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日本橋濱町Weblog（日々酔亭）•2日前

マイケル・ルイス（中山宥訳）「マネー・ボール（完全版）」：新しい技術ビッグデータでの業界変革がいかに難しいかが分かる

※本ブログおよび掲載記事は、Google、Amazon、楽天市場のアフィリエイト広告を利用しています。 本を読むの好きなのだが、たまにスランプに陥る。好きなだけに順調に読み進めて、そこから何かを発見？してさらに読む進むというのが楽しいのだが、そういうサイクルに乗れない時がままある。そうするとスランプに落ち込むのだ。 そんな最近の数ヶ月だった。前回ここに読了した書籍として挙げたのが「新・古代史」だった。それが3月。 mnoguti.hatenablog.com その後、もう1冊読み終えているのだが、本日はそれを飛ばして、データサイエンス（DS）に関する読み物だ。学術書ではなく、野球界のDS革命を…

#趣味の読書#マネー・ボール#データサイエンス

関連ブログ

プログラミングを頑張る土木系専攻大学院生のブログ•6日前

Python × Google Earth EngineでLST（地表面温度）を取得する方法【Landsat 8｜GeoTIFF出力】

ランキング参加中Python ランキング参加中プログラミング ランキング参加中プログラミング初心者 ランキング参加中理系大学院生の集い 夏になりました。熱くなってきた時期ですが、今回はヒートアイランド現象を分析するための情報として重要な 地表面温度（LST） をあつかいます。 本記事では、PythonとGoogle Earth Engine（GEE）を組み合わせて、Landsat 8の衛星データからLST画像を取得し、Google DriveにGeoTIFF形式で保存する方法を解説します。 すぐにLSTを入手できるように、コードについてもそのまま記載しております。座標や日時などを変更することで…

#データサイエンス#Python#ヒートアイランド#気温
TECH Street (テックストリート)•7日前

【主催イベント】各社の実サービスを支えるMLモデル開発者勉強会～各社の取り組みや課題から学ぶ会～

参加申し込みはこちら techplay.jp イベント内容 各社の実サービスを支えるMLモデル開発者勉強会～各社の取り組みや課題から学ぶ会～ ITテクノロジーに関する様々な職種やテーマで「他社・他の人ってどうしてるの?」を学ぶ、 TECH Streetコミュニティ恒例の事例・知見共有勉強会。 実サービスの中で本当に価値を生み出す機械学習モデルとは、どのように開発・運用されているのか？今回は、推薦、時系列予測、異常検知、画像分類など、多様なMLモデルを実プロダクトで活用している企業の開発者が登壇し、「実装上の工夫」「運用で見えてきた課題」「事業へのインパクト」など、現場のリアルな知見を共有します…

#機械学習#データサイエンス#LT
酢語録BLOG 2.0•12日前

AIの見せかけの知性：ハルシネーションとポチョムキン理解を見抜く視点

大規模言語モデル（LLM）の進化が目覚ましい昨今であるが、その限界についても冷静に見極めねばならない。特に「ハルシネーション」と「ポチョムキン理解」という2つの問題は、AIの理解の本質に迫る上で避けて通れない。 xenospectrum.com まず、ハルシネーションとは、AIが実際には存在しない事実を、もっともらしく語ってしまう現象である。たとえば、実在しない論文をでっち上げたり、架空の人物を事実のように説明したりする姿に見覚えのある方も多いだろう。これは、モデルが文章の流れとして最も尤もらしい形を選ぶ結果、現実との整合性が崩れることに起因する。つまり、正確さよりも「らしさ」を優先してしまう…

#データサイエンス#生成AI#ハルシネーション#ポチョムキン理解
仕様です、それバグじゃないです•1ヶ月前

しろくまと学ぶデータサイエンス入門：数字が語る未来の使い方

🔍 しろくまと学ぶ「データサイエンス」：知識×爆笑×未来の羅針盤 1. はじめに：数字の海でドボンしないために こんにちは、しろくまです！「データサイエンス？なんか難しそう…」というあなた。安心してください。今日は「統計魔法」ではなく、「数字で見える化して人生得する方法」だと思って読んでください！ 🧸「僕も家計簿、数字どんどん増えて心が折れたことあります…それってデータの暴力？」 2. 歴史と起源：いつから始まったの？ 1960～70年代：統計学が隆盛。 1990年代：インターネット普及で大量データが誕生。 2000年代以降：ビッグデータ＆機械学習台頭。 10年代後半〜今：Pythonやライブ…

