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本日最終出社でした！
ブレインパッドには新卒入社から2年弱お世話になりました。業務面は言わずもがな人間としても尊敬できる多くの同僚のおかげで、データサイエンティストしても人間としても大きくなれました。
次は事業会社でデータサイエンティストをします。引き続きよろしくお願いします
。
。いかり
いかり
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いかり
@bebebeBayes
東京Joined November 2021
いかり’s posts
ガチモンの生存者バイアスだ。
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中野の中の中野
@stasale_nakano
まじで異論認めるんだけど、
俗にいうパワハラ受けてたやつって確実に成長していない？
「数学って難しいですよね」という話をすると、その人がどこで数学を諦めたのかが分かる。ルートがと話す人は中学時代、サインコサインがと話す人は数1、ベクトルがと話す人は数2、線形代数がと話す人は大学初年度でそれぞれ数学から距離を取っていることが多く、測度論がと話す人には異常者が多い。
最近邦訳が出たアイエンガーの本もブレインストーミングに否定的だったな。
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Haruhiko Okumura
@h_okumura
今読んでる本 amazon.co.jp/dp/B0BPY77S96 によれば、グループで行うブレインストーミングは無意味、むしろ逆効果、が定説らしい doi.org/10.1207/s15324 「情報」の教科書とかはブレーンストーミング勧めてるのに
修論4日の話だけど、「研究プロセスを含めて4日（つまり4日しか学業に取り組んでいない）」と理解している人と、「研究プロセスは含めずに4日（学業には2年間取り組んだが、執筆に費やしたのは4日間）」と理解している人との間に溝が生じてる。
ついに邦訳が。再現性問題に関心がある人は是非呼んで欲しい。
Science Fictions あなたが知らない科学の真実
これ読んでる。論理的思考とか論理的推論が、実は普遍的ではなく文化によって構築されてるよって内容。第2部を読めば実践的な内容は掴めそう。
自分としては、理論パートの1章に色々疑問点があるので有識者に聞いてみたい。
｢慣れだよ｣｢経験積むしかない｣としか言えないことの一因が言語化能力の欠如ってのは確かにその通り。とはいえ、要素に還元するのが困難な内容をさも還元可能かのように伝えられるのも困るんだよな。
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ナカミチ
@ici_mici
ふと、それは慣れだよー、慣れたらできるようになるよって言葉は非常によくないと思いまして。カッとして怪文書を書きました。
リンクはリプライに貼ります。
運動選手が心肺機能を理由にタバコをやめるのは割と聞くけど、知能労働者が認知機能を理由に酒をやめるのってほとんど聞かないんだよな。
酒があっても仕事が成り立つからだろうけど、「プロとして本当に相応しい態度か？」と問う人ももっといていいのに。
訳あって入門書を色々読んでたんだけど、この本は教養レベルの数学とPythonが書ける人にとってとても優れた本だと思った。
理論がしっかり(高度過ぎない程度に)書かれているし、実装はアルゴリズムの本質的な箇所をスクラッチで書いてある。理論と実装ともにこのクオリティの入門書はそうはない。
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インプゾンビの仕組み理解してないんだけど、「うまい」を「美味い」と理解したのか「美味しい」というリプがついている。
【「ベイズ統計学」を「統計学」に正式改称 米統計学会発表】
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Yahoo!ニュース
@YahooNewsTopics
【「アメリカ湾」に正式改称 米発表】
news.yahoo.co.jp/pickup/6527018
これ全然話題にならないけどめちゃくちゃいい本だと思う。統計学において線形代数が生きる様子がよく分かる。
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gathug@githug1208
多変量解析を線形代数の視点から丁寧に説明してくれてわかりやすかったでゴザル
竹村先生の『現代数理統計学』のAmazonレビューに名レビューが誕生。
この本は久保川先生の『現代数理統計学の基礎』より間違いなく難しい内容を扱っているのに、読みやすいと言われる理由が言語化されている。
