これが30万人の「医療ビッグデータ」がはじき出した「がん」の「5年生存率」ナマ数値だ（週刊現代） @gendai_biz
これが30万人の「医療ビッグデータ」がはじき出した 「がん」の「5年生存率」ナマ数値だ 部位別・男女別・ステージ別で公開！ ワースト1は「膵臓がん・男・ステージⅣ」の1.2%「肺がん・男・ステージⅣ」3.8%「胃がん・女・ステージⅠ」97.0%…… これまで、患者が知りたくても知り得なかった情報が、「医療ビッグデータ」を解析することで明らかになった。医者が決して教えてくれなかった「真実」の数値を、すべて公開する。 ついにわかった「本当の確率」 「さようなら、親愛なるすべての友人たちと愛する家族のみんな。今日、私は尊厳死を選びます」 11月1日、29歳の米国人女性がフェイスブックでこんなメッセージを残して命を絶った。医師から処方された薬を飲み、家族に見守られながら安らかに息を引き取ったという。この女性、ブリタニー・メイナードさんは、悪性の脳腫瘍を患い、今年4月に余命半年を宣告されていた。イン
究極のデータサイエンティストVS至高のデータサイエンティスト - Analyze IT.
ネットで面白いコピペを発見したので貼り付けておきますね。 山岡「こちらが我々の考える究極のデータサイエンティストです。」 京極「なんやて、経済学部出身やないか！ITに統計学、業務、この中で先の二つの技術的素養が必要なデータサイエンティストには理系出身者が定石やで山岡はん。」 山岡「確かに、数学のスキルが要求されるデータサイエンティストには普通の文系出身者は厳しい。しかし、彼の学部時代の専攻は計量経済学。実務では高度なアルゴリズムやビックデータの解析基盤の構築のスキルなんか本当は必要ない、経済学の手法が求められているんだ。」 京極「なんやてっ！」 山岡「ビッグデータといっても、小売りの場合大きくて１千万件程度、普通のRDBMSで処理可能だし、非構造化データなんて必要ない。アルゴリズムもSPSSやRなんかのツールに入力して結果を解釈できれば十分なんだ。一方で、政府の統計を駆使して地域の需要を推
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KDDI子会社、ビッグデータ解析ベンチャーを買収 - 日本経済新聞
