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実は9月某日で、新卒で入社した会社を退職していました。 充電期間を終え、11月からタイのバンコクに移住し、エンジニアをやっていくことになりました。 分析コンサル会社から、広告系中心の事業会社です。わかる人には会社名わかりそうですね。 担当領域は、データサイエンスやフロントエンドに限らず、いろいろとやる予定です。サーバーサイドとかも。 いつか海外で働きたいとはボンヤリ思っていたのですが、まさかこんなに早く実現するとは思いませんでした。 はじめての海外生活なので正直ビビってるのですが、 日本人も多いバンコクなので、生活面はなんとかなるんじゃないかと高をくくっています。 問題は語学面で、エンジニアリング部署は英語で会話するそうです。 英語力が駄目駄目なので、働きながら語学力を身につけなければなりません。 とはいえ、私の英語力でいきなりアメリカとかの英語圏だったら厳しかったですが、 バンコクに集ま

共立出版様よりご恵増いただきました。ありがとうございます。 データ解析プロセスを学びたいかたは必読、というか真っ先に読むと良い本。 再現可能性のすゝめ 作者: 高橋康介,市川太祐,高柳慎一,福島真太朗,松浦健太郎,石田基広出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2018/05/09メディア: 単行本この商品を含むブログ (2件) を見る 個人的に残念なのは、この本を5月に手にしてしまったこと。 4月であれば、新人研修で「コレ読みましょう」で済んだのに。 本書『再現可能性のすゝめ ―RStudio によるデータ解析とレポート作成― 』は、再現可能なデータ解析とレポート作成の意義と実践方法について、これ以上無いほど丁寧に記した一冊。 再現可能性とは『いつでもどこでもだれでも同じモノを再現できること』。データ解析の文脈では、『同じデータがあったときに、いつでもどこでもだれでも同じ解析結果を再現でき

私が運営中のShinyアプリ「確率分布いろいろ」ですが、 このたびアプリ名を「確率分布Viewer」に変更しました。 それに伴い、 新機能 として、 日本語・英語切替 ブックマーク機能 を追加しました！ ぜひ遊んでみてください。 こちらからアクセス可能です！↓ 確率分布Viewer - http://statdist.ksmzn.com それでは新機能をご紹介します。 新機能1: 日本語・英語切り替え機能 まず、「日本語・英語切り替え機能」 です。 より多くの方に使っていただけるように、英語対応しました。 もちろん、これまでの日本語表示も同様にお使いいただけます。 アプリを起動すると、最初は英語で表示します。 言語を切り替えるには、画面右上の「English」ボタンを押して、表示したい言語を選択します。 試しに「Japanese」を選択にしてみると、日本語表示に切り替わりました。 もちろん

この記事は 「RStudio Advent Calendar 2017」 15日目のエントリーです。 こんにちは、皆さんは英語が得意ですか。私はもう駄目です。 それなのにコーディングなどをしているので、変数名とかカラム名を付けるときにいつも苦労します。僕が書いたコードを見せると、「この変数名はちょっと」という反応が返ることがよくあります。すみません。もう一度リーダブルコードを読み直せ。 そんなときには、 「codic」 にお世話になります。 このサービスはあちこちで紹介されているのでご存知かもしれませんが、 日本語を入力するとプログラミング向けの英語に変換してくれるサービスです。最高ですね。 そんな素敵なcodicですが、お世話になりすぎてしまい、いちいちRStudioからブラウザに切り替えるのも苦痛になってきました。ありがたいことにcodicでは API が公開されているので、RStud

先日TeXShopの記事(TeXShopのSolarize_darkカラースキーマ - Dimension Planet Adventure 最終章 最終話『栄光なる未来』)を書きましたが、 やはりVimを使いたいということで、 やはりVimしかないということで、 VimでTeXを書く環境を整えましょう。 Vim+Texといえば、vim-latexというプラグインもあります。 が、何故か僕の環境では動かず、そして大きいプラグインでよくわかんなかったので 使い慣れたquickrun.vimと、latexmkを使いました。 latexmk latexmkというのは、おおざっぱにいえば.texから.pdfまでのコンパイルを一回で行ってくれるPerlスクリプトです。 僕はMacTeXをHomebrewからインストールしたので、既に入っているものとして進めます。 latexmkの設定ファイルである.

勘違いしがちなのでメモ Numpyで固有値と固有ベクトルを求める。 In [2]: import numpy as np In [4]: A = np.array([[2,3],[1,4]]) In [6]: la, v = np.linalg.eig(A) In [8]: la, v Out[8]: (array([ 1., 5.]), array([[-0.9486833 , -0.70710678], [ 0.31622777, -0.70710678]])) このとき、固有値１に対応するのは、はじめの列ベクトル[-0.9486833, 0.31622777] である。 In [9]: la[0] Out[9]: 0.99999999999999956 In [10]: v[:,0] Out[10]: array([-0.9486833 , 0.31622777]) ちなみに、最大固

中身を見るだけじゃなくて、いろいろ調べる 中身を見る ファイルが小さいとき # zcat test.gz ファイルが大きいとき # gzip -dc access_log.1.gz | less参考 http://open-groove.net/linux/gzcat-and-gzip-dc/ ファイルサイズと、解凍後のファイルサイズを調べる lオプションを使う # gzip -l test.gz compressed uncompressed ratio uncompressed_name 260 426 47.7% index このとき、解凍後のファイルが4GBを超えていると表示バグが発生して、 圧縮率がマイナスになるので注意。 そのような場合は、時間がかかるが下のようにすると解凍後のファイルサイズが表示される。 他に良い方法あるかなぁ。 # gzip -dc test.gz | wc

確率分布ってたくさんあるので、統計を学びたてのうちはよくわからないですよね。 パラメータによって確率分布のカタチも変わってしまうし、 似たような種類が多くて混乱してしまいます。 そこで、R言語のWebフレームワークであるShinyを使って、 確率分布のパラメータをいじってカタチを見ることができる ページを作りました。 いろいろな確率分布のパラメータをいじくるアプリ ネーミングセンスがありません。助けてください。。。 ご指摘や、追加すべき確率分布などがありましたらTwitterで教えてくださると助かります。 また、全てのコードはGitHubにもおいてありますので、拙いコードでよろしければ参考にしてください。 使い方 カンタンです。上部メニューから確率分布を選びクリック。 パラメータをいろいろ変えるとそれに応じてグラフも変化します。 分布関数と密度関数を切り替えることも可能です。 改善点 グラ

この記事は『R Advent Calendar 2013』12日目の記事です。 Plotlyとは？ plotly | Analyze and visualize data, together Plotlyはオンライン上でデータの可視化できるWebサービスです。 作成したグラフをブラウザ上で確認したり、ズームイン・ズームアウトが可能です。 有名ドコロですと、ワシントン・ポストが採用したことがあるそうですね。 Do low taxes on the rich leave the middle-class with lower wages? あとは、Mashableとか。 How Do NBA Superstars Stack Up on Social Media? You Decide Plotlyには嬉しい事に、様々な言語のAPIが用意されているので、自分の好きな環境で試すことが可能です。