「データサイエンティスト」って何だ － ＠IT
2012/06/04 5月最終週に、おそらく日本で初めての「データサイエンティスト」トレーニングが開催された。このトレーニングコースが養成を目指す「データサイエンティスト」とは何なのだろうか。 これはEMCジャパンが開催する「Data Science and Big Data Analytics」コースの第1弾。あくまでもベンダ中立のトレーニングで、ツールとして登場するのは統計処理言語の「R」やHadoopなど、オープンソースのもののみだ。EMCは今年第1四半期より、米国で同様のトレーニングと認定資格を提供し始めていて、トレーニングコースは募集開始後2日間で2000人の応募があったほどの人気だという。日本では若干遅れての提供開始となった。EMCジャパンはまた、立教大学と提携し、経営学部国際経営学科でビッグデータをテーマにした授業を開講することも発表している。 トレーニングコース開設の背景を
「ビッグデータが迫る 研究開発の変革」 - 統計数理研究所
BBL@RIETI 平成24年5月14日(月) ビッグデータが迫る ビッグデ タが迫る 研究開発の変革 研究開発の変革 樋口知之 樋口知之 （情報 システム研究機構 （情報 システム研究機構 統計数理研究所） 統計数理研究所） 樋口知之 樋口知之 （情報・システム研究機構 （情報・システム研究機構 統計数理研究所） 統計数理研究所） 統計数理 究所 概 統計数理 究所 概 統計数理研究所の概要 統計数理研究所の概要 設置目的・沿革・活動 設置目的 主要活動 沿 革 ○ 統計数理に関する総合研究 ○ 研究活動 ・我が国における統計数理の中核拠点 ・先端的な研究を推進 沿 革 1944年：文部省直轄の研究所として設立 1985年：大学共同利用機関に改組転換 年 合 大学 大学創 ○ 共同利用 ・多様な分野との共同研究 ・スパコン，ソフトウェア，乱数 1988年：総合研究大学院大学創設
一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary
私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関（および因果関係）」については、 ２つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。 例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
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日本統計学会創立75周年記念出版『21世紀の統計科学』(全3巻) 増補HP版 (2012年1月)