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このブログは、統計やデータサイエンスに関わる用語を、身近な(できるだけくだらない)例を挙げながら、できるだけ簡単に、わかりやすく説明することを目指しつつ、、普段、真面目な授業では教えられないような可笑しな例を挙げながら、言いたい放題の統計ブログしたいと思います。対象とするのは、、、今データサイエンスやらビッグデータやらDXやら言われているけど、なんやようわからんちんのトンチキチンとなっている(かつ、もう聞けない世代の)ミドルエイジ・ビジネスマンです。ですが、ワカモノ世代
「ChatGPT」様と共同執筆です。ありがとうございます。感謝です。GPT-3.5Turbo電気工学は電気、電子、電磁気、電力、通信、制御システムなどの基礎を研究する工学の分野です。電気工学の分野には、電力工学、電子工学、通信工学、制御工学などが含まれます。データサイエンスは、データから知識や洞察を得るための科学的手法やプロセスを指します。データサイエンスは統計学、機械学習、データマイニング、ビジュアライゼーションなどの技術を活用して、データから意味ある情報を引き出すことを目指し
お世話になります。林でございます。本日は、安房3市1町議会議長会議員研修会でございました。会の名称が長すぎる!笑近隣市の議員がほぼ全員揃っての研修は年に数回程しかありません。しかしながら、他市の議員の方々との面識もあまりないので、ただ研修をして帰ってくる感じです。昨年も同じような感じでした。今回学んだことは、データサイエンス。EBPM。エビデンスに基づいた政策作りについてを簡単にご説明いただきました。日本における千葉県の人口動向、南房総市の人口動向。しっかりとデータを取
データサイエンティストを目指すには、特定のスキルセットと知識が必要です。データサイエンスは多岐にわたる分野であり、統計学、機械学習、データマイニング、プログラミングなど多くの要素を含んでいます。以下に、データサイエンティストになるためのステップと必要なスキルについて説明します。ステップ1:基本的なスキルの習得統計学と数学:データ分析の基礎となる統計学的手法や数学的原理を理解する。プログラミング言語:PythonやRなど、データ分析に適したプログラミング言語の習得。データベースとデータ処
ゴミを入れるなChangeTalk,ChangeListenandLife."話し方を変えたければ聴き方と生き方を変えろ"「話がちゃんと”伝わる人”と話をちゃんと”聴ける人”を増やす」「22世紀に人見知りを社会からなくす」トークスキルだけにフォーカスした自己満足的な解決法に疑問を投げかけるそもそも話し方に悩む人の大半は“聴き手に原因がある”ことがほとんどです約3000人の悩みに寄り添い気付いたこと「話し方」だけを改善しても意味が無い本当に改めるべきは
成城大学データサイエンスワークショップ「AIアート体験講座」
今日、休みを取って難関の「データサイエンス」の試験に挑戦した。本当は今日から3日間の猶予があるが、明日も明後日も出勤、しかもいつもより遠くへ行かなければならない。もうとても無理。だから有給休を取ってしまったというわけ。でも構えていたほど難しくなく、もう終わった。難しくなかった割には結構間違ったんだけど。うち1つは完全なうっかりミス。だからこれを何とかしないことには・・・いっつもなんだから、ものすごく悔しい!!!恐れていた計算問題はなかったけど、一見簡単そうな〇×問題なんかも紛らわしくて
「腐ったテレビ」に誰がした?業界の中の人が明かす諸病巣「腐ったテレビ」に誰がした?業界の中の人が明かす諸病巣|ForbesJAPAN公式サイト(フォーブスジャパン)YouTubeなどのウェブ動画に押され、かつての存在感を失いつつある巨大メディア「テレビ」。自主規制やスポンサー減による製作費の減少など、逆風が吹き荒れる中で、テレビマンはどうやって番組を作っているのか?「若者のテレビ離れ」がささやかれるな...forbesjapan.com「鑑賞者がいない無人島でも絵を描き続けるか
だいぶ前に取材していただいたのですがその時の取材内容を元に素敵な記事にしていただきましたデータサイエンス百景【電気通信大学】オノマトペを数値化し、AIに「感性」を宿らせる!|データサイエンス百景ChatGPTに代表される「生成AI」が世界的に注目を集める現在、日本のAI(人工知能)研究の切り札になるのが「感性」だという。「感性AI」の研究に取り組む電気通信大学大学院情報理工学研究科の坂本真樹教授は、人間の「感性」の数値化に挑む。そのツールとして、注目したのが「ふわふわ」「もふも
データサイエンスのわからなかったところを復習した。全部おさえてつもりが・・・「回帰分析」を忘れていた。これ、何が何だかさっぱりわからなかったのに。明日はもう午前中しか時間がない。年越したくないな・・・。
憧れに憧れたデータサイエンス超難しい。これを短期間で身につけるのはもう無理。とりあえず来月のオンライン試験をなんとか乗り切って単位は欲しい。統計学もデータサイエンスもとにかく難し過ぎ。今日はゆっくり過ぎてタイムアウト?向いてると思っていたけど、そうでもないかもね。
