小泉悠・東大先端科学技術研究センター専任講師＝東京都目黒区の同センター、2023年4月6日、田中成之撮影 「せめて38ノースぐらいのことは（日本でも）できるようになろうぜ」。「38（サーティーエイト）ノース」とは、米シンクタンクが運営するサイト。北朝鮮の核・ミサイル情報の分析が、日本国内の報道でよく引用されている。2022年秋の東京都内の出版イベントでこんな発言をしたのは、ウクライナ侵攻の解説で注目されているロシア軍事戦略の専門家、小泉悠さんだ。米宇宙技術企業のマクサー・テクノロジーズが提供する衛星画像サービスを22年4月にポケットマネーで契約した理由を問われた時の答えだった。どんな意気込みが込められていたのか。小泉さんが専任講師を務める東大先端科学技術研究センターの研究室を訪ねてみた。【田中成之】 「僕はこれを毎日みてます」 「これなんだ？　『射撃』？」。畳1枚ほどもあるモニターの前で、

はじめに どうもこんにちは。データアナリストをしているkunishouです。2022年も残すところ今日、明日のみ。皆さん年の瀬をいかがお過ごしでしょうか？ 私は先日無事に仕事を納めることができましたが、仕事も勉強も何もしなくていい日が数日続きすでにソワソワしてきました。この禁断症状を抑えるべく、2022年の技術動向の振り返りもかねて、 2022年のPython/データ分析関連の人気記事をまとめてみることにしました（完全に思い付きです）。 本記事では、2022年にQiitaに投稿された Python/データ分析関連の記事の中から いいね数の多かった150記事をピックアップし表にまとめました。 年末年始の暇つぶしがてらにでも読んでもらえたら幸いです。 モチベーション 実はQiita公式からも毎年1月にQiitaの人気記事のランキングが公開されています。ただ、Qiita全カテゴリでのランキングで

Wolframの画期的なアルゴリズム，知識ベース，AIテクノロジーを使って， 専門家レベルの答を計算しましょう数学 ›ステップごとの解説高等学校　数学中学数学小学校算数初歩的な計算代数プロットとグラフィックス微積分と解析その他 »科学・テクノロジー ›Units & MeasuresPhysicsChemistryEngineeringComputational SciencesEarth SciencesMaterialsTransportationその他 »社会・文化 ›PeopleArts & MediaDates & TimesWords & LinguisticsMoney & FinanceFood & NutritionPolitical GeographyHistoryその他 »日常生活 ›Personal HealthPersonal FinanceSurprisesEn

私はシアトルのクラウドの中の人として、ソフトウェアの開発を行っているが、先日ある問題がきっかけで、技術者には試行錯誤がとても良くないということが腹落ちしたので、忘れないように書いておきたい。 先日起こった事先日起こった事は、私がシアトルから一時帰国して、普段使わないラップトップを使って日本から仕事をしている。 Application Insights というログを管理するプラットフォームがあるのだが、とても不思議なことに、Application Insights のログファイルを見ると完全に正常に動いているようにしか見えないのだが、クラウドのポータルに行くと、テレメトリが来ていない。 Application Insights のチームのメンバーが助けてくれることになったので、彼女に、Teamsで画面共有をして、「ほら、出ないでしょ？」と見せると、なんとテレメトリがポータルに来ている。その後

日立製作所は、人の幸福度を計測して企業などに提供する新しい会社を設立することになりました。新型コロナウイルスをきっかけに働き方が大きく変わる中で、幸福度を高めることで組織の活性化を支援するねらいです。 この会社が手がけるアプリはスマートフォンの加速度センサーを使って、本人が気付かない体のわずかな動きや揺れを計測し、他の人とのコミュニケーションをどのように取ったか分析します。そして、周りの人の幸せにどれだけ貢献したかを「ハピネス関係度」と名付けて数値で表示します。 日立が10年以上にわたって実証実験を重ねた結果、数値が高い人が多いほど組織が活性化するといった関連性が確認されたということです。 新型コロナウイルスの感染拡大をきっかけにテレワークが普及するなど、働き方が大きく変わる中、新会社は社員の幸福度の計測と分析を行い、具体的な改善策を提案するといった事業を検討する方針です。 新会社の代表を

2020年6月24日、日本記者クラブにおいて、新型コロナウイルス感染症対策専門家会議の脇田隆字氏、尾身茂氏、岡部信彦氏が、構成員一同を代表して、これまでの活動を総括するとともに、今後の感染拡大のリスクに備えて、新たな専門家助言組織のあり方を提案するため、記者会見を行いました。 会見した3名は、コロナ専門家有志の会メンバーでもあります。より多くの方に知っていただき、共に考えていただきたいとの思いから、会見時に使用されたスライドと提言書本文を組み合わせて構成しました。ノーカット映像も併せてご覧ください。 提言書のPDF版はこちらよりご覧いただけます。 ※なお、掲載にあたり誤字脱字・重複表現を修正しています。修正箇所は末尾に記載しました。 1.　はじめに 我が国では、近年、新しい感染症による深刻な打撃に直面して来なかったため感染症に対する危機管理を重要視する文化が醸成されてこなかった。こうした状

なんとなくロバスト統計の話がしたくなったので、、、 データに外れ値が混入することによって、分析結果の信頼性が損なわれてしまうことは少なくありません。 例えば、成人男性の身長の平均が知りたくて、成人男性5人分の身長を測定して記録したとします。 しかし、入力の際に間違えて1人分の身長の0が多くなってしまい、次のようなデータが得られたとします。単位は $cm$ です。

