私自身、データサイエンスを学ぼうとして色々なソースを試してみました。残念なことに、日本語の良い学習資料は見つけられませんでした。どこかのブログで読んだことがありますが、教科書は教師用と学生用の二週類があるそうです。一つめは内容が既に分かっている教師の為の教科書で、日本はこのタイプです。もう一つのタイプの教科書は自学自習を目的に作られているので、教師なしで学ぶできる教科書になっているということで、アメリカはこのタイプの教科書が多いです。私自身、他の文系・理系の教科書を探した時もアメリカの教科書の方が分かりやすく、その本だけを読めば分かるようになっていると同じ印象を持ちました。 オンライン教育（MOOC） アメリカは科学教育に熱心であり、最近はやりのMOOCでも豊富
今月下旬に『手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング』（技術評論社）という本を出します - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
本日、出版元の技術評論社(gihyo)様の公式サイトでオープンになりました。 手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング：書籍案内｜技術評論社 そして書影はまだ反映されていないようですが、Amazonでも予約受付が始まった模様です*1。 手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング 作者: 尾崎隆出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/08/22メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (3件) を見る ということで、僕が生まれて初めて執筆した書籍が恥ずかしながら8月22日（予定）に発売されることになりました。詳しくはgihyo様の公式サイトをご覧いただきたいのですが、このブログで唯一はてブ1000超えを達成したエントリ（Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くData Scientistのブ
戦略的データサイエンス入門
ビッグデータ時代とも言われる昨今においては、膨大なデータをビジネスの枠組みの中に組み込んで活用することが重要課題となっています。つまり、データ収集を行ってビジネスの全体像を把握し、適切なデータ分析を行って正確な予測をした上でビジネス戦略を決めることが求められています。本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。データサイエンスの重要性とその威力を学べる一冊です。 訳者前書き はじめに 1章 はじめに：データ分析思考 1.1 データを使ったビジネスチャンスの広がり 1.2 例：ハリケーン・フランシス 1.3 例：顧客の乗り換えの予測 1.4 データサイエンス、エンジニアリング、そしてデータ主導による意思決定 1.5 データ処理とビッグデータ 1.6 ビッグデータ1.0からビッ
今から統計学を学ぶならコレ！間違い無しの超良質記事まとめ10選。 | SIROKグロースハックブログ
グロースハックを本格的にしようとすると、統計学が出来ると凄く便利！今回は、この記事を見ておけば今からでも統計学を使いこなせるようになる記事をピックアップしましたので、ご覧下さい！ ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学 本にもなっている統計学の入門には最適な決定版サイト。広く使われている統計手法について分かりやすく解説されています。 オンラインで無料で読める統計書22冊 Web上で閲覧可能な統計書がまとめられている超お得な情報が詰まっている記事。 WEBで読める統計関係の良質な資料 統計に関する良質な資料がまとめられている記事。 統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 統計について学べる入門書についてまとめられている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント 統計学を学ぶ上で、重要なポイントが整理されている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい
2014年春版：初心者にお薦めする「本当にゼロから統計学と機械学習の基礎を学ぶ」ための6冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回リストの記事から半年ぐらい経ちましたよー、ということで初心者向けに関しても書籍リストをアップデートした最新版のリストをお送りします。あまり中身が変わってないかもしれませんが、かぶっている本は良い本だということで（笑）。 ところで、昨年秋に比べると「これから統計学・機械学習について学びたい！」という人たちの動機が変わってきているような気がしなくもないんですね。以前は主に「エンジニアでこれからデータ分析について学びたい」という層が多かったんですが、最近になって「営業や企画をやっているんだけど数字を見る際にデータ分析とか知っていると良いことがありそう」という層が増えてきているように見聞します*1。 そういう意味で言うと「エンジニア向けの本を推薦するのが必ずしもベストとは限らない」という側面もありそうなんですが、それは次回までの宿題ということで、今回も基本的にはエンジニア向けの本を一旦揃えてみ
統計学・機械学習でよく使われる数学記号リスト（主に自分用） - About connecting the dots.
