吉田匠 @takuYSD 小2長男「算数の問題教えて。」 俺「いいよー。どんな問題？」 長男「5と8の和で表すことができない最大の整数を求めよ。」 俺「！？」 小4向けの問題集だけど大学入試で出てもおかしくないレベル。なかなか良問だった。 2019-01-27 10:36:43

『週刊ダイヤモンド』特別レポート ダイヤモンド編集部による取材レポートと編集部厳選の特別寄稿を掲載。『週刊ダイヤモンド』と連動した様々なテーマで、経済・世相の「いま」を掘り下げていきます。 バックナンバー一覧 未来を先取りしたい企業たちが今、数学の世界にどっと押し寄せている。ポケットマネーで数学のイベントを開き、社内で数学の勉強会を開催。さらに家庭教師を雇って学ぶほど数学にのめり込んでいるカドカワの川上量生社長に『週刊ダイヤモンド』6月30日号の第1特集「必修　使える！数学」に合わせて、なぜ数学を学ぶのか、直撃して聞いた。（『週刊ダイヤモンド』編集部　大矢博之、ライター・奥田由意） ──数学の勉強を今も続けている理由は何でしょうか。 単純に面白いから、というとそれまでですが、「この世とは何か」という、世界の秘密を知りたいという欲求からです。 例えば、「時間・空間とは何か」という問いに、僕は

by Phil Roeder 「子どもにはそれぞれに適した学習スタイルがある」という説は世界中に広まっており、教育者の中には「VARK(画像的・聴覚的・読字的・運動的)」アンケートを行って生徒の学習スタイルを分類する人もいますが、近年では「学習スタイルという考えを裏付ける明確な証拠はない」ことが判明しています。そんな中、教育系の科学ジャーナルAnatomical Sciences Educationにも学習スタイルの効果を否定する研究結果が掲載されました。 Another nail in the coffin for learning styles? Disparities among undergraduate anatomy students’ study strategies, class performance, and reported VARK learning styles

このブログの著者は、英語教師の大西泰斗＆ポール・クリス・マクベイコンビのファンです。 二人は『ハートで感じる英文法』や『一億人の英文法』などで定評を得た著者ですが、特に自分はNHKテレビの教育番組シリーズ『しごとの基礎英語』で、英語の素養ほぼゼロだった篠山輝信さんを英語のデキる人に育て上げていく大西先生の真面目で理論的な態度に、強い影響を受けました。（アキが卒業してからの、おもてなし英語にコンセプトが変わってからは見なくなってしまいましたが） 一億人の英文法 ――すべての日本人に贈る「話すため」の英文法（東進ブックス） 作者:大西 泰斗,ポール・マクベイナガセAmazonNHKテレビ しごとの基礎英語 2016年4月号 [雑誌] (NHKテキスト) NHK出版Amazon その大西先生が、もともとのコンビであるマクベイ氏と共に、2018年04月より一年間、講座を受け持つことになりました。遠

幸運にもいろいろなおじさんと酒を飲んだりする機会が得られている。これまで飲んだおっさんは100人ぐらい。一部をまとめて知見を共有したい。 ・中小企業社長A 地方の製造小売社長。自分で決めたことは特に根拠はなくても決めたらできる。例えば明日から朝4時に起きると決めたら明日からできるしずっとできる。行動力も半端ない。真似出来ない。 ・無職B メーカーを50過ぎてクビになった。経験もスキルもそこそこありそうだがよく聞いたら30歳ぐらいのスキルと経験。趣味に時間をかけていたらしく趣味の知識はすごい。 ・無職C 50代。営業なのに営業スキルが低く、勘違いして起業、転職を試みるも失敗。貯金も少なくなり最近はティッシュ配りのバイトに精を出しているらしい。推定年収200万円。 ・会社員D 40代半ば。年収380万円で奥さんと2人の子供。忙しさで殺されスキルも経験も高められずに消耗戦。 ・地方銀行E 50代

