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東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip
2020年12月、総務省より 【機械判読可能なデータの表記方法の統一ルール】が策定されました。 統計表における機械判読可能なデータの表記方法の統一ルールの策定 https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01toukatsu01_02000186.html 2020年11月に河野太郎 行政改革担当大臣のツイートが話題となりました。 その後正式に統一ルールが公開された形です。 各省庁がネット上で公開する統計を機械判読可能にするために、データの表記方法を統一させます。「政府統計の総合窓口（e-Stat）」で本日から１２月１日までの間、表記方法案に関する意見照会を行います。研究者をはじめ、皆様のご意見をお待ちしています。https://t.co/h07tCTDazc — 河野太郎 (@konotarogomame) November 25, 2020
放送中のテレビ番組視聴率がリアルタイムで分かる。国内最大級のテレビデータを持つスイッチメディア運営。｢今｣みんなが視てる番組をTVAL nowでチェック。
共感格差
21世紀の格差は、他者からの共感の格差をめぐるものになるだろう。 この記事で言いたいこと （社会的）共感は政治的・社会的リソースである。 物理的資産がリソースであるのと同様だ。 共感はアイデンティティごとに分配される(女性黒人LGBT,労働者階級,白人子供etc)。 共感は物理的資産と同じく分配に差がある。 共感の分配は主にマスメディアによってなされる。 トランプ大統領が当選する以前、労働者階級に関するメディアのツイートは60件、同性愛 LGBTに関するツイートは、9664件であった。 ツイートの比率は、労働者階級 60 対 LGBT 9664 で 161倍だ。 ツイートの差を共感の差だとみなせば、労働者階級とLGBTで大きな格差がある。 共感の格差を放置すれば、そこはポピュリストにつけこまれる。 もしあなたがポピュリストになりたければ、次のターゲットを狙うと良い。 ある程度人口ボリューム
知事からのメッセージを紹介します。 令和2年12月28日のメッセージ 新型コロナウイルス感染症対策（その47） ‐データの示す急所‐ コロナの感染は止まらず、日本全体では、連日史上最多の感染者数を更新しています。そうしますと医療も逼迫してきて、いくつかの県では医療崩壊かという懸念も高まっています。和歌山県では、県庁を中心とする保健医療部隊が獅子奮迅の働きで感染者が出ても早期に囲い込んでしまって、感染爆発させないようにしていますので、感染者も割合少なく、全員病院に入ってもらっていますが、病床の逼迫はありません。自分の部下が大部分ですから、言いにくいのですが、保健医療行政の健康局、各地の保健所、和歌山市の保健所、感染者を受け入れてくれている病院、早期発見に協力してくれている全てのクリニック、病院さらには、正面部隊が忙しくなったとき協力してくれている各機関の保健師、看護師、各行政機関の応援部隊、
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退職代行モームリ累計利用者15,934名分のデータ・利用された企業情報を公開～Z世代と新卒で増加する退職代行利用者、労働者の本音はどこに～ 報道関係各位 2024年8月7日 株式会社アルバトロス 退職代行モームリを管理している株式会社アルバトロス（本社：東京都港区、代表取締役：谷本慎二）が、2024年8月1日（木）に退職代行の利用状況の調査を行いましたので、その結果を公開致します。 株式会社アルバトロス https://www.alba-tross.jp/ 退職代行モームリ https://momuri.com/ 退職する会社に本当の退職理由を伝える方はほとんどいないと言われています。 退職代行モームリには利用者15,934名の生の声を反映させたデータがあり、日々蓄積されています。 当社の保有している膨大なデータは、労働者はもちろん企業の方にとっても非常に有益かつ貴重な情報となるかと思いま
株式会社ブレインパッドの2023年新卒研修資料です。基礎統計学について扱っています。 ※ 本資料の公開は、ブレインパッドをもっとオープンにする取り組みOpenBPの活動です。 [OpenBrainPad Project] https://brainpad.github.io/OpenBrainPad/
「もはや昭和ではない」男女共同参画白書（令和4年版）が面白いからみんな読んでみて！ 今は子無し世帯がマジョリティ - 斗比主閲子の姑日記