統計学とか機械学習周りの本を読んでいると，何の説明もなくややこしい数学記号が出てきて，そういえばこれはなんだっただろう？ と途方に暮れてしまうことが少なくないので，自分用にまとめなおしてみました，というのが今回のエントリ．あくまで自分用なので，全部の数学記号を扱ってるわけではありません*1． 代数学 記号 意味 用例 用例の意味 備考 総和 要するに足し算 総乗 要するにかけ算 クロネッカーのデルタ i=jなら1，それ以外なら0 要するにブーリアン条件 ナブラ *2 3次元ベクトルの微分 要するに各要素の微分 ラプラシアン 3次元ベクトルの2階微分 要するに各要素の2階微分 下限 のとき与式は0になる との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 上限 との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 関数値が最大となるような定義域の元の集合 を最大にするような がの下にくる場合も
2014年春版：ビジネスにおけるデータ分析のプロを目指すなら揃えておくべき12冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
さて、前回リストの記事から半年ぐらい経ちましたよーということで、それ以降に発刊された書籍などを吟味した上で更新したリストをお届けしたいと思います。といっても引き続き今回のリストにも入っているものが多いので変わり映えしないかもですが。。。 前回同様、統計学や機械学習にまつわる学術的な知識を得るだけにとどまらず、ビジネスにおけるデータ分析のプロとして知っておきたい知識を得るために必要な書籍もリストに入れてあります。 確率論まわりの基礎理論についての書籍は僕自身が勉強途中なので割愛しました*1。またコーディングまわりの本は一旦割愛してあります。というか僕はエンジニアとは言い難い身なので（泣）、コーディングまわりや詳細な実装プロセスなどは適宜必要な本を読んで下さいということで。。。 そして改めての断り書きですが、これは「ある程度既に統計学や機械学習などに馴染みがあってそれなりにPythonでコード
統計の落とし穴と蜘蛛の糸｜実験医学online：羊土社 - 羊土社
§ 涙なしの統計学は可能か 講師のひとりとして私も参加したある統計研修の受講生が別の講師が担当した講義内容に関して次のような質問を投げました： 多くの確率分布があることはわかったのですが，いずれも数式で説明されていて，ほとんど理解できませんでした．グラフや図を用いてもっとイメージしやすい説明はできないのでしょうか？それぞれの確率分布は，実生活のこんな場面で使えますとか，こんなデータに当てはまりますというような身近な事例を用いて説明できませんか？ 読者のみなさんもご存知のように，いわゆる数理統計学の理論体系では，現実世界のデータの挙動をある数式で表現された確率密度関数をもつ確率分布によってモデル化します．たとえば，確率変数（変量）が連続的ならば正規分布，離散的ならば二項分布のような確率分布がこれまで数多く提示されてきました．そして，数理統計学に基づく統計分析の本道は，いかにすればこれらの確率
統計解析 & R言語超初心者入門資料まとめ
興味を持ち続けていた統計解析や、R言語の勉強をはじめました！ まだまだ初歩の初歩ですが、この記事がいつか偉大な一歩になれるように頑張っていく所存ですw まずは、R言語や統計解析に関する入門記事や、モチベーションがアップしそうな記事をまとめていきます！ (02/23 11:00) 初学者の人にお勧めな資料にフォーカスしてまとめ直し 🍮 [スライド] 統計学入門 統計学の全体像をつかむのに最適なスライドです。初歩…とはちょっと呼べないくらい内容が深いです！ 🏈 [スライド] 初めての「R」 統計解析を始めるときにWindowsな方も、Macな方もとっつきやすのが『R』です。このRを完全初心者をターゲットに説明をしていただけている資料です。超わかりやすいです！ 🍄 [デスクトップアプリケーション] R用のIDE: RStudioRStudio RStudioはR言語用のIDEです。Wind
効果量(effect size)のはなし - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
統計学的検定の話を始めたら自分の勉強の方が止まらなくなってしまったので（笑）、ついでにやってみようと思います。ちなみにこの記事は前回のやたらブクマを集めた記事の続きみたいなものです。 そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 例えば有意ではないという結果になった時にそれが「実際に帰無仮説が真」なのか「単にサンプルサイズが小さくて検出力が足りないだけ」なのか判断せよという問題。前者なら果てしなくサンプルサイズを大きくしても有意にはならないし、後者なら今度は効果量(effect size)のことを考えなければいけません。 というように前回の記事では検出力(statistical power)と効果量(effect size)について触れたんですが、タイムリーに先日の第36回TokyoRでその辺の話をしてきたので*1、そ
放送大学 - REDIRECT
当サイトは移転しました。10秒後に以下のURLにリダイレクトします。 自動でリダイレクトされない場合、以下のリンクから移動してください。 https://info.ouj.ac.jp/~suuri/_webTohkei/ キャンパスネットワークホームページは教務情報システム(システムWAKABA)に統合されました。 上記に伴い「www.campus.ouj.ac.jp」ドメイン上の各サイトは「info.ouj.ac.jp」に移行されました。 2019 The Open University of Japan
『異端の統計学 ベイズ』 "信念"を数字に - HONZ
本書は、「ベイズ統計」の歴史について述べた本だ。「ベイズの法則」は、迷惑メールの振り分けや商品のおすすめ表示などの様々な分野に応用されている手法である。本書はそれを、このように説明する。 ベイズの法則は、一見ごく単純な定理だ。 いわく、「何かに関する最初の考えを、新たに得られた客観的情報に基づいて更新すると、それまでとは異なった、より質の高い意見が得られる」 この定理を支持する人からすれば、これは「経験から学ぶ」ということをエレガントに表現したものに他ならない。 この法則がキリスト教長老派のベイズ牧師によって発見されたのは古く、1740年代である。ヒュームの懐疑主義が神のデザインに疑義を申し立てた時代に発見された、起きた結果から原因を推測する手法であった。以来現在に至るまで、この法則は数奇な遍歴をたどる。本書の原題は“TheTheory That Would Not Die”、200年の不
2013年秋版：データ分析初心者にお薦めする「基礎を本当にゼロから学ぶ」ためのテキスト5冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
前回の書籍リストは、基本的には「そこそこ統計学のことは知っていて」「機械学習とはどんなものかというイメージがあって」「Pythonの初歩ぐらいはできて」「本を見ながらで良ければRを使える」人たちを対象にしたものでした。 なのですが、世の中そんな最初から基礎レベルであってもきちんとスキルが揃ってる人なんてそうそう多くないわけで*1、特に今の「ビッグデータ」「データサイエンティスト」ブームを受けて勉強を始める人のほとんどが完全な初心者でしょう。 ということで、僕が実際に読んだことがあったり人から借りて読んでみたり書店で立ち読みしたりしたものの中から、そういう初心者向けのテキストを5冊に絞って紹介してみます。なお、毎回毎回しつこいですが下のリンクから書籍を購入されても、儲かるのは僕ではなくはてななのでそこのところよろしくです（笑）。 データ分析の「考え方」を身に付けるために 色々評判の良いものも
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企業における統計学入門
