データ分析内製化に向けた人材育成サービス『SQL Everyone』提供開始【法人向け】『全ての人にデータ分析力を』というミッションのもと、データ分析で使うためのSQLを学習することでデータ分析の内製化を支援します。 サービス概要 『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』の著書、高橋光はデータ分析の内製化を支援する法人向け人材育成サービス『SQL Everyone』の提供を開始しました。本サービスは、データ分析の基礎スキルであるSQLの習得を通じて、データ分析の内製化を目指す企業への伴走支援を目的としています。 『SQL Everyone』では多くの人にデータ分析で使うSQLの基礎を学習してもらう『集合研修プラン』と、3ヶ月でゼロからSQLを使ったデータ分析ができるようにマンツーマンで支援を行う『マンツーマントレーニングプラン』との2つのサービを提供しています。 これま

【SQLを使ったデータ分析事例紹介！】 データ分析が必須の時代においてSQLを活用したデータ分析は非常に便利です。今回は基本的なSQLの理解と共に、実際にSQLを使ったデータ分析の事例を2つご紹介します。SQLを使ってどのようなデータ分析ができるか具体的に知りたい方などぜひご参加ください。 本セ…

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

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資料概要今回は実践編ということなのでSQLの基礎を理解した上で、実際の問題を解きながらデータ分析で使うSQLを学んでもらいたいと思います。 ケーススタディとして、架空のECサイトのデータ分析を行うことを想定して、以下10問のデータ分析課題を考えてもらうようにしています。 SQL勉強会実践編問題集10選それぞれ難易度とヒントを資料の中に記載しているので、簡単な集計から少し複雑な集計まである程度幅広く出題してあります。 ヒントに関しては各問題ごとに合計3つ載せているので、まずは自分でゼロベースで考えながら必要に応じてヒントも見てもらえればと思います。 解説も載せてあるので、最後は答え合わせをしながら、求めたいデータに対してどんなSQLを書くことで得られるのかを確認していただければと思います。 進め方SQL実行環境基本的には前回の初級編や書籍で紹介している通りハンズオン形式で進めてもらいたいと思

こんにちは。高橋です。普段はコンサルとしてデータ分析を活用したデジタルマーケティング支援をやっております。最近では『データ分析力を高める　ビジネスパーソンのためのSQL入門』を出版してSQLを使ったデータ分析の普及活動を頑張っております。 今回は自分が本業や複業などで色々なデータ分析案件に携わった経験から意思決定に繋げるためのデータ分析のステップについてまとめてみました。 正しくデータ分析ができているかデータ分析がビジネスにおいて重要であるということは、今の時代当たり前になりつつあります。 どんな企業でも、どんなビジネスパーソンでもデータを活用する流れはもはや止めることはできない時代に来ています。 しかし、実際にデータ分析が正しくできているかと言うと、必ずしもそうではないと感じることがあります。 データを見ただけて終わる 今あるデータから何かわからない？ そもそも使えるデータなんてない デ

松本健太郎 @matsuken0716 「仮説が先、データが後」は僕が敬愛する鈴木敏文さんの言葉です。「今あるデータから何かできないか」と問われても、何もできない最大の理由です。問題を解決する仮説が先です。しかし、大半の分析は仮説をすっ飛ばしていきなり検証から入り、かつそれを分析と言います。それはおかしい。（1/n） pic.twitter.com/5GaXebGfCM 2022-05-31 22:32:33 松本健太郎 @matsuken0716 データ分析には、仮説構築向きと仮説検証向きの2種類に分かれます。そして"仮説構築"の真意は「筋の良い可能性の選択肢を増やすこと」にあります。すなわち正解は1つでは無い、と私は考えています。分けて考えないと「正解を絞れていない」「確からしく無い」とひっちゃかめっちゃかです。（2/n） pic.twitter.com/ZifqK8q3PE 2022

Cost-Effective SLO Error Budget Monitoring with Athena and CloudWatch

第16回日本統計学会春季集会での発表資料です。 https://confit.atlas.jp/guide/event/tjss2022spring/top https://ies.keio.ac.jp/events/17173/ 講義や共同研究のご相談はブログのお問い合わせ欄にご連絡ください…

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こんにちは！ Webフロントエンドエンジニアの眞野 隼輔です。 毎年大きな反響を頂いている、エンジニアコースの新人研修の内容を紹介させていただきます。 研修の概要 リクルートでは、エンジニアコースでスペシャリスト採用された新卒のエンジニアを対象に、現場で培われた「本当に必要な生きた知識・技術」を取り入れた新人研修を開催しています。 前半は研修では各分野に長けた社員による講義形式の技術研修を行い、後半は仮配属という形でそれぞれ別の部署に配属されて実際の業務を経験するOJTとなっています。 この技術研修はそのほとんどが内製されており、ベテラン社員による経験を元にした講義を通して生きた知識・技術を獲得できます。また、実際に手を動かす演習型の講義ではベテラン社員からのレビューやフィードバックを得られるため、知識の定着や更なる成長へと繋がります。 本年度の技術研修も、昨年度に引き続きフルリモートでの