先月、男女共同参画白書が公表されて色んなところで取り上げられていたので、週末にざっと目を通しておきました。 男女共同参画白書 | 内閣府男女共同参画局 時間がない人は概要版だけでも読んでみるといいですよ。とても興味深いデータが揃っているし、関わった人（内閣府男女共同参画局）の問題意識も伝わってきます。 まず、概要版の表紙にしたって、 左から、料理に携わる男性と子ども二人、選挙に出る女性、おしめを変える男性、実験に携わる女性と子ども二人の構図です。ここからも何を目指しているものかよく伝わってきますよね。気になって過去の男女共同参画白書の概要版の表紙を遡ってみましたが、このようなイラストを挿入していたのは今年だけでした。 今回の特集は人生100年時代における結婚と家族という野心的な内容です。 ここのページで強調されている、 家族の姿が変化しているにもかかわらず、男女間の賃金格差や働き方等の慣行
本で読んだ知識をドヤ顔で紹介したら、その実験には再現性がありませんでした。 そんな恥ずかしい記事を書いたブロガーは誰でしょう？ そう、私です。 ステレオタイプ脅威はありますん ちょっと前に「ステレオタイプ脅威」の記事が話題になっていた*1。 世の中には「女性は数学に弱い」というような負のステレオタイプがある。自分のアイデンティティがそれに該当していると意識してしまうと、実際にパフォーマンスが落ちるというものだ。これは様々な実験の結果によって示されている。というのが記事で紹介されていた話だった。 ところが現在、その「実験結果」は再現性が無いと言われている。ステレオタイプ脅威の根拠は実験結果にあるというのに、その土台は不確かなものであるのだ。 とくに、最近の研究ではほとんど再現性がないとされている「ステレオタイプ脅威」について、リベラルバイアスにも言及しながら議論しているのが印象的。 日本では
総務省は1月11日、データサイエンスのオンライン講座「誰でも使える統計オープンデータ」を、MOOC講座プラットフォーム「gacco」で開講した。社会人・大学生に、統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する講座で、3月7日まで受講できる。 週約3時間×4週間の内容。政府統計の総合窓口「e-Stat」、総務省と統計センターが提供する統計GIS、API機能などを使い、データ分析の手法を学べる。 講師は「統計学が最強の学問である」の著書で知られる統計家の西内啓氏や、総務省統計局の担当者など。 2017年6月に初開講して以来、断続的に開講し、のべ約2万8000人が受講した講座。 関連記事 政府が「ワクチン接種状況ダッシュボード」公開 性別や都道府県別に可視化 政府が、全国の新型コロナワクチンの接種状況を一覧にまとめた「ワクチン接種状況ダッシュボード」を公開。統計情報をまとめたCSVやJS
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月5日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) の続き。まえがきは前回の記事でご覧ください。 前回の予測はかなり高い精度で当てることができました。日曜までの週単位では 3368人 の予測に対して 3342人 の現実となりました。 今回は、宣言解除による～6月27日の週の人流増を反映し、～7月11日の週の予測を上振れさせました。2人での飲酒が解禁になった影響は、ある程度は人流の増加に織り込み済みとみなしています。ただし、「3週前の感染者数の最大値」を予測に用いている性質上、上振れした週の感染者数は都民を緊張させ、3週後のブレーキにつながるので、全体としての影響は限定的です。新たに追加した～8月01日の週では、5月の大阪並みの緊張感にワクチンの効果も加わって急減速するも、デルタ株を減らすにはまだ及ばな
帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1．本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①：講義の受講者が復習に利用する 想定②：未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回
第１週：統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 第２週：データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 第３週：データの見方と適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 第４週：誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公
