総務省｜報道資料｜データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」の開講
総務省は、将来の経済成長を担う“データサイエンス”力の高い人材育成のための取組として、自らの学びをサポートするウェブ上で誰でも参加可能なオープンな講義「社会人のためのデータサイエンス入門」を本日開講します。 この講座は日本政府が初めて提供するMOOC（ムーク）講座です。 我が国の国際競争力を強化し、経済成長を加速化させるためには、ビジネスの現場においても、データに基づいて課題を解決する能力の高い人材、いわゆるデータサイエンスを身に着けた人材が不可欠となっています。 このような状況を踏まえ、総務省統計局及び統計研修所は、“データサイエンス”力の高い人材育成のための取組として、自らの学びをサポートするウェブ上で誰でも参加可能なオープンな講義「社会人のためのデータサイエンス入門」を本日開講します。 この講座は日本政府が初めて提供するMOOC講座です。 今回開講する講座は、統計学の基礎やデータの見
機械学習によるデータ分析まわりのお話
2. データサイエンティスト 2 今世紀でもっともセクシーな職業 ハーバード・ビジネス・レビュー 2013年年2⽉月号 2018年年までに⽶米国で14〜～19万⼈人不不⾜足 マッキンゼー 2011年年5⽉月 求められるスキル ビジネススキル，機械学習／ビッグデータ， 数学／OR，プログラミング，統計 Analyzing the Analyzers, O’reilly 2013 4. 本⽇日お話すること 4 1. データのこと Keywords: ダミー変数，⽋欠損値，正規化，次元の呪い 2. 機械学習のこと Keywords: 機械学習の分類，アルゴリズム，注意点 3. 評価のこと Keywords: 混同⾏行行列列，適合率率率，再現率率率，F値，ROC曲線 4. 分析のこと Keywords: 過学習，交差検証，学習曲線，バイアス・バリアンス 教師あり学習(後述)寄りの内容が多いです
データビジネス・分析・開発に関して2014年に読んだ本 - About connecting the dots.
年末なのでぼちぼち今年の振り返りをします．ちなみに去年のはこちら． データブジネス，データ分析，ソフトウェア開発の3カテゴリに分けて，それぞれについて上から読んでよかった順に並んでいます． データビジネス "超"分析の教科書 “超"分析の教科書 (日経BPムック) 作者: 日経ビッグデータ出版社/メーカー: 日経BP社発売日: 2014/11/17メディア: 単行本この商品を含むブログ (2件) を見る事例集として，非常によくまとまっていました．幅広い業種で典型的に使われるような手法とか問題とかがコンパクトにまとまっていて，実務でデータ分析をしている人ならみておいて損はないのではないでしょうか．内容は割と平易に書かれているので，データ分析専業じゃない人が読んでも割と読みやすく面白いと思います． アルゴリズムが世界を支配する アルゴリズムが世界を支配する (角川ＥＰＵＢ選書) 作者: クリス
データ分析の結果をアクションに繋げる「資料表現術」 | Biz/Zine
適切なアクションにつながらないデータ分析は無価値です。「準備する」「集める」「分析する」「表現する」「伝える」の5つの品質が高いとき、適切なアクションが起こります。その中で「表現する」とは分析結果を資料としてまとめアクションへの架け橋を作ることです。今回は、「表現品質」（ステップ4：表現する）を高め、シッカリした懸け橋を作るために実施すべき3つのことについて説明いたします。 “怪しい橋”は誰も渡らない 図1.「表現する」とは分析結果とアクションの架け橋 「正しいデータ」で「正しい分析」を実施しても、その分析結果を分かり易く説得力を持って表現できなければ、無意味になることがあります。アクションをする人に伝わらないからです。「表現する」とは分析結果を資料としてまとめたアクションとの間にかける橋のようなもの。シッカリした橋でないと誰も渡らないのと同じように、シッカリ表現しないとアクションは起こり
大学で学ぶ「統計学」の，入門用の講義ノートPDF。データ分析や確率統計の基礎 - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ 統計学の基礎を学ぶための講義ノートPDF。 大学の入門レベルの統計学（データ分析や確率論の基礎）を，独学でマスターできるオンライン教科書や講義資料。 データがあふれる時代なので，データの扱い方を身につけよう。 たくさんのデータを扱うときには，自然と統計学が必要になる。 データの特徴を見抜いたり，部分的な情報から全体を推測したり，仮説を立てて検証したり。 初歩的な統計学の要点は… 平均や分散などの統計量・データの特徴量 正規分布や二項分布などの分布 標本を使った母集団の推定 検定による仮説の有意性の判断 回帰分析によるモデリング 中心極限定理・大数の法則などの数学的な理解 といったところ。 理論に加えてExcelやR言語も使いつつ，実際のデータ分析に応用する力をつけよう。 これがわかれば，数式をバリバリ使った「数理統計学」や「確率論」， 本格的な「確率統計・ベイズ統計」「
統計学はなぜ重要なのか--推測統計と記述統計からビッグデータを考える
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 2013年はビッグデータという言葉が流行した年でした。多くの企業がビッグデータの対応に乗り出し、体制を整えたことなども、記憶に新しいと思います。ただ、なかなか実際的な話は聞こえて来ず、次はスモールデータだという論調もあります。振り返る意味も込めて、ビッグデータとは何かを解説し、そこからマーケティングへつなげるためにどういったことが大切なのかを今回は解説します。 あらためてビッグデータとは もはや聞き慣れた方も多いと思いますが、改めてビッグデータとは何かについて記載しておきます。ビッグデータにおける明確な定義はないものの、「3V」や「4V」での定義というものが一般的です。3Vとは「Volume、Variety、Velocity」の3つの頭
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