TEDトークを英語の学びとして、そして新しい視点の取り入れとして見るのがものすごく好きなのですが、今回見たTEDトークは今までで一番感動しました。(身近に感じました) youtu.be The first 20 hours — how to learn anything (何を学ぶにも最初の20時間だけやってみる) みなさんもご経験はあるのではないでしょうか。 何かを極めるわけではなく、ただ単に興味あることや、経験として何かをやってみることで、 興味があることを始めたが自分の下手さにがっかりしてやめてしまった友人と比べて全然結果がでない下手を披露するのが嫌で人前ですることを辞めたらいつの間にかすること自体を辞めてしまったなどです。 というのも、今まで僕は何をするにも結構ドベから始まり、悔しい思いをしつつそれをなんとなく継続した結果、気づいたらいい感じになっているときがあります。 その、『い

この本，最初は良かったんですが途中から「カイ二乗検定」やら「t検定」やら「重回帰分析」やらよく分からん単語がいっぱい出てきて途中で挫折，もっと初心者向けの本を探すことに 調べてみると，『今はマンガで統計学を学べるような本が結構出ている』ということでした 『マンガなら僕でも簡単に読めるはず』という楽観的な考えが頭を支配し，すぐに6冊の統計学に関するマンガを購入． 『マンガだけで統計学の基礎をマスターすることはできるのか』についての検証してみました． マンガでわかる統計学入門 マンガでやさしくわかる統計学 オーム社のマンガでわかるシリーズ マンガ統計手法入門 まとめ マンガでわかる統計学入門 実は以前，このブログ内で理系大学生へのオススメ参考書を紹介しました． その記事内で私が激推ししていた，オーム社のマンガでわかるシリーズがあるのですが，統計学に関しては悲しいことにKindle版が出ておらず

最近、にわかに注目を集めている「語源学習法」って聞いたことがありますか？「語源学習法」とは、英単語をパーツに分解し、そのパーツごとの意味から単語全体の意味をつかんでいくという学習方法。英単語は主に接頭辞、語根、接尾辞の３つに分類されます。 例えば“prepaid”という単語は「pre＋paid」と2つのパーツに分解可能。「前もって、あらかじめ」を意味する「接頭辞」“pre”と「支払った、払われる」を意味する「語根」“paid”が組み合わさり、「前払いの・前納の」という意味になるのです。 丸暗記とは異なり、単語を深く理解することができるため、記憶に残りやすくなります。脳科学の見地からも、理解して覚える「意味記憶」を得意とする大人に大変有効だと言われています。 そこで今回は、知っておくと便利な７つの語源をご紹介します。語根を中心に、その前後につく接頭辞や接尾辞について学んでいきましょう！ 耳馴

「自分の書いている英文が正しいかどうかわからない。」 英文メールやエッセイ（論文）を書いていると、よくぶつかる悩みである。 プライベートのSNS／メール上の英文ならまだしも、仕事や試験、または一般に公開される英文となると、文法的に正しい英語でないとまずい。 ネイティブに添削してもらうのが最良の方法だが、現実的に難しい。しかし、自分の書いた英文を疑い始めるとキリがなく、無駄に時間を浪費してしまがちである。その結果、結局あいまいなままで仕上げてしまう。 僕自身もこういうことを何度も経験してきているという背景もあるので、今回は、英語のライティングについて書いてみたい。前半では英文校正ツール「Grammarly（グラマリー）」の紹介・使い方、後半では効率的な英文メールのライティングのTIPS＆勉強法について書いてみる。 ビジネス英語のライティングだけでなく、スピーキング＆リスニング力UPに興味があ

ホウドウキョクは2019年3月31日に更新を終了し、2019年5月31日にサイトをクローズしました。 長らくご愛顧頂きありがとうございました。 今後はFNNjpプライムオンラインをご利用ください。

ある方から「どうすればコードが書けるようになるんですか？」という質問を受けました。 その場で自分の考えを伝えたものの、そもそもソフトウェアエンジニアでもない自分がそんな質問をされる立場になると思ってもいなかったので、人生どうなるか分からないものだなと思いました。 色々と思考を巡らせていると、ふとプログラミングを独習するには10年かかるという記事があったことを思い出しました。 自分のブックマークを見ると、 Teach Yourself Programming in Ten Years 日本語訳[プログラミング][読み物][特選] 道は遠い。2005/08/08 10:25 b.hatena.ne.jp なんと10年どころか12年近くも前でした。当時どんな思いでこのコメントを書いたのかは分かりませんが、正直面白くないコメントです。 この記事をブックマークした当時は大学の研究室にいてCやらFOR

