データサイエンス

仕事の最中でも最近ではスマホで検索しながら進めていることも多いです。 以前働いていたところでは仕事中にスマホを持つなと言われたところもありましたが、今は自由にできているので良い環境なんだと思っています。 仕事だけではなくて普段から気になったことはすぐにネットで調べるので、この本に載ってあるすぐに役立つツール２３０個を改めて見直していこうと思います。 ずるい検索 賢い人は、「調べ方」で差を付ける 新品価格￥1,683から(2023/9/23 08:53時点) ＜PR広告＞ X（Twitter）を今年に入ってから一番使っているアプリになってますが、リアルタイムの情報を見るのに結構有効であると本書で…

本稿ではRを用いてグループ内平均を計算する方法をご紹介いたします。 パッケージの読み込み 使用するデータセット グループ内平均の計算 最後に パッケージの読み込み library(dplyr) インストールされていない方はinstall.packages("dplyr")をご利用下さい。 使用するデータセット 今回は、男女2人ずつのテストのスコア("Tesy_score")が含まれるデータセットを作成しました。 男性("male")と女性("female")ごとの平均を計算していきましょう。 data <- data.frame(name = c("Taro", "Jiro", "Hanako…

データラーニングスクール：未来のキャリアにデータの力を結集する PR データサイエンティストに転身し、未来のキャリアを築くための新たな学びの場 データサイエンスの魅力：データサイエンティストへのキャリアチェンジのメリット 1. 業界を問わない職業である データサイエンティストの需要はあらゆる業界で高まっており、業種を問わず活躍できるキャリア。 2. 一生使えるスキルである データサイエンスのスキルは時代に左右されず、一生のキャリアに役立つ。 3. 高年収が目指せる データサイエンティストは高い給与を期待できる職種の一つ。 4. 場所を選ばずにできる データ分析は場所に縛られず、リモートワークが…

放送大学オンライン授業データサイエンス・リテラシ基礎(‘22) 6-2 単元B1、6-3 単元B2内で行われていた、ファッション業界で活用されるデータサイエンスの話がかなり面白かったので自分用にまとめてみます。 ・6-2 単元B1 エマ理永先生が過去に東京コレクションで出した作品の写真を、AIがラーニングした。そして、GAN（敵対性生成ネットワーク：データから特徴を抽出することで実在しないデータを生成したり存在するデータの特徴に沿って変換する生成モデル）を利用する事で、AI自身がまた新しいものをクリエイトしてきた。 しかし、そこで生成された作品は、エマ先生自身のクリエイトをなぞっているように感…

重回帰分析と多重共線性 重回帰分析の多重強制性に関する Github 重回帰分析の多重共線性に関する参考文献 重回帰分析と多重共線性 2023/08/28 追記：お問い合わせフォームより、多重共線性を確認する方法として VIF (Variance Inflation Factor) がある旨をインプットいただきましたので、ノートブックに反映しました。インプットいただいた方、どうもありがとうございました。 前回の記事では、情報量規準 (AIC / BIC) と回帰分析の変数選択についてまとめました。今回は重回帰分析を行う上で避けて通ることのできない、多重共線性を扱います。 多重共線性とは重回帰分…

回帰分析の変数選択と情報量規準 回帰分析の情報量規準に関する参考文献 回帰分析の変数選択と情報量規準 前回の記事では、回帰分析の検定と変数選択の基本的な内容についてまとめました。 今回はその続編として、AIC (赤池情報量規準) や BIC (ベイズ情報量規準) といった情報量規準を用いた回帰分析の変数選択手法についてまとめました。また、AIC の理論の前提ともなっているカルバック・ライブラー情報量についても説明を加えています。 AIC や BIC をはじめとした情報量規準は、データサイエンティスト協会のスキルチェックにおいても「データサイエンス力」の No. 59 で定められている項目です。…

