ハッカーズチャンプルー2014でお話してきた内容です。「データサイエンティスト（カナ）はオワコン」 http://hackers-champloo.org/program.htmlRead less
Originally posted by Douglas Mason with Valerie Bisharat Douglas Mason, Harvard Physics PhD, Insight Fellow, and Data Scientist at Twitter, outlines his advice on transitioning from academia to data science. About a year ago, I began my unexpected but rewarding transition to industry after completing my physics PhD. My dream for years before that had been to work as a physicist in the National Lab
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
はじめに 3月末をもって大学院の博士後期課程を退学することとなった。博論は結局未提出。これで俗にいう「博士課程単位取得満期退学」 [1] になる。 大学院はなかなか楽しかった。周りの人も良い人が多かったし、学術面以外にも色々と勉強になった。結構居心地の良い場所だった。そして、色んな人にお世話になった。この場所でもお礼申し上げたい。 学部4年、修士課程2年、博士後期課程4年 [2] と大学には10年も居続けた。理系 [3] の人は「博士後期課程に3年間ちゃんと在学して研究すれば、博士号なんて簡単に取れるでしょ」と思うかもしれない。私も実際にそのようなことを複数の人から言われた。だが、かなしいかな、日本の人文系の大学院はそういう場所ではない。実際、大学院に10年居続けてようやく博士号をとるという例も少なくない。私のいた専攻もそんなかんじで、標準年限内に博士号をとる人の方がむしろ珍しいという状況
LINEのインターンに行ってきました。大学やめたいです。 僕はどうして研究室に行かなくちゃいけないんだろう、ヒカリエに行きたい。 インターンシップの概要はこちらから。 "LINE Summer Internship 2014"募集開始！ : LINE HR Blog 選考について 受かればいいなーぐらいの気持ちのES書いてました。成果物の画像やgithubのURLを貼ったのが良かったのかもしれません。技術試験では情報系における基本的な知識を問われていたように思います。 ググって200行ぐらい書いたらなんとか通りました。 技術試験の次は面接でした。僕は関西在住なのでSkype面接でした。自己紹介、技術試験の課題について、LINEでしたいことは何かなど基本的なことを聞かれました。突拍子もないことは聞かれませんでした。良かった。「林檎は英語で何と言うか」や「渋谷のマンホールの数はいくつか」なんて
内部用APIであるか外部の開発者向けのAPIであるかに関わらず、ドキュメントと実装との乖離は極力避けたいものであるが、注意深く開発を進めない限りこの状況は容易に起こり得る。何が乖離を引き起こし、どうすればこの状況を回避できるのか考えながら、JSON Schemaの利用例を紹介する。なおこの投稿では、HTTP経由でデータの通信を行うような狭義のAPIのことをAPIと呼ぶことにする。 同じ情報源を参照する APIドキュメントと実装が同じ情報源を参照するようにすれば、論理的に関連した要素は統一的に変更され、これらの変更は完全に同期が取れたものになる。つまり、変更時に乖離が生じにくくなる。但し情報の見せ方によって乖離が発生する可能性は十分にだろうし、乖離が発生するのは理解しようとする側の認識の問題であるから、論理的に全く起こり得ないということではない。 この参照の形には、両者が別の情報源を参照する
内容 初日の午前中に「クックパッドのサービス開発」に関する講義を受けて、それからディレクター+エンジニアの2人1組のチームを組み、5日間でテーマに沿ったアプリを開発するという内容でした。完成したアプリは個人でリリースできないので発表資料を載せます。 課題解決駆動開発 インターンの最初に言われたことは「クックパッドは課題解決の会社である」ということです。クックパッドは基盤技術力の高さで有名なことから技術至上主義な雰囲気の会社だと思っていたのですが、インターンを通じて感じた印象は少し異なっていて、技術を使いたいからサービスを作るのではなく、まずユーザの抱える課題があり、それを解決するための手段として技術がある、という文化をもっているようでした。 (ユーザ)は (欲求)したいが (課題)できないので (製品の特徴)ことに価値がある という価値仮説シートをもとに、ユーザの欲求を満たせない理由である
インターン生のために私が担当している新広告サーバーの構成と現在の構成に至った紆余曲折も含めて色々話しました 1 時間以上発表し続けたので喉が痛くなりました 長時間発表する場合はちゃんと潤沢な水を用意しましょう めっちゃ喉痛くてウケる— ラーメン (@catatsuy) September 3, 2014 インターン生への講義は一時間以上ずっと話し続けるみたいな感じでただひたすらに喉が痛くなった— ラーメン (@catatsuy) September 5, 2014 ピクシブ新広告サーバー構築物語 // Speaker Deck 折角インターンとして会社に来てくれたのでエンジニアの仕事内容などをちゃんと理解して欲しかったので構成だけでなく，失敗談も含めて説明しました 実際の開発では失敗しないことはほぼないと思いますが，みんなカッコつけたいのか失敗を発表することはあまりありません しかし仕事内
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