#データサイエンス#統計入門#AI時代の仕事#教養としての数値力
TechDoctor開発者Blog•1ヶ月前

月経周期による女性の体調不良ってどんなもの？ 〜日々のアンケートからわかったこと〜

こんにちは、データサイエンスチームの藤本と申します。この記事では、女性の月経周期にともなう不調に焦点を当てます。 この時期は調子が良い、この時期は調子が悪いなど、一般に言われる通説がありますが、実際のところはどうなのでしょう。 社内での取り組みを通して可視化できたデータについてご紹介していきます。 女性の月経周期についての通説 女性の正常な月経周期は、一般的に25~38日、そのうち月経期の期間は3~7日間とされています。ただしこれには、個人差があること、ホルモンバランスやストレスによって変化しがちであることが知られています。月経周期のサイクルは、月経期→卵胞期→黄体期→月経期...という順番で…

#データサイエンス#女性#月経周期#アンケート
決算公告データ倉庫•1ヶ月前

#590 株式会社エスタイル 第18期決算 当期純利益 ▲68百万円

「日本をAI・DXで元気にする」という壮大なミッションを掲げ、AIプロフェッショナルサービスを展開する株式会社エスタイル。その第18期（2024年3月期）の決算公告が、2025年2月10日付の官報に掲載されました。厳しい財務状況の中に、未来への大きな可能性を秘めた同社の現在地と成長戦略を深く分析します。 20240331_18_エスタイル決算 第18期 決算のポイント（単位：百万円）資産合計: 177百万円 (約1.8億円)負債合計: 297百万円 (約3.0億円)純資産合計: ▲120百万円 (約▲1.2億円)当期純損失: 68百万円 (約0.7億円) 今回の決算では、当期純損失として68百…

#決算#ベンチャー#スタートアップ#LLM#データサイエンス#DX#AI
i-plug Tech Blog•1ヶ月前

回帰不連続デザインでページ遷移コストを推定してみた

はじめに こんにちは。プロダクト戦略部プロダクト戦略グループでデータサイエンティストとして働く上條です。 大学院を卒業後、24新卒としてi-plugに入社し、現在は施策の効果検証や機能のロジック部分の検討、データに基づいたプロダクト戦略設計など、データにまつわる様々な業務に携わっています。 今回はデータと統計的因果推論の手法を用いて、仮説の実証から施策の実装まで至ったケースを紹介します。 本記事で主に想定する読者は、因果推論の基礎的な部分に一定理解がある前提のデータ分析者です。 因果推論の基礎などについては、様々なWebサイトで既に解説されていますので、本記事では省略させていただきました。特に…

#因果推論#データ分析#データサイエンス#R (プログラミング言語)
酢語録BLOG 2.0•1ヶ月前

ITパスポートの次へ──新試験が拓くデータ人材の未来

経済産業省が情報処理技術者試験の見直しに着手し、新たな試験区分として「データマネジメント」および「デザインマネジメント」を検討している。この動きは、単なる試験制度の変更ではなく、デジタル社会における人材像そのものを問い直す取り組みといえる。 xtech.nikkei.com 現在、情報処理技術者試験は応募者数・合格者数ともに伸長しており、特に高度試験の合格者はITサービス業界に多く分布している。だが裏を返せば、DXを牽引するべき人材が、まだ限られた領域にとどまっていることの表れでもある。内田了司課長の言葉にもあるように、ITエンジニアだけでなく、すべての事業会社でビジネス変革を担える人材を育て…

#データサイエンティスト#データサイエンス#ITパスポートの次#データ人材
ドワンゴ教育サービス開発者ブログ•1ヶ月前

データ基盤をDataformで構築して気づいたこと

import mermaid from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/mermaid@10/dist/mermaid.esm.min.mjs'; mermaid.initialize({ startOnLoad: true }); Dataform導入の経緯 ドワンゴ教育事業でデータサイエンティストとして一応なんとか働いている堀です。 私たちのグループではBigQuery上で教育データのデータウェアハウス基盤を構築しています。 当初はDataformもリリースされていなかったこともあり、Scheduled Queryでデータウェアハウス基盤を構築していました。 し…

#Dataform#GoogleCloud#DataWarehouse#データサイエンス#教育事業