グーグル・クラウド・ジャパン（Google Cloud）は2021年6月2日、Google Cloudの“データクラウド”戦略および最新のデータ関連サービスに関する記者説明会を開催した。先月発表された3つの新サービス、多様なデータソースを統合分析可能にするデータファブリック「Dataplex」、スケーラブルなリアルタイムデータ複製を可能にする「Datastream」、データのみならずデータ分析の“手法”までを組織間で共有できる「Analytics Hub」が紹介された。 Google Cloudがデータクラウドとして重視している4つのポイント 説明会に出席したGoogle Cloud 技術部長（アナリティクス／機械学習、データベース）の寶野雄太氏はまず、企業におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みにおいて必須となるデータ活用について、「その実現のためには3つの要素が不可欠

社会人・大学生に向けたデータサイエンス・オンライン講座 「誰でも使える統計オープンデータ」 統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を学習することができる講座です。 令和７年１月1４日リニューアル開講（受講料無料） 学ぼう！e-StatとjSTAT MAP 教育機関向けにe-StatとjSTAT MAPの活用方法を解説したサイトです。 e-StatとjSTAT MAPにおける基本的な使い方や活用方法について、 中学校や高校の授業における活用等、実際の教育現場を想定し、 統計データを検索・収集から活用までのイメージがしやすいように 解説した動画を提供しております。

LINEで生まれる新しいアイデアやサービスを支える部門・チームを紹介する「LINEのなかみ」。今回は、LINEの多様なサービス価値の最大化をデータ分析によって実現するデータサイエンティストの仕事について、3名のメンバーからその業務内容や体制などを紹介してもらいました。 ーーまずは自己紹介をお願いします。 今井 LINEには、2019年4月に新卒として入社しました。入社前は、大学院の情報工学系の研究科に所属していて、スマートフォンアプリから取得される位置情報などのデータからユーザーがどういった移動のパターンを持って、どういった場所に移動するのかということをモデリングする研究を行っていました。いわゆるビッグデータ分析の研究だったのですが、それが面白くて仕事でもビッグデータ分析に携わりたいと考えてLINEを選びました。入社後は、LINE MUSICのデータ分析や、LINEの各種サービスから取得さ

あけましておめでとうございます。2020年もよろしくお願いします。 2019年は「データサイエンティストなのにデータ万能主義を否定している」的スタンスでのメディア露出が増えました。 発言に矛盾はないと思います。データ触っている人ほど、データに慎重ですよね？　加熱するデータへの過度な期待を、少しでも冷ませられたら幸いです。しかしデータ自体への火は消していない。火を絶やすでないぞぉ。ただ、データ分析の全てを否定したわけではありません。 実は取材を受ける度に「これからは因果関係を発見する因果推論が重要」と主張してきました。2020年代はますます重要性が増すと考えています。 新年１発目のnoteは、その論拠をまとめてみました。 2020年代は因果推論がアツいと思う理由私がデータ分析を始める際、いきなり数字は触りません。まずは「目的」と「アプローチ」を定義するところから始めます。 目的（WHATとW

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 近年、「Python」ユーザーの数が急増しているが、成長するデータサイエンス分野で地位を確立しようとしている言語はほかにもある。 最近の新規参入者は「Julia」だ。Juliaは、米マサチューセッツ工科大学（MIT）が設計したプログラミング言語であり、「C」言語のスピードと「Python」の使いやすさ、「Ruby」の動的型付け、「MatLab」の強力な数学的能力、「R」言語の優れた統計機能を兼ね備えたものであり、同言語の設計者は、「すべてを欲しい」開発者のための言語と表現するほどだ。 Juliaはリリースされてから7年が経ち、Pythonのような既存の言語と比べると今も比較的ニッチな言語ではあるが、機械学習モデルの構築やスーパーコンピュ

はじめまして。情報工学科所属の大学三年生S.Iと申します。 Pythonの経験は大学の実験で少し扱った程度です。 私がインターンをしている、かっこ株式会社のデータサイエンス事業部では、試用期間にクローラーを作ってデータを収集、加工、可視化し、わかったことについて簡単に考察を述べるという課題が出ます。 課題 テーマ 大学の友達が一人暮らしをすることになりました。 しかし、不動産サイトを見るとあまりにも物件数が多くて選べません。 データ分析で解決してください。 制約 JR金町駅から通学時間60分圏内 背景 自身の物件探しの経験から物件を探す際に「知りたい情報」というのは、 仲介する不動産屋さんに伝える「物件探しの条件」だと考え、データ分析で解決しようと思った。 方針 物件サイト「スマイティ」をクローリングしHTMLファイルとして保存 取得したHTMLファイルから各変数をスクレイピング データ分

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