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ついに本日SQLの入門書が発売になりました！
自分自身が過去にSQL勉強会として実施した内容を体系化して1冊の本にまとめました。
240ページとコンパクトにまとめたので、
SQLを学んでデータ分析力を高めたい人が読む最初の1冊としておすすめです！
高橋光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』
高橋光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』
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高橋光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』
@light940
外資系コンサルでデータ活用支援 ◀︎ ebookjapanでデータサイエンス組織の立ち上げ ◀︎ Yahoo! JAPANでWebエンジニア | 複業でB.LEAGUEクラブのデータアナリスト |『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』著書 → amzn.asia/d/erlRGPH
amazon.co.jp/dp/42971344382010年7月からTwitterを利用しています
高橋光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』さんのツイート
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仮説を立ててからデータを見るか、データを見てから仮説を立てるか、基本的なスタンスは前者がいいと思うけど、場合によっては後者のアプローチも必要。いわゆる探索的データ分析だとそのイメージ。
常に何故そうなったのかを考えるのは大事だと思う一方で、世の中理由が説明できないことなんて山ほどあるから何でも原因があるはずだと思い込む事もよくないなとは思う。
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データ分析に特化した求人マッチングサービスがあった。特定の領域に特化した求人は探す方も見つける方もどちらにもメリットあるし、データ分析領域で副業とかの求人も増えると良いな。
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呼び方は色々ありそうだけど、「提案」「インテリジェンス」「データ」の3つを区別すること自体はとても大事だなと思う。
・提案→具体的な施策の提案
・インテリジェンス→なぜそうなったのかの情報
・データ→数値やグラフなどの事実情報
引用ツイート
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しんゆう/ データ分析とインテリジェンス
@data_analyst_
相変わらず「提案」「インテリジェンス」「データ」の区別がついていないから「データ分析」が混乱していると思ったので整理した。この話はデータに関わることになって最初に考えておくべきだったと改めて反省している。
note.com/shinu/n/n28d79
大谷の凄いところはあれだけの結果を残して完全に憧れられる側なのに他のメジャーリーガーに対してのリスペクトをちゃんと持っているところ。だからこその憧れをやめよう発言だったのかなと思う。
懐かしい記事が上がってきた、、！もう3年前なのか。。この辺の基本的な統計学はたまにPython使って分析することがあるのでまとめておいて良かったなと思ったりはする。
引用ツイート
Qiita人気記事/執筆者紹介
@q_hayari
【Qiita】3年前にすごい人 [ Python データ分析 統計学 統計学入門 JupyterLab ]に関する記事を書いた @light940 さん : qiita.com/hikarut/items/
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今日の試合車のラジオで聴いていたけど最後の瞬間はテンション爆上がりだった！唯一の心残りはテレビで見れなかったこと、、！
Chat-GPTもあるしSQLだけを武器に仕事をするのは限界あるけど、プラスアルファで掛け算的な立ち位置でSQLを学ぶのであればまだまだやりようはありそう。学習コストも高くないのでそれくらいカジュアルにSQL学んでも良いと思う。
次は自分の本を読もう。執筆の時に何回も読んだけど、電子書籍として完成品を読むのは初なので、改めて客観的に読んでみる。KindleならKindle for PC使うと書籍に載ってるリンクにもアクセスしやすいし、ハンズオンも進めやすいのでおすすめ。
hontoでデータベースランキング1位になってる！個人的には専門書のくくりではなく、ビジネス書として多くのビジネスパーソンに読んでよしいなと思ってます！
honto.jp/ranking/gr/bes
引用ツイート
書籍ランキング速報
@a_ranking_news
自動
(3/18) honto 本の通販ストアランキング > コンピュータ・IT・情報科学 > データベースランキング1位:高橋 光 （著）『ビジネスパーソンのためのＳＱＬ入門 データ分析力を高める』
amasale.newif.net/ranking/hdetai
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