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ゲームを趣味にしている人の割合が多いのはどのくらいの収入の人たちなのか調べてみた - nonameのノート
「底辺や低学歴はゲームが好き」これって社会科学の分野ではよく知られた概念だけど、何で炎上してるんだ？教職課程とかでもやるじゃん という元増田と、 誰か統計データで本当かどうか確かめてくれない？令和 3 年社会生活基本調査に「男女,教育,趣味・娯楽の種類別行動者数」とか「年間収入・収益,趣味・娯楽の種類別平均行動者数(有業者)」とかある。たのみます。 - hevohevo のブックマーク / はてなブックマーク というブコメを見て、 社会生活基本調査 令和 3 年社会生活基本調査 調査票Ａに基づく結果 生活行動に関する結果 生活行動編（地域） 趣味・娯楽 | ファイル | 統計データを探す | 政府統計の総合窓口 にある、 社会生活基本調査 令和 3 年社会生活基本調査 調査票Ａに基づく結果 生活行動に関する結果 生活行動編（地域） 趣味・娯楽 98-8 男女,仕事からの個人の年間収入・収益
世界のワクチン接種状況｜NHK
※こちらのページのデータは2023年12月21日をもって更新を終了しました。 世界各地の国や地域ごとのワクチンの接種状況です。接種回数の総数と、人口100人あたりに換算した回数を掲載しています。あわせて、「少なくとも1回接種した人」と「既定の回数の接種が完了した人」「追加接種した人」の、それぞれの総数と人口に占める割合を掲載しています。 世界のワクチン接種回数（累計） Our World in Dataの集計で接種回数が上位18番目までの国や地域と日本・韓国のデータを表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。各地の事情により新たなデータが反
kokkaisaikutsu.github.io/index.html at main · kokkaisaikutsu/kokkaisaikutsu.github.io
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ダン・アリエリーの論文の一つに再現性が無い。 調査の結果、データが全部捏造されたものだという。 どうしてこうなった。 ダン・アリエリーへの疑い ベストセラーとなった行動経済学の本に『予想どおりに不合理』がある。このブログでも何度かお勧めしている本で、読んだ人も多いだろう。 予想どおりに不合理 行動経済学が明かす「あなたがそれを選ぶわけ」 作者:ダン アリエリー早川書房Amazon 本書の著者、ダン・アリエリーが共著者である論文について、データ捏造の疑いがかけられ話題となっている。 実験の主導者であるアリエリーは、「データが捏造されていること」については同意しているが、問題のデータは研究パートナーの「保険会社からもらったもの」であり、自分および共同執筆者たちはプライバシーの観点からデータ収集・データ入力・データのマージには関与していないと言っている*1。 本件はデータの不正を暴く過程が面白
日本苗字アトラス｜地図から苗字を見るサイト
地図から全国の苗字を見るサイト。都道府県・旧市区町村別の苗字と大字・町丁目別の苗字分布を確認できます。
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
現代の価値観では、結婚するしないは個人の自由に属する。したがって「絶対に結婚するな」とまでは言わない。しかし、結婚が男性にとって大きな困難であることは事実だ。数多くのデメリットがあり、非常に高いリスクがある。それらに見合うメリットやリターンが期待できるなら結婚するのも良いだろうが、判断には慎重を期する必要がある。 男は結婚するべきではない男性にとって、結婚のデメリットは増え続け、リスクは高まり続けている。この結果、未婚男性は増え続けている。国立社会保障・人口問題研究所（社人研）発表の人口統計資料集2022年版[1]によれば、2020年時点で男性の生涯未婚率は28.25%（女性は17.81%）に達している。現状ですでに、男性の4人に1人以上が生涯未婚だ。 結婚意欲の低下も止まらない。前出の社人研による第16回 出生動向基本調査（2022年）[2]によれば、18歳から34歳の独身男女に結婚意思
なぜ移民が必要か？労働力の不足について詳細
https://anond.hatelabo.jp/20250930160407 「女性とか学生とか高齢者に働いてもらえばよくね？」 「そのために労働条件よくすればよくね？」 に丁寧に答える 女性の労働参加率25歳〜60歳の、男性の労働参加率は95％くらいで 女性は80〜88％くらい https://www.jil.go.jp/kokunai/blt/backnumber/2025/03/c_01.html 育休を考えると、かなり限界に近い 専業主婦が居る現役世帯は566万世帯で、全体の23％にあたるが、独身を含めたら生産年齢の女性の15％くらいだ https://www.gender.go.jp/about_danjo/whitepaper/r04/zentai/html/zuhyo/zuhyo02-15.html 一応、「無理やりひねり出したら女性の余力があと5％ある」と考えておこう
