前回から日が開いた。データ演習のテストがクリアできていたので、修了証が届いていた。 入門編とは異なり、実践的な講座が多かったのでだいぶ楽しかった。暗記系の穴埋めは若干分かりにくかったが、もし続きが開講されるのであれば挑戦 […]
社会人のためのデータサイエンス演習 5週目 2⃣
5-5. 企業でデータサイエンスを実現するためのポイント データサイエンスがない企業にデータサイエンスを浸透させるのに必要な3つの要素。 人材獲得 人材の育成・獲得。データ分析に詳しい人を集めて、全体の底上げを図る。ある […]
社会人のためのデータサイエンス演習 5週目 1⃣
5-1. 各週のおさらい 特に新しいことなし 5-2. データ分析に基づく問題解決ケーススタディ(1) 問題の分解・整理 ざっくりとした問題意識をいかに具体的な数値での問題意識に落とし込めるか。PPDACサイクルに当ては […]
社会人のためのデータサイエンス演習 4週目
4-1. 回帰分析による予測 予測を行わないビジネス→効率が悪い 予測ができると、無駄が減ったり、てこ入れが必要そうだなどの予測を立てることができる。 あとは単回帰分析の説明で終わり。 4-2. モデル評価と予実評価 モ […]
社会人のためのデータサイエンス演習 3週目 2
3-3. 相関関係と因果関係の違い 定義 相関関係 = ある変数が変化すると、他方の変数も同時に変化する関係 因果関係 = ある変数が、他方の変化を引き起こす関係(原因と結果) 見せかけの相関 ①因果の間に共通因子が隠れ […]
社会人のためのデータサイエンス演習 3週目 1
3-1. クロス集計の軸設定と見方 クロス集計は「2変数のカテゴリの組み合わせについてデータ個数や比率を集計」することで、「縦横のカテゴリの関連を調査することができる」。 変数間の関連性を見出すことで、課題のあぶり出しに […]
社会人のためのデータサイエンス演習 2週目 2-2からテストまで
2-2. 1変数の状況の把握(1)(可視化の活用) ヒストグラムによる可視化 前処理、処理後のチェックで必須のヒストグラムによるデータ把握。ここは特に真新しいところはなし。 1点だけ、ヒストグラムに複数の峰(ピーク)があ […]
社会人のためのデータサイエンス演習 2週目 2-1. Analysis(分析)とは
「分析」の定義 そもそも「分析」とは?改めて考えてみると、一言では答えられなかったので初心に帰る。 講座では「変数とKGIの関係を定量的に明らかにすること」とあったが、ウィキペディアで一番近そうな定義は ある物事を分解し […]
社会人のためのデータサイエンス演習 1週目 5
PPDACサイクル PDCAサイクルをベースにした(と言われている)、ニュージーランド発の問題解決手法。サイクルが循環する、循環型の問題解決プロセスに分類される。 Problem=問題の発見 現在抱えている問題が何なのか […]
社会人のためのデータサイエンス演習 1週目 3~4
3はだいたいこれまでの講座などで言われていること。4が面白かった。 Googleのネコ 人工知能の歴史は古く、1950年代からじわじわと研究が進んでいる領域。現在はSiriやワトソン、将棋AIなどの分かりやすい形で人間の […]
社会人のためのデータサイエンス演習 1週目 1~2
社会人のためのデータサイエンス「演習」ということで、データサイエンス入門の発展形となる。予約していた講座がスタートしたので受講開始~。 エビデンスベースド 初めて聞いた単語。文字通りエビデンスに準拠した、という意味。「エ […]
大学生のためのデータサイエンス(Ⅰ)1週目 ガイダンス
新しく滋賀大学の講座を受けてみることにする。1週目は概要だったので、気になった部分だけピックアップ。 データサイエンティストの役割 データサイエンティストはビッグデータなどのデータを取り扱い、分析し、そこから価値を引き出 […]