C山

京大M2 ｜統計・データサイエンス│最近はビジネス思考・マネジメント寄り

[C山 @Cyama_stat]

遂に明けてしまいました。お久しぶりです
プログラミングスクールだと思ってjoinしたインターンでは、ソレ以上にビジネスの視点や思考力を教わって活動しています
本年の目標は多少なり一貫性持たせてアウトプットの発信することと、出来ない時も色々RTする人になろうと思います
本年もよろし(文字数

[C山 @Cyama_stat]

@so_ainsight クロードコード

[まじん @Majin_AppSheet]

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動画からスライドが自動生成！？動くグラフも！？

@Majin_AppSheet #note #Majincraft
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[バーチャルデータサイエンティスト アイシア=ソリッド @AIcia_Solid]

先に明言しておこうと思うのですが、私は政治家の方と連携した活動や、政治的な活動をする可能性があります✌️
（なお、現段階は全く予定ありません✌️）

なぜならば、私の活動の目的は、明日の日本や世界をより良い場所にすることであり、
私の関わる AI 関連はもはや国・世界レベルの動きだからです。

[ぬるったん @データサイエンティストのキャリア発信 @Nurruttan]

データサイエンティストのChatGPTの有効な使い方②だよ。

分析前にビジネスアクションを想定するために有用という話。

分析前にどのようなアクションが考えられるか想定しておくことは非常に重要だよ。

最終的には分析結果をアクションにつなげることが価値につながるからね。

アクションを考えるには、想像力と時間が必要で中々手が付かないデータサイエンティストも多いよね。

だからこそAIを使って、効率的にアクションを考えることが有用になるよ。

今後、YouTubeでも解説するよ。
https://t.co/8MhBby9BZg

[Odashi @odashi_t]

「LLMクソつまんねえ」と言っている学生が多くて、この大学院は健全だと思いました。

[C山 @Cyama_stat]

@shimotaroo わぁぁご返信ありがとうございます…！
よろしくお願いします🙇‍♂️

[TJO @TJO_datasci]

「浅い理解でもとにかく早く」と「ゆっくりでもとにかく深い理解を」というのは実ビジネスの世界だとトレードオフになりやすいんですが、前者は結局実世界のノイズに過学習しがちな一方で、真理に近づきながらじっくり進む後者の方が何だかんだで費用対効果もリターンも大きいという印象がありますね

[C山 @Cyama_stat]

最近にわかにSNSマーケティングやセールスライティングに興味が出てきたが、人を惹きつける文章に一定の型があるというのなら、その質を判定するAIって作れるのかな

もし作れるとしたら、どう学習させるんやろ
人手でFBして学習していったりするんかなァ

[ノムオ @nomu_chem]

化学系データサイエンスあるある

・研究データは成功より失敗データの方が多い
・研究データは沢山あるが、評価法が異なるのでデータの水増しが難しい
・大体データ数は多くて100個
・如何にデータを水増しして大きなモデルを構築できるかが鍵
・論文から集められるのは成功データだけ
・新規事業より既存事業の延長となるテーマの方がやりやすい
・有用な化合物を見つけても合成からスタートすると、評価に時間がかかる。てか進まない。
・理論と機械学習を組み合わせると上手くいくことが多い
・製造は回数が少ないので、製造のデータサイエンスはデータ数が少ない
・製造データは未だに紙をpdf化したもの
・製造のデータサイエンスは最初のデータベース化が1番大変
・長期的な事象を予測したいことが多いが、データ数が少なく難しい

仕事（化学系研究）で活用してみると、kaggleなどのコンペとは違った難しさに遭遇する。

難しいことは多いが、予測による旨みが非常に大きいので、どこのメーカーも現在投資中。

数年後くらいには、取り組んでいる企業、取り組んでいない企業でだいぶ差が開いていると思う。

まだ、どこも投資中なので、化学系に限らず、今からでもデータサイエンスの勉強はお勧めです。

[ぬるったん @データサイエンティストのキャリア発信 @Nurruttan]

自社で好評だったものだよ。

データサイエンティストってExcelで分析することも多くある。

だからExcelの作業効率は超重要。

その中で、よく使うショートカット集だよ。

これだけで、マウス使う時間が8割ぐらい減って、3倍ぐらい作業効率が上がるよ。

絶対に使えるようにした方がよいよ。

[O'Reilly Japan @oreilly_japan]

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[C山 @Cyama_stat]

ZennもChatGPTで書かれる時代かァと一瞬びっくりしたが、良質な質問と出てきた情報の取捨選択が出来ないと記事も書きこなせないよな
(とてもいい記事でした。お世話になっております)
https://t.co/MGg3GG3Spn

[C山 @Cyama_stat]

人に教えるモチベーションでしかプログラムを勉強・制作出来ない身体になってしまった
純粋にアルゴリズムとか勉強出来た時代は、それはそれで身が入っていたかと言われると微妙だが、思い返すと幸せだった気がする

[C山 @Cyama_stat]

情報科から文系に進んだ身としてはこれ本当にその通りだと思うし、だから最近社会学・哲学の教養系のYouTubeチャンネルが増えていて大変楽しい。
やはり学びの余地を残した働き方をしたいな

[バーチャルデータサイエンティスト アイシア=ソリッド @AIcia_Solid]

ふと思ったのですが、

数学なんて学部レベル（専門含まず）をちゃんとわかってればデータサイエンスで苦労することは1ミリもないわけですよね。

てことは、他の科目も、学部レベル（専門含まず）をちゃんと学ぶだけで、世界がメチャ広がるのでは！？🤩

[Shonosuke Sugasawa @sssugasawa]

混合効果モデルに関するセミナーをやることになりました!! 混合効果モデルはいろんなデータ分析で有用なモデルですが、今回は基本的な線形混合効果モデルに焦点を当てて、モデルの解釈や利点などのエッセンスを演習付きで詳しく解説します。

[バーチャルデータサイエンティスト アイシア=ソリッド @AIcia_Solid]

明日15時から『データ可視化学』の著者江崎さん ( @tkEzaki ) と
本の内容や推しポイントを語る配信！🎉

『統計学入門』阿部さん ( @a_symap ) と、
もう１人豪華ゲストを招待しています🤩

是非見てね！

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#VRアカデミア

[C山 @Cyama_stat]

こういうInsightを見つけたくてデータサイエンスに興味を持ったことを思い出した。
要素分解や顧客中心の思考等を覚えた今、幅は間違いなく広がったが、軸足選びが難しくなったな。未だ迷走中

[データ分析な日々 @data_everyday]

M1グランプリについて分析しました。
ボケの回数と点数には、強い相関があります。
最終決戦に進むには、15回以上ボケてください。
#M1グランプリ　#M1グランプリ2023
#データサイエンス

2023年 M1グランプリの考察 – ネタ中のボケは何回が適切か？ – | データ分析な日々 https://t.co/82j5D9NQB4

[C山 @Cyama_stat]

まぁそもそもGit自体個人開発レベルでは勉強以外にそれほどのメリットが無いので、無意味な疑問か…？

[C山 @Cyama_stat]

最近またエンジニア界隈の情報を集め始めたのだけれど(Cursorとか)
GitHub codespaceって個人開発でメリットあるんでしょうか