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江崎貴裕|データ可視化学 好評発売中！
江崎貴裕|データ可視化学 好評発売中！
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江崎貴裕|データ可視化学 好評発売中！
@tkEzaki
東京大学先端研特任准教授/株式会社infonerv 創業者←JSTさきがけ/Stanford客員研究員←NII←UT航空。著書：『データ分析のための数理モデル入門』，『分析者のためのデータ解釈学入門』，『RULE DESIGN』（ソシム）。仕事のご依頼はHPをご覧ください。
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何これやばすぎる（周辺視野は脳が補完してるから、そこにある黒い点が見えない。視点を移動すると見える。結果として12個ある点を同時に見ることは普通できない、とのこと）。両目でみるとギリ2個見えるけど、片目だと一個しか見えない…！
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Massimo
@Rainmaker1973
There are 12 black dots at intersections in this image. Your brain won’t let you see them all at once. Here's why [read more: bit.ly/2qxnuj5]
やばすぎる
「容量を超えるファイルを書き込む際は『ディレクトリ構造を維持しながらデータを削除して上書きする』という動作を行う」
4000円で販売されている最大30TBのSSDが実は容量1GBでデータがどんどん削除されることが判明 - GIGAZINE
グループで行う「ブレインストーミング」って普通に逆効果である（一人ひとり独立してアイディアを出した方がいい）ということは80-90年代の時点でほぼ定説になっていたんですね。。
Productivity Loss in Brainstorming Groups: A Meta-Analytic Integration
【RT頂けると助かります】自分の論文の一般向け解説記事や、注目論文の解説などをポストできる場所があったらいいなと思い、下記のようなサービスを作ってみました。宣伝やアウトリーチ、情報のシェアなどにご活用いただけますと幸いです。記事の投稿お待ちしております!
Wordの原稿を自分で校閲するとき、「音声読み上げ」機能を使うと誤字脱字とか違和感のある文とかが確実に見つけられるからよい。自分の目だと絶妙な誤字脱字だを見逃すこともあるが、音声になっていると聴き逃さないし、聞きながら文面を追えば集中力も持続する。
六冊全て、それぞれ本当に常軌を逸した網羅性で書かれているので、全部読むと守備力めちゃめちゃ上がります。（増えました）
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江崎貴裕|データ可視化学 好評発売中！
@tkEzaki
四冊全て、それぞれ本当に常軌を逸した網羅性で書かれているので、全部読むと守備力めちゃめちゃ上がります。
【RT歓迎】かなり攻めた本を書きました！世の中に存在する様々な数理モデリング手法をそもそもどうやって選べばいいのか？ということを分野横断的に解説した入門書です。色々な手法に横糸を通す全く新しいデータ分析本を目指しました！是非、拡散頂けますとありがたいです。
amazon.co.jp/dp/4802612494/
衝撃的なことがあったので書きました：
自分の論文と同じテーマの捏造論文を見つけたので通報してみた｜tkEzaki #note
【拡散希望】この度、構想から１０年をかけた『数理モデル思考で紐解くRULE DESIGNー組織と人の行動を科学する』を上梓しました！マネジメントやサービス・制度設計、マーケティングなどに関わる、いや、「全ての方」に向けた一冊です。読み物としてもスーパー面白いので是非！amazon.co.jp/dp/4802613865
【データサイエンティスト格付けチェック】
正規分布はどれ？
【正解】標準正規分布
【不正解】t分布 （df = 5）
【絶対アカン分布】標準コーシー分布
【拡散希望】前作の発売から半年、なんとこの度、さらにやばい本を姉妹書として上梓しました！！（詳細は画像をご覧下さい）
本当にスーパー面白いので買って下さい！！（ド直球）
『分析者のためのデータ解釈学入門〜データの本質をとらえる技術』Kindle版もすぐ出ます
amazon.co.jp/dp/4802612907/
もはや研究力の低下を目標にしているんじゃないかというレベルの落ち方…
「日本の論文は質・量ともに低下している。引用数で上位10%の論文のシェアはインドに抜かれ、前年の9位から10位と初めて2ケタ台に後退した。」
中国論文、質でも米抜き首位 自然科学8分野中の5分野
私の東大でのD論、概ね『日本の交通渋滞を緩和させる研究』なんだが…
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みそしる
@sssgmiso
「本当につまんない話」と「自分が理解できないからつまんない話」って分けた方がいいというか、ふと見た婚活マンガで、「東大卒の男が『日本の交通渋滞を緩和させる研究』について語ってきてつまんなかった」とか描かれてたんですけど、ボクその話、普通に聞きたいんですが…つまんないですか？
私個人のオススメは、『データ解釈学入門』（赤）→『統計学入門』（緑）→『数理モデル入門』（黄）→『分析モデル入門』（青）です！
（なお、出版の歴史を楽しみたい場合は黄→赤→緑→青もオススメです。どれから読んでも読みやすいはずなので好きなところから読み始めるもまた一興かもしれません
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シラカワスキー
@shirakawa_love
このシリーズ、どういう順番で呼んだらいいんだろう。 x.com/tkEzaki/status…
Neural Networksから出たある論文の株価予測モデルの精度があまりに良いので、再現しようと著者に連絡を取ったところ全員からガン無視されたという経緯が書いてあるイントロ