統計と機械学習って結局何が違うの？なんで今日から機械学習で予測して金儲けできないの？ 機械学習を勉強し始めるとおそらく誰もが疑問に思う。そして、なんで事業会社の多くが日々の業務で今日から使えないの？っていう疑問も出てくる。いろいろな文献があるがいまいち理解に困ったので自分なりに整理しなおした資料。情報を組み合わせてかなり自論を入れています。 This article explains why many companies cannot use machine learning approaches to drive business starting today... まずは統計と機械学習の考え方や向き不向きの違いを表にまとめてみた 多くの人が言及しているが互いに関連しているとはいえ、最終目的が異なる。「機械学習」は予測や判断は行うもののなぜそうなったのかは一般的にはブラックボックスだ。「

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに: 統計学の重要性 NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回は統計検定 1 級について記します。 統計検定とは日本統計学会による公認の資格であり、統計に関する知識や活用力を評価するものです。 日常的に大量のデータが溢れている昨今、データ分析や機械学習に対するニーズは最高の高まりを見せています。最近では何も考えずともただデータを入力するだけでデータ分析や機械学習手法を実行してくれるツールも多数出回るようになりました。 データ分析や機械学習を実際に遂行するにあたって、統計学は強力な基

#0. この記事の内容# 半導体生産技術者が未経験からデータ分析業界に転職してみて3ヶ月間で感じたこととこれから生存していくために考えていることを書きます。同じ様なキャリアに踏み出そうとしている方がいれば、参考にしていただけると幸いです。ただし、現在研修中の身であり、実務についていないためデータ分析業について確度の高い情報をお伝えすることができません。また、経験や知識が浅いためデータ分析・機械学習で出来ることと出来ないことの区別がついていないかもしれません。なので、お見苦しいところがあるかもしれません。あくまで、未経験者が一歩目を踏み出した時点での感想として受け取ってください。 また、本記事は「データ分析人材のキャリア（データラーニングギルド） Advent Calendar 2019」15日目の記事になります。 （2020/7/24 追記） この記事には転職するまでの内容を書いております

データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ

お断り：下記は2018年時点で書いたものです。そのため、内容が古い可能性があります。 はじめに Rのデータサイエンス書籍相関図の超個人的版を作りました。R言語のおかげで、今はお仕事ができているようなものなので、1人でも多くのRユーザーが増えてRコミュニティがもっと活発になればと思い、作成しました。 私の技術や知識はこの著者の方々のおかげで成り立っているので、良書を作るために、自分の時間を削って執筆活動をされている方には頭があがりません。感謝しかありません。 そして、Rを使い始める方のお助けになればと思います。 【注意事項】 自分が読んだ書籍の中から「R」が中心の書籍を選びました。無論、良書は他にも多数あると思われます。 理論系、ベイズ統計、Python系は除いています。 言語処理、時系列、異常値検知、画像処理、音声処理はあまり知らないので除いています。 私はどれかの書籍の著者でもないので、

(Background image by Pixabay) 最近また「データ分析をやるならRとPythonのどちらでやるべきか」という話題が出ていたようです。 言語仕様やその他の使い勝手という点では、大体この記事に書いてあることを参考にすれば良いと思います。その上で、人には当然ながら趣味嗜好がありますので、個々人が好みだと思う方を使えば良い話ではあります。 とは言え、僕自身もクソコードの羅列ながらこのブログにR & Pythonのコードを載せているということもあるので、便乗して今回の記事では僕個人の意見と感想も書いてみようと思います。いつもながらど素人の意見（特にPythonは本業ではない）なのと、自分がメインに使っているRでもtidyverseをほとんど使わないなど割とout-of-dateな使い方をしているということもあり、読んでいておかしなところなどあればどしどしご指摘くださると有難

今年3月に政府のAI戦略が年間25万人を目標にAI人材を育てるとぶち上げたのに続いて、教育再生会議が全ての大学生がAIなどの基礎的な素養を身につけられるように標準カリキュラムを作成することを提言した。ガートナーが2017年1月に産業界で2020年末時点で30万人以上のIT人材（原典を確認したところAI人材ではなかったようですね）が不足するといったらしいのだが、今からカリキュラムをいじったところで2030年くらいにならないとAIネイティブな新入社員は入ってこないし、その頃まで深層学習が流行っているのか、NVidiaが残ってるのか、PythonやTensorFlowが広く使われているのか、GAFAがどうなっているかなんてさっぱり見当がつかない。 残念ながら私たちは2010年代に深層学習の実用化の局面で米国に負けたのであって、いまから教育をいじるといったって泥棒を捕らえて縄を綯うような話である。

フローチャート ※依存関係・フローチャートはJavaScriptのみです。 対応言語は、下記の通り。 JavaScript TypeScript Python PHP Java C++ 望む言語が他にあればIssueにどうぞ、とのことです。 Code Crumbsのデモ デモでは、JavaScriptのコードでその動作を確認できます。 デモページ 依存関係はDependenciesをオンに、フローチャートはFlowChartタブをクリックします。 Code Crumbsの使い方 セットアップ codecrumbをインストールします（yarn global add codecrumbs）。 codecrumbs -d project-src-dir -e project-src-dir/index.jsを実行し、プロジェクトに合わせてパラメータを変更します。-dはソースコードを含むディレクト

都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 私は基本的にデータ分析を生業としていますが、どうしても分析の案件が足りない時期は分析以外のものに手を染めることもあります。主に、RPAやクローリング、APIを用いたソーシャルリスニングなどです。今後も分析以外のことをやる時があるとしたら、レパートリーを増やしたいですよね。なので、ORについて調べてみることにしました。 ORとは 公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会による定義によると、 「現象を抽象化した数理モデルを構築し, モデル分析に基づいて種々