Kosuke Fujita

学部文系卒のデータサイエンティスト／グラフと図解が大好き／図解を使って現場で学んだデータ分析のノウハウを発信しています。DMはお気軽に！

[Kosuke Fujita @kai_data]

グラフ作成で迷ったときに参照できるグラフ図鑑を作りました！
これ以上増やすことも減らすこともできないほど、本気で厳選して整理した自信作です。私自身も使うので、もしよかったらブックマークして使ってください！
#100日投稿 #50日目

[Kosuke Fujita @kai_data]

@saraba_morita

[Kosuke Fujita @kai_data]

Revueなるニュースレターサービスを試してみる
Read my latest: “毎日気になるDX - Issue #1” https://t.co/GYsxTuod3U

[小木 郁夫（こぼく いくお） @Koboku_Ikuo]

おもしろいね。情報伝播の「形」で、フェイクか真実か、かなり高い精度で判別できる──と😮。

・フェイクは同時多発・散発的
・真実は同心円的なビッグバン型

オピニオンの科学(2)フェイクの姿が見えた: 日本経済新聞 https://t.co/6jVT0lXIp9

[ウィル / コミューン/データの人 @willanalysts]

Quoraに落ちてた図

よい。

[とる/とりす @t01I2]

路上飲みスポットwwwwwwww

[ぐれさん @grethlen]

「特定の時点の値を100とした比率」グラフは危険。おれは何度でも主張するぞ。
https://t.co/vXpA9X725v

[データ分析・活用こんさるたんと（社内外） @ichiro2634]

『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 https://t.co/cOFXHbu4Dc @ledgeaiより

[(あんちべ! 俺がS式だ） @AntiBayesian]

https://t.co/9QecSGZCFj
良い図だw

時系列分析の手法を学ぶってのではなく、「一口に時系列分析って言っても観点や背景次第でアプローチもタスクもかわるよ」ってのを伝えてくれる良い資料

[森下光之助 @dropout009]

shapash：機械学習モデルを解釈するためのダッシューボードを簡単に作ってくれるパッケージ
https://t.co/KV06tCvT5z

[カレーちゃん @currypurin]

書いた

#regonn_curry_fm Episode 121収録後記 pysenについて調べてみた

https://t.co/9Kx0lV2t2q

[Kosuke Fujita @kai_data]

コーチングについて勉強中
良いアイデアが浮かんでも、自分から提案しすぎずに「待つ」ことが大事 https://t.co/W9qwTvgqfe

[n_11o @n_11o]

いよいよですね(˘ω˘)

[Hiroshi Watanabe @Hiroshi99857672]

日本だと潰しが効く等の理由で就活生にはコンサルが人気だが、この地ではコンサルブームは遙か昔で今はプロダクトマネジャーが花形。「ミニCEO」等と呼ばれマーケット分析や顧客要望を製品に落とし込む。起業家や経営者を狙う者に人気で、羨望の眼差しで見られる。日本でも後追いで多分ブームが来る。

[ひよっこデータサイエンティスト @tensyokutsurai]

数理最適化のとんでもないサイトを見つけてしまった。
無料でpythonプログラム得られるのすごすぎる。
https://t.co/wXLsvRJvni

[Kosuke Fujita @kai_data]

機械学習コンペ参加します！
絵画の属性情報（作者、年代、色などなど）から絵画の評価を予測し、精度を競うコンペです。

コンペは初心者ですががんばります！

#10 [初心者歓迎!] atmaCup https://t.co/D8gQwKVB0K #atmaCup

[Kosuke Fujita @kai_data]

自分が新卒でデータサイエンティスト職に就職したときより、世の中全体のハードルが上がっていることは間違いない。
特に文系で就職する人は統計検定、Kaggle等でハードスキルの実績を示した上で、人間性にも魅力が無いと難しいと思う

[Kosuke Fujita @kai_data]

この記事にもあるように、スーパーなどの小売物流業界ではファックスや電話など、データ化されない情報で運用されている物が多々ある。改善の余地は大きい。
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物流データから共同配送を提案　基盤づくりに奔走：日本経済新聞 https://t.co/07ViXKIeLI

[Kosuke Fujita @kai_data]

集合知や

[Go Ando / PREDUCTS @goando]

ネット上に無数に存在する観光客の写真からマシンラーニングによって3Dモデルを生成するNeRF-W。

人々の記憶の���片を組み合わせて完璧なものが作り上げられてくのって、まさにインターネット的。

最初に発表された2020年より更に精度が向上。
https://t.co/QAfeGPNpS6

[Kosuke Fujita @kai_data]

AIの責任問題にはとても興味があるのでウォッチしていきたい。例えば人事採用AIが特定の人種を低く評価する傾向があったとき、それはAIそのものに責任があるのか、AIを作った人の責任なのか、AIに食わせるデータを作った人か、ブラックボックスであるがゆえ難しい問題がある
https://t.co/zA9AAsN4Y4

[Kosuke Fujita @kai_data]

中身は姿勢推定だからシンプルっぽいけど、教師データ作成が大変そうなやつだ。背景知識ある人が動画見ながら、何秒から何秒は何の作業しているかを記録していかないといけないやつ
https://t.co/9x6NL0Kgab