2018年版の科学技術白書によると、まずい状況になっているようです。
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前処理大全
著者:本橋 智光
サブタイトルに「データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック」ということなのですが、非常にマニアックな内容でなかなか売れないと思いますが、分かる人には分かる目からウロコの内容です。(Inobe.Shion) |
内容紹介
Law of Awesome Data Scientist データサイエンスの現場において、その業務は「前処理」と呼ばれるデータの整形に 本書はデータサイエンスに取り組む上で欠かせない 出版社からのコメント 前処理が適切に行われているかどうかで、データ分析の品質は左右されます。 |
日本はAIビジネスの「敗戦国」
非常に気になる記事がありました。
人工知能ビジネスの「敗戦国」にならないために、いまオールジャパンで考えるべきこと
確かにアメリカはもちろんのこと、中国、韓国、インドなどと比べてみても、どうも動きが受動的というような感じは否めません。
ダーウィンの進化論が崩壊⁉
これまでも「ダーウィンの進化論」について、疑問を呈する学者もいたそうですがあまり表には出てきていませんでした。
しかし、ここにきてもしこれが真実だとすると、定説が覆されかねない状況になってきました。
5月の末にアメリカで研究成果が公表されたようです。
そこで、いろいろなサイトでそれについて語られています。
新企業が旧企業より強いというのは実は奇妙なこと
言われてみると、確かにそうなんですよね。
こちらの本はそのあたりにツッコミを入れてくれているようです。
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クリステンセン教授の『イノベーターのジレンマ』で言われるのは、成功体験が邪魔をして対応に失敗してしまうということなんですが・・・。
それについての再考という切り口です。
ラボが乱立
ここのところ、大手企業でAIラボやイノベーションラボを設立といったニュースをしばしば拝見します。
https://news.mynavi.jp/article/20180608-643865/
これもその一つ。みずほFGなどで作られるとのこと。
データ分析専門チーム、成功への3つのポイント
非常に分かりやすくまとめてくれたセミナーレポートがありました。私は残念ながら参加できておりませんが、しっかりとまとめてくれているので非常に分かりやすくなっています。
世界はアルゴリズム化・・・どういう意味?
こちらの三宅陽一郎氏と紀里谷和明氏との対談の中で出てきています。最初、意味がよく分からなかったのですが、記事を読むと納得しました。
Wait, What?(ウェイト、ホワット?)
著者:ジェイムズ E ライアン
ハーバード大学教育大学院長の卒業式での訓示をベースに整理されたとのこと。150ページほどですのですっと読めます。しかし含蓄は深くたまに見返して読んでみたい作品です。(Inbe.Shion) |
内容紹介
成果が出ないのは、「質問」を間違えているからだ。 「待って、何それ?」 生きていくうえで本当に大切な問いは五つしかない。 内容(「BOOK」データベースより) 成果が出ないのは、「質問」を間違えているからだ。流されずに問題を明確にする、相手の意見に耳を傾ける、大切なものを見極める…etc.たった「5つの問いかけ」で仕事も人間関係もうまくいく!ハーバード大学教育大学院長の教え。 |
モノの見方、見え方(その2)
昨日投稿した「モノの見方、見え方」への補足資料です。
やはり特に年代ごとの利用率の差が大きいようです。これからどんどん解消していくでしょうが、なかなかハードルは高いかもしれません。
ソースはこちらになります。
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/data/180525_1.pdf