あの「新宿ダンジョン」を3Dで可視化して確認できるサイト「Shinjuku Station Indoor」
東京の新宿駅は、複数の路線が乗り入れて複雑な構造をしていることからしばしば「ダンジョン」と呼ばれることもあります。そんな新宿駅については、法務省のG空間情報センターが屋内地図のオープンデータを公開しています。そこで、エンジニアのSatoshi Komatsu氏がこのデータを用いて、Three.js上に新宿駅の構内図を3Dで再現したデータを公開しました。 Shinjuku Station Indoor https://satoshi7190.github.io/Shinjuku-indoor-threejs-demo/ Three.jsで新宿駅構内図を3Dで可視化してみる #GIS - Qiita https://qiita.com/satoshi7190/items/23d192372877af75b283 これがKomatsu氏が作成した「Shinjuku Station Indoor」
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 Googleの高度な技術を利用できるGoogle Cloudにおいて、BigQueryは大規模データをスケーラブルに分析できるフルマネージドなデータウェアハウスとして提供されています。株式会社タイミーでデータエンジニアを務める土川稔生さんが、初心者向けのハンズオンとともにBigQueryの基本を解説します。 はじめまして。株式会社タイミーでデータエンジニアをしている土川（@tvtg_24）です。 タイミーでは、Google Cloudのデータ分析サービスであるBigQueryを中心に、データ基盤を構築しています。BigQu
無料で地図データを分析できるソフトウェア「QGIS」とは？ダウンロード方法や基本の使い方を解説
データのじかんトップ > 新着記事一覧 > データ活用 > 無料で地図データを分析できるソフトウェア「QGIS」とは？ダウンロード方法や基本の使い方を解説 ビジュアライズされた地図からマーケティング計画を練る、災害発生時のBCPを俯瞰的な視点から練り上げる……。 メタバースの世界が拡大しているとはいえ、まだまだ職場や自宅の存在する“土地”に根差して生活している我々にとって、地図データはときに非常に有用なデータとなります。 そこでこの記事で、有用な無料ツールとしてご紹介したいのが「QGIS」。その取得方法やメリット、簡単な利用法についてデモとともに解説いたします！ QGISとは？ ダウンロードする方法は？QGISとは、無料で使えるオープンソースのGISソフトです。 Windows、Mac、Linux、Unix、Androidなど、iOSを除く主要なOSのほとんどに対応しており、機能は有償ソフ
予算の少ないWebサイト制作は失敗する？Webサイト制作の実態調査 ｜WACUL TECHNOLOGY & MARKETING LAB | 株式会社WACUL
Webサイトの新規立ち上げ・リニューアルは、そのほとんどがコンバージョン数の増加や企業/サービスイメージの向上などを目的に実施される。今回は、アンケート調査によってWebサイト制作で成果を出している“発注者”の共通点を探った。
無料で読める統計学・機械学習周辺のチュートリアル論文や講義ノート10本 - Qiita
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回は，統計学・機械学習周辺で，僕が良いと思ったチュートリアル/サーベイ論文と講義ノートを簡単なコメント付きで紹介したいと思います．チュートリアル論文やサーベイ論文は，そのトピックの解説や教育面にフォーカスしていて，何か勉強したり，網羅的に把握するときに非常に便利だと個人的に思います．また公開されている講義ノートの中には非常に勉強になるものが多くあります．内容は僕が興味があるトピックに偏っています．またすべて無料で読めます．（教科書等の海賊版みたいなのは載せていません） 10本の紹介 Nickl "STATISTICAL THEORY" Nicklの統計学の講義ノートです．いわゆるM推定量の漸近的性質に加え，バーンスタイン・フォンミーゼズ定理等も証明付きで解説されており，上級レベルの数理統計学を学ぶのに重宝すると思います． Doucet and
無料の統計学講座が開講、多変量データの解析法を学べる | Ledge.ai
画像は『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では2021年1月14日から、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成した「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」が開講される。受講料は無料。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 実際のデータは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多く、そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要なものと言える。本講座では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習できる。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 講師は、横浜市立大学データサイエンス学部教授の岩崎学氏、大阪大学大学院人間科学研究科
「分析SQLスタイルガイド」をかなり真面目に考えた - Qiita
目次 なぜSQLのスタイルガイドが重要なのか この記事の目的 この記事の対象者 分析SQLスタイルガイドの指針 基本ルール 命名規則 インデントルール 別名ルール joinルール クエリ分割ルール ⭐ コメント欄で「いや私はこう思う！」という意見をたくさんいただきました！ぜひそちらも御覧ください！（決して揶揄ではないです） なぜSQLのスタイルガイドが重要なのか SQLはプログラミング未経験者でもとっつきやすい言語と言われ、エンジニアや分析を本業としていない人でもSQLを使う機会が増えてきていると思います。 そんなSQLですが、こちらのブログでも指摘されている通り、一般的なスタイルガイドが定まっていません。スタイルガイドとはコードの書き方マナーようなもので、どこで改行するか、空白はいくつ入れるか、大文字を使うかなどの諸々を指します。 もしスタイルガイドが無いとこんな事が起こります コードに
成果を出す人がGoogleアナリティクスで使う機能は10個だけ。アクセス解析の実態調査 ｜WACUL TECHNOLOGY & MARKETING LAB | 株式会社WACUL
アクセス解析の実態調査としてGoogleアナリティクスに関するアンケートを実施。CVR改善など、成果を上げるために使うべき機能・使わなくてもよい機能を明らかにした。
GitHub上に公開された「東京都公式 新型コロナウイルス対策サイト」は危機が生んだ日本の奇跡 - 俺の遺言を聴いてほしい
東京都が奇跡を起こした。 僕たちは今、信じられない光景を見ている。 文章で説明するよりも、当事者たちのツイートを追った方がわかりやすいだろう。 心がザワザワしている時は、手を動かそうと思う。どんどん流れてくるニュースのシェアばっかりしてても、自分の心の安寧は得られない。コードを書こう！— Hal Seki (@hal_sk) February 29, 2020 東京都のアドバイザーを務めるCode for Japanの関さんが中心となって、 新型コロナウイルスの東京都が発表してきた情報をワンストップに確認できるダッシュボードができました！！！！ これは良い取り組み。ぜひ皆様ご確認ください。 ・東京都公式COVID-19対策サイトhttps://t.co/YUFZsI4dFQ— 藤井あきら🐈東京都議会議員🚴🏳️🌈 (@fujiiakiratokyo) March 3, 2020 本
普通のデータサイエンティストと世界トップクラスのデータサイエンティストの違い ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
「データサイエンティストと名乗るのは厚かましいというか、自分はむしろ外れ値です」そう切り出した小野寺和樹さんは現在、ＤｅＮＡのＡＩ本部データサイエンス第一グループに所属している。 確かにデータサイエンティストには数学や物理学の修士や博士といった理系のバックグラウンドを有する人が多い中、小野寺さんは経済学部出身で数学の知識も「二次関数の頂点がわかるくらい」だという。 そんな小野寺さんだがKaggle Grandmaster（カグル グランドマスター）という称号を持っている。世界では163人、日本では10人程度しかいない（2019年11月現在）。 【補足説明】Kaggle（カグル）とは、データサイエンティストや機械学習エンジニアが集まる世界最大のコミュニティ。大きな特徴は、誰でも参加可能なコンペティションがあることだ。世界中の企業や研究機関などが提供したビッグデータと課題に対し、モデルの精度を
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人間参加型（human-in-the-loop）機械学習とは？