私の新年の抱負はズバリ!「勉強」放送大学教養学部選科履修生3年目になります。前期1科目、後期1科目、単位を落とさないよう頑張ります。放送大学公開講座で、データサイエンスのバッジを取得します。日本習字、教育習字での宿題も忘れず提出します。
今回は、幕張本部の科目は情報系3科目を入れています。去年以前の新潟(対面)・1学期の山口でのVBA(Excel内で開発)に引き続き、Google社のSpreadSheetで扱えるGAS、データサイエンス(SE)、PowerPointを用いたデザインの色彩を受け終えたところです。VBAもGASもプログラミングですが、異なる会社の表計算ソフトで扱えるもので、似たところ異なるところがあり、VBAの時と同様、zoom用と操作用としてPC2台で扱えば良かったと反省しているところです。資料
今の大学が終わったら準学士の資格はもらえるけど、やっぱ大学終わりたいわな。前々から何度も書いているのですが、私は若かった頃よりも真剣に進路を考えています。まあ先の人生は若者ほど長いわけではないし。労働出来る期間だってこれから先は若者より短いし。と言うわけで、学校の編入カウンセリングを利用する…これは利用するに越した事がない。やはり自分の勘ではなく経験豊富な先生と一緒に作業するのが一番だと思います。何よりこう言うシステムを熟知されているので良い面も悪い面も適格に教えてくださいますし。良いん
成城大学-YouTube成城大学成城大学公式チャンネルです。学校法人成城学園企画広報部が運営しています。成城大学は、東京都世田谷区成城という落ち着いた街並、23区内でありながら緑豊かなキャンパス、自由な校風とアットホームな雰囲気が特徴です。www.youtube.com成城大学9号館2023/04/04成城大学9号館の紹介動画です。9号館は2021年に旧中学校校舎をリノベーションして完成しました。国際センター、データサイエンス教育研究センター、共通教育研究セ
どーも、久々更新です。セメスターは無事終了しました。数学の授業の最終日は初めて教室に行きました。先生に直接会うのは初めてです!当日はプレゼンをしなければならなくて、私はバードストライクのデータ分析の発表を。20ページの論文を4分で発表ってどういうことなん!と思って録画して当日は楽しみました。(相当な早口でした!)今セメスターではデータサイエンスのコースもとっていたのですが、その先生がやる気がなさすぎで困ってしまいましたが、最後のプレゼンで「あんたよくやった!A!」と言われてようやく全
遺伝子発現データ解析に役立つツールRefExとChIP-Atlas大学共同利用機関法人情報・システム研究機構データサイエンス共同利用基盤施設ライフサイエンス統合データベースセンター(DBCLS)提供小野浩雅氏RefEx公共DBにある正常組織や細胞株遺伝子発現データを再利用整理し遺伝子発現解析などで見出された不詳な遺伝子群の機能および関係性調査ChIP-Atlas転写因子や修飾ヒストンの分布を知る<興味のある転写因子の下流遺伝子や複合体形成パートナーを
今週は火曜日から三日間データサイエンスBootCampを受講している。55歳でデータサイエンスとは無謀だったかもとチョッピリ後悔している。受講中に石になっていることもしばしば。会場は東京駅の八重洲口から10分くらいの場所。開始時間が普段の出社時間よりも遅いので久しぶりに満員電車に乗った。めちゃくちゃ汗をかく。電車の中でマフラーをしていると暑い。しかし家を出る時間が遅いというのは普段よりは寝ていられるので睡眠時間の確保にはなっている。教室が結構狭くまた受講者も結構大勢集まっている。最近はコ
基本は教育大学で行われる次世代科学者育成講座ですが本日は医学領域ということで講師は医学部の先生ですなので講座が開催される会場も医学部のある大学になります夫の職場から近く職場に行けばいくらでも仕事が残っていることもあり次女の送迎は夫に任せることにしました次女の講座中は夫も職場で残っている仕事をこなすようです母は自宅でzoomによる講座参観どんな内容なのかワクワクしておりましたがどうやら解剖生理学が専門の先生だったようでグラフから人口の推移
最近はデータサイエンスとか、生成AIとかが注目を集めていますが、これらのベースに数学があるということで数学に注目が集まっています。ちなみに私は国立大の文系なので、数学ⅡBまでは、やりましたが今ひとつしっくりしないまま高校時代の数学を終えた口です。今考えると小学校の比のところの理解がイマイチでした。、中学の数学はそれでも何とか手応えを感じることが出来ました。しかし高校の数学は力が伸びなかった。今考えると「大学の数学」など自分にはレベルの高すぎるものに手を出さずに、青チャートを何度も繰り返すよ
これからの子供たちは、AIと関わる仕事へシフトしないと、第四次産業化時代にはついていけない…???既に、近未来では、文系大学は就職できない?市場では、理系で純理系学部でも就職に直結しない未来が待っている?基礎スキルとして、算数、数学、プログラミング、データサイエンス、ITなどAIに関わるために必要な基礎知識を養う科目になりつつある???35%の理系学生を5割に、政府が支援工程表…奨学金対象を中間所得世帯にも拡大:読売新聞(yomiuri.co.j