回帰分析の基礎 回帰分析の検定と変数選択 回帰分析の検定に関する参考文献 回帰分析の基礎 前回、前々回と回帰分析の基礎と題して、単回帰分析と重回帰分析の基本的な内容についてまとめました。 回帰分析は統計解析のなかでも基本的な手法になるため、しっかり理解して実務で使えるようになりたいところです。一方、python や R のコードを使えば簡単に分析を行うことができますが、仕様に際してはその限界や前提条件についてしっかり理解した上で使うことが望ましいと言えます。 そこで、今回はさらに一歩進んで、回帰分析における変数選択の考え方についてまとめます。本記事では検定を用いた方法について解説し、次回は情報…

出会いと思い出 愛することは理解すること 理解することは愛すること 認める心 信じる心 支える心 育てよう 健全育成 愛のスコール ようこそ安全愛へ 安寧愛より 愉快愛と共に 貫く愛心愛 愛好愛を込めて 寄り添う愛嬌愛 ときめく恋愛愛 励まし合う愛 崇高な童心愛 愛の塊＝自然笑顔＝笑顔満開 夢体系 水産学磨きをする＝デザイン磨きをする＝生命科学磨きをする＝児童学磨きをする 経済学磨きをする＝音楽磨きをする＝商学磨きをする＝幼稚園課程磨きをする 教育学磨きをする＝地理学磨きをする＝国際関係学磨きをする＝小学校課程磨きをする 業界体系 ニッスイ＝大和ハウス工業＝マルハニチロ＝こどもの森 三菱商事＝…

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碧い風景 沖の入道雲は、生き物のように上へ上へと伸びていく。 人間のスケールを遥かに超えた造形である。 夏の午後、よくある空模様。 モクモクと内側から張り出してくる白い綿が、やわらかいフォルムを見せる。 空は抜けるような深さである。 身体を反らせて上を見ていると、濃紺の宇宙に吸い込まれそうだ。 青空は薄い色から始まって、きれいなグラデーションを作り出す。 水平線を境に層濃くなり、近づくにつれ波の密度が荒くなる。 初夏の海辺は一面の青いキャンバスである。 白い雲と、淡い生成りの砂が爽やかにコントラストをつけている。 水平線の彼方から、絶え間なく波がやってくる。 波頭が砕ける瞬間を探して視線を落と…

皆さんこんばんはうぃ*1です。 最近悩みは上司が昼休み明けのたびに驚かせて来るところです。うぃはもちろん無視していますｗｗｗ 今回は履修登録確定版で書いていきます。 こんな感じに落ち着きました。 土曜日公開分から追加になったのは、ライフサイエンス入門・情報マネジメント概論A・社会情報処理Ⅰです。 ここからは各科目の追加科目の履修理由を書いていきます。 ライフサイエンス入門 この科目は高木先生の科目なので取ってみるって感じです。 楽しんで学んでいきたいと思います。 情報マネジメント概論A この科目は必修と村岡学長先生の科目ってことで取ってみるって感じです。 学長先生がどのようなお話なのかを今から…

2023年4月に新卒エンジニアとしてデータサイエンス部MediaMLチームに配属された大城（k.oshiro）です。 普段はauサービスTodayアプリの記事配信システムの開発を行っています。 本記事は、新卒エンジニアとして入社後にやってきたことを簡単にまとめたものです。 新卒研修 1日のスケジュール OJT auサービスTodayについて 実装 A/Bテスト 振り返り 終わりに 新卒研修 Gunosyの新卒研修は、新卒全体に対して実施される全体研修と、エンジニアのみを対象にしたエンジニア研修の2つがあります。 全体研修では、各事業部についてメンバーや業務内容の紹介、セキュリティやコンプライア…

こんにちは。データサイエンティストの石井です。 今回は、複数の問題を組合せた問題の集合（以降、問題集という）を推薦するアイデアのPoCに取り組みました。今回の取り組みの中ではこのアイデアが有効かの判断には至りませんでしたが、具体的にどのような取り組みを行ったのか、またそこで直面した教育分野のPoC特有のおもしろさについて紹介します。 なぜ問題集の推薦に取り組むのか 2023年5月31日に公開したプレスリリースのとおり、新しい学び支援機能としてAI搭載の「学習トレーニング」機能の提供を始めました。 参考：生徒の自律性とAIによる個別最適な学びを両立する「学習トレーニング」機能を6月にリリース こ…