「今夜も寝てくれない」「いつ泣きやむのか」「こっちも泣きたい」... どうすれば赤ちゃんを上手に寝かしつけられるのか。 これまで明確な答えがなかった問いに、4人の子どもを育てる研究者が科学で答えを出そうと挑みました。 すると、あの通説“背中スイッチ”を覆す驚きの発見も。寝かしつけや夜泣きに悩む親たちにぜひ知ってもらいたい研究の成果です。 後段に「寝かしつけのコツ」をまとめています。 研究者自身の子育ての苦労が出発点 泣いている赤ちゃんの「寝かしつけのコツ」に科学で挑んだのは、理化学研究所脳神経科学研究センターの黒田公美チームリーダーの研究グループです。 4人の男の子の母親でもある黒田さん。 今回の研究テーマは、初めての子どもを育てたときの苦労が出発点になっているといいます。 「夫も私も、子育ての経験が初めてだったので、どうして泣いているかがわからないというのが本当に大変でした。永遠に泣き続
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概
女性と比較すると、ちょうど1世代ずれていると考えるとわかりやすいでしょう。 ただしこの数字をご覧いただければお分かり頂けるように、男性であっても年齢が負の影響を与えるのは間違いありません。確かに女性よりは年齢による婚約指数の減少は少ないですが、それでもそれなりに大きく減少しているので男性も油断は出来ないでしょう。 ※成婚指数：平均的な婚活者と比較して、どの程度成婚できるかという指標 地獄の年収それでは男性の年収は結婚相談所の婚活において、どの程度の影響があるのでしょうか。 結論から言えば「地獄」で御座います。 まず年収300万円未満の場合、グラフにすることすら出来ません。便宜上、白い線を微妙に書かせて頂きましたが、実際の数字はこの白い線すらないとお考え下さいませ。 2019年に結婚相談所で結婚した3492名の男性のうち、年収300万円未満の男性は0.0%で御座います。年収300万円未満で結
2013年の秋、その時の自分は30代前半だった。 衝動的に数学を学び直すことにした。 若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。 というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。 数学というか統計かな。 統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。 一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、 「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ？」 くらいの理解だった。 で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。 あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。 そんなわけで、自分の軌跡を晒してみる。 みんな数学とかプログ
建設業の受注実態を表す国の基幹統計の調査で、国土交通省が建設業者から提出された受注実績のデータを無断で書き換えていたことがわかった。回収を担う都道府県に書き換えさせるなどし、公表した統計には同じ業者…
レジャー白書2022が個人的に衝撃的だった
たまたま見かけたレジャー白書(7,700円税込)を読んだんだけど、かなり衝撃的だった。 ■何が衝撃的だったか？ 余暇の人口が激減している。 それも特定の分野に限らず、ほぼ全てで。 ■例えば何が激減してるの？ ※2012年→2021年 ※単位：すべて「万人」 ・屋内の趣味 囲碁：400→150 ビリヤード：460→210 写真：2150→1070 陶芸：250→110 お茶：300→150 ・スポーツ ジョギング：2450→1820 卓球：830→540 サッカー：570→360 バスケ：390→290 他にもたくさん書かれているんだけど、ほぼ全てで人口が減っている。 ■なぜ減少しているのか？ 詳しく書かれていないけど、推測としてスマホだろうと。 スマホに関してはなぜかほぼ書かれていない。 唯一「動画鑑賞：3420→3690」がおそらくスマホだろう。 これは人口が増えている数少ない趣味。 ■