コツは義実家にたかること〜守銭奴ブスの節約術〜未来IT図解これからの5Gビジネス[石川温]楽天市場未来IT図解これからのキャッシュレス決済ビジネス【電子書籍】[山口耕平]楽天市場未来IT図解これからのIoTビジネス【電子書籍】[IoT産業技術研究会(著)]楽天市場未来IT図解これからのDXデジタルトランスフォーメーション【電子書籍】[内?悟志]楽天市場未来IT図解これからのディープラーニングビジネス【電子書籍】[南野充則]楽天市場
近年、データサイエンスは急速に発展し、企業や組織がデータから有益な情報を引き出し、意思決定に活用するための不可欠な分野となっています。しかし、この興隆する分野において成功するには、特定の能力や特徴が必要です。そして、これらの特徴は、一見すると思わぬ要素にも表れていることが実は多いのです。参照サイト:データサイエンティストに向いている人の特徴とは?実は肉体労働だったデータを分析して、ビジネス課題に答えを出すような仕事です。代表的な内容としては、レコメンド機能などがあげられます。商品を
エクセル初心者:お勉強の手順について紹介しましたがクラウドサービスMicrosoft365の活かし方と学び方です。過去の投稿のまとめです。今まで紹介してきたExcelとはデスクトップアプリとクラウドアプリの違いです。活かし方も学び方もExcelと同じです。既にExcelを活かしている方は自然と、この流れになります。Micorosft365はTeamsなど沢山のアプリ群の事です。エクセルには沢山の機能が盛り込まれていましたがそれらが目的別に別々のアプリになり
前の投稿で統計学の当選確率の事例を紹介しました。今回はパソコンの歴史プログラミングと365アプリと合わせてご覧ください。ExcelやMicrosoft365の活かし方・インフォメーション&コミュケーション・プログラミング(自動化)・データサイエンスの三つです。データサイエンスとは?統計学・情報工学統計学に情報工学などの手法を組み合わせて大規模なデータセットから問題解決に必要な知見を引き出す研究分野もっとわかりやすく説明すると身の回りのデータを統計学を使ってお
将来、最も重要なプログラミング言語を予測するのは難しいですが、現在のトレンドや産業のニーズを考慮すると、以下の言語が注目されています:Python:データサイエンス、機械学習、人工知能(AI)分野で広く使われています。その読みやすい構文と強力なライブラリのおかげで人気があります。JavaScript:ウェブ開発では欠かせない言語で、フロントエンドとバックエンドの両方で使用されています。ReactやAngularなどのフレームワークが普及しています。Java:企業アプリケーションの開発に広く
エクセル初心者:データサイエンスで紹介した近似直線や標準偏差を活かす方法ですがあくまでも統計学による推測です。確率の問題です。おもしろい事例が選挙速報で開票率1%なのに当確が出るしくみ皆さんも不思議と思われたことはありませんか?開票率が〇%とごくわずかでこの人の当選が確実??まだ沢山の票が残っているのに?この票が全部他の立候補者の可能性は?はい当選確率は統計学を使って信頼度95%の確率で表示されます。確率の理論です。絶対と云う事ではありませんが社会の
「データサイエンス入門」難しい。前期のAより、今回のBは更に更にかなり難しい。「統計学入門」という新しいクラスも難しい。しかし「シナジー効果」この二つ、同じようなことを違う先生が説明するのでとても良い。デジタル人間の私は、今回この二つにかなり力を入れている。おもしろいのに難し過ぎるのだ。片方だけだったらとても理解できなかった。難しいと言ってる学友がいるけど・・・既に統計学を少しでも学んだ私でもこんな感じだから、きっとすごく難しいと思う。今日は朝からずっとこの二つ、特にこのと
生きる上で最も大切なこと「生きる上で最も大切なことそれは、感じること!」by癒し王ふじ多くの人は、感じることを忘れていませんか?自然わびさび言葉空気建築絵画書リズム・・・・・すべて感じることで心身を覚醒させる。一方で、対極に位置する人工的なものデータサイエンスAI・・・・・これらは本来の脳を真から覚醒させない。良い例が、人間と人間が会話した時と人間とロボットが会話した時の脳の覚醒・活性度が異なる。高齢者の認知
国会議員が関係する政治団体の2021年分の政治資金収支報告書計約4万枚を調べたところ、議員186人の関係団体が「贈答品」や「ギフト代」などとして計約9200万円を支出していたことがわかった。ただ、何を誰に贈ったかは明記する必要がなく、不適切な使われ方をしていないかチェックできない仕組みになっている。朝日新聞は今回、データサイエンスの専門会社と協力し、公表済みのうち最新の21年分の報告書を調べた。対象としたのは参院選直後の昨年8月時点で国会議員だった約700人。議員の「関係政治団体」として、