また、理系、文理融合に関してですが、個別指導の究進塾（池袋）の並木陽児塾長は、「理系の大学編入は、入試科目が、英語、理数科目、面接だったり、英語はなしで、理数科目と面接だったり、面接のみだったりします。編入試験は存在があまり知られていませんのでライバルは少なく、入試科目が理数系に絞れるので、大学入試がうまくいかなかった人の一発逆転が起きやすいです」「金融工学、ＭＢＡ、データサイエンスなどの大学院は、文理融合大学院に多く設置されています。ゴリゴリの理系、文理融合、文系寄りがあり、入試科目は、筆記試験が多いパターン、面接中心のパターンがあり、各自の都合で受験しやすくなっています。社会人用の平日夜間…

目下、にわかに社会人から人気が高まっているのが、AIや統計学、情報工学を駆使したデータ解析の手法、データサイエンスを学べる大学院だ。 といっても、ゴリゴリの理系出身の社会人だけが目指しているのではない。 「時代の変化をひしひしと感じている」――。そう話すのは、大学院受験の個別指導塾、究進塾（東京都豊島区）の並木陽児社長だ。「生成AIへの関心が高まったこともあって、今年に入り、文系出身者でも受験しやすい文理融合型の大学院への受験に向けた指導相談が目に見えて増えている」（同）という。 文系出身でもAIを学べる「お得な大学院」リスト公開、IT×MBAで一石二鳥も！ | ChatGPTで激変！コスパ・…

DXパティー＝マンツーマンオンラインレッスン DXパティー＝マンツーマンオンラインレッスンを紹介します。 ■サービス/商品の概要 DX人材になるための、オンライン パーソナルティーチャー プラットフォームです！パーソナルティーチャー制度とは生徒が自分の先生を選ぶことで、信頼関係を築きながら学習を進める制度です。パーソナルティーチャー制度のメリットは、生徒が自分に合った先生を選べることや、同じ先生と継続して学べることです。また、先生も生徒の学習状況やニーズに応じて、柔軟に指導できます。スカイプを使って、場所を選ばずどこでも気軽にレッスンを受けられます。様々なジャンルの講師を探してきますので、あな…

TL;DR データ分析コンペであるKDD2023にて、ドコモの2チームが入賞(6位、9位)しました。手法詳細はこちらを御覧ください。 本記事では今回参加した国際会議であるKDD2023について、現地の様子をメインに紹介します はじめに はじめまして、NTTドコモ サービスイノベーション部の前沖です！ ドコモR&Dでは、データマイニングの世界最高峰の国際学術会議であるKDDで開催されているKDDCUPに毎年参加しており、 今年はKDDCUP2023のTask3において、ドコモの2チームが上位入賞(NTT-DOCOMO-LABS-RED 6位、NTT-DOCOMO-LABS-BLUE 9位)しまし…

2023年2月末で前職を退職し、半年ほど無職で過ごした。無職になるにあたって色んな人に相談していた時に、今後のキャリアを意識した戦略的な無職ではなく、自分がやりたいことをやるために一時的に無職の選択肢をとった人が意外と周りにいて、参考になった。 10月から働くところが決まり、社会復帰もできそうなので、同じような悩みを抱えている人に参考情報になれば良いなと思い、書いた。 簡単な経歴 大学院では生物系の研究をしていた。データ分析のためのスクリプトをPythonやRで書いたりはしていたが、Webアプリケーションの開発経験はほぼなし（講義でRoRでToDoアプリを作ったことがある程度）。 大学院修了後…

本ページでは、クラスター分析とは何かについてまとめたい。 クラスター分析とは、総務省の定義によれば、「様々な性質をもつデータが大量に集まった中から、特徴が似ているデータを集めていくつかのグループに分類し、データの特性や共通項を把握したり、大量のデータを扱いやすくする分析手法」である。クラスター分析には①階層的クラスター分析と②非階層的クラスター分析の2種類があり、いかそれぞれについて説明する。 階層的クラスター分析 階層的クラスター分析は、似ているデータを順に結合（クラスタリング）していく方法である。この階層的クラスタリングの結果は、デンドログラムと呼ばれる図に視覚的に表現され、データ間の類似…