本間 充

時間を楽しむ余裕、まだ私にはないかな。 でも、時間とともに育つ「ウイスキー」。そして自分の「カスク」。憧れは、確実にありますね。

多分、そろそろ「流行」という言葉に終わりが来たのかも。 以前のように、ヒットやバズなどもうないのです。 好きなものを、好きと良い、好きなことができる勇気。 それが重要な時代かもしれません。それが、多様性の今なんでしょう。

本間です。皆さんの参考に少しでもなれば。 そして、この実習講座の無料説明会が、今日あります。 お時間があれば、ぜひ！

講師を担当する、本間です。 データサイエンスは、まだ大学の授業のようなアカデミックなものではなく、企業のなかのビジネス・スキルです。 そして、数学、統計、コンピューティングの３要素が必要ですが、この講座では、数学的論理力と、Rを使ったコンピューティングの両方を、お伝えします。 中身を、少しチラ見せした記事を、 https://comemo.nikkei.com/n/n372f73c2bb28 に書いていますし、私のデータサイエンスに対する取り組み例は、 https://www.mslabo.org/note-index にまとめてあります。 プログラミングの経験のない人も、 私の他の大学院の講義では、授業を最後まで受けて頂けています。 ぜひ、この機会に、一緒に学びませんか？

この際、入学時期を大学ごとに変えさせても良いのでは。

ワクチンという他人力ではなく、自分たちの生活の仕方を変えれば良いのです。それが、進化

ビジネス・パーソンの方に、少人数で学べる、データサイエンス講座を、NewsPicsさまに作って頂きました。 少人数だから、ワークショップも充実していますし、質疑応答もたっぷり時間をさきます。 土曜日、日曜日開催なので、参加もしやすいと思います。 ぜひ、ご参加ください。統計の知識がなくても、小学校・中学校の算数を履修していれば、受講できます。

ビジネス・パーソンの方に、少人数で学べる、データサイエンス講座を、NewsPicsに作って頂きました。 少人数だから、ワークショップも充実していますし、質疑応答もたっぷり時間をさきます。 土曜日、日曜日開催なので、参加もしやすいと思います。 ぜひ、ご参加ください。統計の知識がなくても、小学校・中学校の算数を履修していれば、受講できます。

私が一緒にコンサルティングの仕事をさせていただいている宮丸氏。 この記事からの学びは、多かったです。そして、コンサルティングは、本当に素敵な仕事です。

マーケティングをはじめ、ビジネスをデータサイエンスで進化させるには「データを正しく眺めること」、そして「必要なデータを適切に集めること」が求められます。これができれば、複雑な統計の知識がなくてもデータを有効に活用できます。 今回のMOOCでは、データサイエンスに欠かせない基礎知識をお伝えします。全10回の講義、ぜひご覧ください。

日本は、意外にも現地でしか食べられない生鮮が多いです。どこまで対応するのか、楽しみです。

数学は、科学の共通言語。という深い問題でもないのですが、確かにこの問題の日本語の解釈には、曖昧さがありますね。