Haruka Sakamoto @harukask1231 医師 / 修士（公衆衛生学）/ 博士（国際保健学） 聖路加国際大学 客員准教授 日本医療政策機構 シニアマネージャー 東京財団政策研究所 主任研究員 専門は国際保健・医療政策です。 国際保健や医療関係の話題、また以前住んでいたイラン・中東の話題が中心です。 Haruka Sakamoto @harukask1231 日本の少子化の要因を分析した論文を発表しました（共著） 結論は、「高収入・高学歴の人ほど子供を産んでいるし、子供の数も多い」でした（ざっくりした説明ですが） 詳細は以下に続きます。 journals.plos.org/plosone/articl… 2022-04-28 17:24:07 リンク journals.plos.org Salaries, degrees, and babies: Trends in fer
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? サブスクリプション型のビジネス、またはソフトウェアの世界ではSaaSと言われたりする、顧客が製品やサービスを継続的に利用するために購読するタイプのビジネスは一般的な売り切り型のビジネスとは収益構造が異なるため、ビジネスを成長させるために見るべき指標やチャートも違ってきます。 よくあるのは、この違いを意識せずに「売り切り型」のビジネスでよく使われる指標やチャートをモニターしていたがために、ビジネスの成長のきっかけをつかめなかったり、成長していると思っていたビジネスが急に傾き始めたり、成長の見通しを社内で共有、または外部の投資家にうまく説明
日本における2021年の新型コロナウイルス感染症の死亡者数は約14,000人でしたが、数理モデルを用いた解析から、ワクチンに関する誤情報の問題に現実よりもうまく対処してワクチン接種率を上げることができた場合は431人の死亡を回避でき、対応が現実よりもうまくいかず接種率が下がってしまうと死亡者数が1,020人増えると予測されました。 仮に現実よりも3か月早くワクチンを導入できた場合は7,003人の死亡を防ぐことができ、逆にもし3か月遅れた場合はさらに22,216人が亡くなっていた可能性のあることがわかりました。 本研究では、日本において誤情報とワクチン導入のタイミングが及ぼした影響の程度を定量化することに成功しました。今回のモデルとそれによって得られた知見は、つぎのパンデミックが発生した際など今後のワクチン接種戦略を考えるのに役立つものとなります。 東京大学国際高等研究所新世代感染症センター
「月曜日のたわわ」を人々はどう見るか/田中辰雄 - SYNODOS
1．はじめに 日経新聞に載った「月曜日のたわわ」の広告は波紋を呼んだ。「月曜日のたわわ」は青年漫画誌の連載漫画であり、その漫画のキャラを使った広告が不適切であるとして批判されたのである。批判の趣旨は、広告で描かれた絵は女子高生を性的に扱っており、新聞の広告として不適切という点にある。これに対し、表現の自由で許される範囲であるという反論がなされ、活発な論争が起きている。 これに類似の論争はこれまでに何度も繰り返されてきた。古くは、人工知能学会表紙事件（2014年）、新しくは宇崎ちゃん献血ポスター事件（2019年）、そして直近では温泉むすめの事件（2020年）が記憶に新しい。 これらの論争では、人々がその表現をどう受け取るかが争点の一つである。しかし、騒動の渦中に人々がその表現をどう受け取っているかが調べられた例は多くはない。本稿ではこれを試みる。この広告に対して批判する意見、容認する意見はど
私たちソフトウェアエンジニアは、コード品質についてしばしば論ずるけれども、ではコード品質の良し悪しがどれほどビジネスに影響するのかと問われると、回答に窮する。只々、「コード品質が悪いと変更により多くの時間がかかります」だとか、「欠陥の修正に追われて開発時間が奪われます」だとか、個人の経験やエンジニア的一般論に頼った定性的な説明に終始するしかない。ソフトウェアを繰り返し変更する頻度が高いほど、コード品質が開発時間に影響を与えるのは確かにそのとおりだと思えるが、はたしてそれは、どれほどのインパクトなのだろうか。 2022年の研究論文 "Code Red: The Business Impact of Code Quality – A Quantitative Study of 39 Proprietary Production Codebases" では、コード品質がビジネスに与えるインパクト
東京都内では5日、一日の発表としてはこれまでで最も多い5042人が新型コロナウイルスに感染していることが確認されました。5000人を超えるのは初めてで、2日連続で過去最多を更新しました。また都は感染が確認された1人が死亡したことを明らかにしました。 東京都は5日、都内で新たに10歳未満から100歳以上までの男女合わせて5042人が新型コロナウイルスに感染していることを確認したと発表しました。 一日の発表としては、これまでで最も多かった4日の4166人を上回り、初めて5000人を超えました。過去最多を更新するのは2日連続です。 5日の5042人は、1週間前の木曜日から1177人増えています。 5日までの7日間平均は3646.9人で、前の週の164.0％となりました。 都の専門家は「これまで経験したことのない爆発的な感染拡大だ」として、強い危機感を示しています。 5日の5042人の年代別は、
