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統計検定 データサイエンス基礎の合格証とオープンバッジが届きました!
先日、何やら封筒が届いておりました。 この手のものは何度も受け取ってきましたので、大体なんだか察しがつきます。 っということで封筒を開封してみると、合格した統計検定 データサイエンス基礎の合格証が入っていました。 統計検定 データサイエンス
私がよくプレイする鳥の一つにハイイロチュウヒがいます。同様の効果を持つ鳥は他にも アカオノスリ アメリカフクロウ アレチノスリ カタアカノスリ クーパーハイタカ がいます。 引いたカードが75cm未満なら1点入り、割と成功確率が高い印象なのですが、実際の成功率はどれくらいなのかを算出してみることにしました。まずは翼長の分布図を見てみます。 翼長は左に偏りがある分布となっています。翼長の大きい猛禽類よりも、小鳥の方が多いことからも納得できるかと思います。 次に具体的な75cm未満の鳥の枚数を算出してみます。75cm未満の枚数:318枚(446枚中) 成功率:71%(317/445) ※自分自身は…
日本代表のユニフォームは「サムライブルー」と呼ばれる青色を基調としています。他に青色のユニフォームの国としてはフランスやイタリアがあります。一方で、これらの国以外に青色のユニフォームの国は思い浮かびますでしょうか?私は思い浮かびませんでした。 「もしかするとユニフォームが青色の国は少ないのでは?」 「最も多く使われているのは何色なのだろう?」 という疑問を持ったので、世界各国のサッカー代表ユニフォームの色について分析してみることにしました。 データ 可視化 まとめ データ 各国の最新の代表ユニフォームは以下のサイトに掲載されています。しかし、ユニフォーム情報はテキストではなく画像データのため、…
日本のアーティスト名は、SMAP・B'zのようなアルファベットのパターン、嵐・米津玄師のような漢字のパターン、AKB48のようなアルファベットと数字が混ざったパターンなど、様々なパターンが存在します。 ではどのパターンが最も多いのでしょうか? 日本人アーティスト名のパターンを分析してみましょう。 データ 前処理 可視化 日本語vs英語 宇多田ヒカル vs 浜崎あゆみ ゆず vs コブクロ 数字 まとめ データ 日本人アーティストの一覧データはこちらのサイトから抽出します。記載されている3653組のアーティストを今回の分析対象とします。 rockinon.com 抽出方法はこちらのサイトを参考に…
みなさんは健康的な食事を摂れていますか。健康的な食事の基準として、1日の必要栄養摂取量を満たしているかがあります。しかし、そのためにはいろいろな食材を摂る必要があり、忙しい人にとってはなかなか実現が難しいですよね。 そこで今回は、数理最適化というものを使って、1日の栄養素を満たせる最低限の食材を算出してみます。 データ 1日の栄養摂取量 食材毎の栄養素 数理最適化 数理最適化とは 栄養問題を数理最適化に当てはめる 実装 結果 結果① 修正 結果② データ 1日の栄養素を満たす食品を算出するには、1日に必要な栄養素の量と、食材毎の栄養素のデータが必要になります。 1日の栄養摂取量 1日に必要な栄…
総務省、データサイエンス入門の無料オンライン講座を開催「統計学の基礎」など解説(ITmediaニュース)4月9日だそうですが、総務省統計局はオンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」の受講者募集を開始しています。社会人と大学生を対象とした統計データ分析の入門編講座で、開講期間は6月11日~8月6日であり、受講の前提条件はなく、誰でも無料で受講できるそうです。・データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」の受講者募集開始(総務省)詳細は上記発表の通りですね。何か、面白そうなので拙僧も受けてみようかな。#ニュース総務省がデータサイエンスの無料講座を実施との報道
数学の力が活かせるデータサイエンスの魅力!データサイエンティストに必須の数学の知識とは
データサイエンスはAI技術の発展に伴ってますます欠かせない存在となっている学問領域のことです。この記事では、データサイエンスを学ぶのに必須の数学の知識とその活用事例について解説していきます。 データサイエンスとは データサイエンスとは、デー
データサイエンティストの基礎作業を体験することによって、データサイエンスの基礎力を取得し、データ思考を身に付けるブログ。データ思考は、データサイエンティストだけでなく、ビジネス・パーソンの能力向上、キャリアアップに役立ちます。
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インターネットにおける情報の信頼性とは?定義から信頼性の判断方法まで解説!
情報の信頼性は専門性と信用性から判断できます。今回の記事では、情報の信頼性の定義からインターネットでの信頼性の基準、見分け方について簡単に解説しています。
k近傍法(kNN)とは?仕組みからpythonでの実装までわかりやすく解説!
k近傍法はあるデータを分類するという場面で用いられる手法です。シンプルな仕組みであるため、理解しやすく実装も容易に行えます。今回はk近傍法について、仕組みや実用例、Pythonでの実装、メリット・デメ
機械学習の評価指標はどう選ぶ?回帰、分類の評価指標をわかりやすく解説!
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アンサンブル学習とは?3つの種類や注意点までわかりやすく解説
アンサンブル学習とは複数のモデルを組み合わせることで予測精度を上げる手法です。今回の記事ではアンサンブル学習の3つの種類からバイアスとバリアンス、注意点について解説していきます。
2nd STEP開始! #15 どのような集計をして、グラフを描くのか?
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全ての企業が避けて通れないCookie規制問題 CDPは救世主足り得るか
参考 CDP活用のための人材育成やデータ利活用プロジェクトの推進など、 もっと深く学びたい方はこちら書籍がお薦めです。 CDP活用の最適解を導く 事例から見えてくる、人材、プロジェクト、組織の在り方
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みなさん、こんにちは! 猫のタローです。猫の姿をしていますが、前世ではデータサイエンティストをしていました。これから、データサイエンス体験動画「データサイエンス チュートリアル 猫のタロー編」を始めます。 まずは、 なぜ、データサイエンスを体験するのか? ご説明します。 それは、...