7 Command-Line Tools for Data Science | Jeroen Janssens
Data science is OSEMN (pronounced as awesome). That is, it involves Obtaining, Scrubbing, Exploring, Modelling, and iNterpreting data. As a data scientist, I spend quite a bit of time on the command-line, especially when there’s data to be obtained, scrubbed, or explored. And I’m not alone in this. Recently, Greg Reda discussed how the classics (e.g., head, cut, grep, sed, and awk) can be used for
農環研ウェブ高座「農業環境のための統計学」第１回 (農業と環境 No.148 2012.8)
農環研ウェブ高座 「農業環境のための統計学」 第１回 「前口上－統計学の世界を鳥瞰するために」 ○これから統計ワールドに出家されるみなさんへ みなさん、めくるめく生物統計学の世界へようこそ。憂き世のデータ至上主義に疲れ果てたみなさんは、数字の海を日々懸命に泳ぎつつ、どこかにあるだろう 「至高の統計分析」 なる蜘蛛（クモ）の糸にすがりつこうとしているのではないでしょうか。苦しくないですか？ つらくはないですか？ 日々、農業環境研究に邁進しているみなさんに、私は今回の連続高座を通じて、次のような引導を渡した上で、悩ましい憑きものを落としてさしあげたいと思います。 データの荒海を泳ぎ切ってもどこにも 「究極の真実」 などありはしないのだ。 統計学はその時その場かぎりでの 「最良の結論」 を導く便法にすぎないのだ。 現世を生き続ける私たち人間にとって天上の極楽浄土を説くことは何の意味もありません。
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