「この人、家賃を滞納しそう？」AIが予測 入居審査を45分→16分に - ITmedia NEWS いやーこれはまずい。この件に限らず、「悪いやつをAIで予測する」というのはすなわち 「あなたに似た人が悪いことをしたので、あなたも悪い人と見なします」 ということだからだ。 レストランのランプ たとえばこんな例を考えてみよう。ある街でレストランが強盗に襲われる事件が相次いだ。これを防ぐため、レストランの入口に防犯カメラを設置することにした。このカメラはAIで犯罪者の顔を学習していて、「犯罪を犯しそう」な人間を検知してくれるのだ。 もちろん検知するといってもサイレンが鳴ったりするわけじゃない。あくまで「犯しそう」なだけで、まだ犯罪を犯したわけではないからね。でもキッチンに置いてある赤いランプがピカピカ光って、「要注意人物」が来たことはわかるようになっている。ああこれで安心だ。 …さて、これは本
統計の入門
この講座は『受講登録する（無料）』ボタンを押すと受講開始となる『開始日可変型講座』です。 『開始日可変型講座』とは、受講者個々の受講開始日に応じて進行する講座です。 ご自身のスケジュールは、以下の講座スケジュール（PDF）を参考にご確認ください。 講座内容 統計に関する知識は、実験、試験、調査などの結果を用いた実証研究を行う上でなくてはならないものである。生活に関わるさまざまな効果やリスクがデータとともに語られ、生活者としても統計に対するリテラシーが求められるようになった。企業活動では、情報技術の発展によって、日々膨大なデータが生成されており、その活用が求められるようになった。本講座は、研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことを目的とした「統計入門」「続統計入門」を圧縮した内容になっている。これから統計を学ぼうとする初学者や、学び直しを目指す学生を主
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全国民に配るべき！総務省が示した「データ入力の統一ルール」｜Excel医ブログ
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総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai
退職代行モームリ累計利用者15,934名分のデータ・利用された企業情報を公開
【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics
9割の人が知らない再現性の危機 - 本しゃぶり
総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月28日版)
統計学の講義資料(2022年度) | Logics of Blue
社会人のためのデータサイエンス入門／総務省統計局データサイエンス・オンライン講座
もやし（@w_coast_0330）さん / X
統計の入門講座が無料に、京大メソッドでデータサイエンス関連教員が担当 | Ledge.ai
『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai
行動経済学の『ずる』は予想以上に不合理 - 本しゃぶり
Hiroshi Takahashi
男は結婚するな – デメリットばかりでリスクが高すぎる
赤ちゃん寝ない どう寝かしつけ？ 科学で迫る“背中スイッチ” | NHK
結婚相談所で成婚した6,984名のデータで分かった結婚できる人の特徴｜あなたは結婚できる？
数学とプログラミングの勉強を開始して、何度も挫折して今に至る軌跡を晒す
国交省、基幹統計を無断書き換え 建設受注を二重計上、法違反の恐れ：朝日新聞
産まない高学歴と貧困の子沢山...そんな時代はもう終わっていた 日本の少子化を分析した論文が浮き彫りにした現代の格差とは
サブスクリプション型のビジネスなら見ておくべき5つの超重要チャート - Qiita
ワクチンに関する誤情報が新型コロナウイルス感染症死亡者数に与えた影響を解明 | 東京大学
コード品質はやはりビジネスに影響を与える - mtx2s’s blog
東京都 新型コロナ 過去最多の5042人感染確認 5000人超は初 | NHKニュース
「悪いやつをAIで予測する」のがなぜいけないか - yhara.jp
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