おつかれさまです．今回はタイトルの通り，ベイズ学習を勉強する上で参考になる教科書やウェブの資料，論文等を紹介したいと思います． ベイズ学習は確率推論に基づいた機械学習アルゴリズムの構築論です．ベイズ学習を使えば，あらゆる形式のデータに対して，未観測値の予測や隠れた構造を発見するための統一的なアプローチをとることができるため，特に現代の機械学習アルゴリズムを深く理解し使いこなすためには必須の方法論になっています． １，　ベイズ学習の位置づけ まず，データサイエンスにおける他の方法論と，ベイズ学習の位置づけを簡単に俯瞰したいと思います． 僕の知る限り，ベイズ学習は1990年代ごろから登場してきた機械学習の方法論で，既存の学習アルゴリズムを確率モデルによって構築し，学習や予測の計算をすべて確率推論（条件付き分布と周辺分布の計算）で解決してしまおうという試みによってはじまりました．これにより，従来

こんにちは，学生エンジニアの迫佑樹(@yuki_99_s)です． 工学系の大学生なら絶対に触れるはずのフーリエ変換ですが，「イマイチなにをしているのかよくわからずに終わってしまった」という方も多いのではないでしょうか？ 難しいのに加えて，教科書もちょっと不親切で，いきなり論理が飛躍したりするんですよね(僕の理解力の問題かもしれませんが) 僕がフーリエ変換について学んだ時に，以下のような疑問を抱きました． 出来る限り難しい式変形は使わずにこれらの疑問を解決できるようにフーリエ変換についてまとめてみました!! 多少厳密性を欠いても，とりあえず理解するという目的の記事なので，これを読んだあとに教科書と付き合わせてみることをおすすめします． それでは，いってみましょう!! 今回の記事は結構本気で書きました． フーリエ変換の公式 今回のゴールを確認するべく，まずはフーリエ変換及びフーリエ逆変換の公式

更新日: 2017年5月22日公開日: 2017年4月26日全プログラミング初心者に捧ぐ！最初に見ておくべき厳選記事20選 プログラミング学習が日本全体でブームを迎え早数年。今からプログラミングを学んでキャリアチェンジを行いたい。キャリアアップを計りたいなど「今からプログラミングを学んでみたい」と考えている人の数は年々増える一方で学習サービスも乱立しています。 しかし、初心者にとって「プログラミング」と聞くと、なんだか小難しそうで、どうやって勉強したらいいか分かりづらいものがありますよね。そんな方の為に今回は、はてなブックマークが100以上付いた「初心者向け」のプログラミング学習に関する記事を集めました。 全記事に100以上はてなブックマークが付いており、4000ブクマ越えの非常に話題となった記事も紹介しているので楽しんでご覧ください。 プログラミング理解編 まずは「そもそもプログラミング

生きてるよ葉月⚡️ @hazuki1007___ それな〜。 僕も専門学校行きたかったけど、金なさ過ぎて行けんかった〜三┏( ^o^)┛ まあ、別にいいんだけど(笑) 2017-04-18 11:44:32

小学校以降〜大学受験まで、学年に関係なく、受験を控えている or 受験をするかもしれない子どもの親に向けて、親にこそ知っておいて欲しい効率的な勉強方法を有給ニート中の有り余るヒマを注ぎ込んでまとめてみたスライド。Read less

2016 - 12 - 24 統計・R・Stan関連の本、用途別のオススメ10冊 書評 R Stan 年末年始向けに、比較的読みやすい本を中心にオススメします。 統計学 入門 色々読んでみましたが、現在決定版と言えるものは存在しないように思えました。個人的には、シグマと 積分 の復習、場合の数・数え上げの方法、確率、確率変数、確率密度、度数分布と ヒストグラム 、代表値・平均・分散、確率分布、同時分布、周辺分布、確率変数の変数変換、検定、散布図と箱ひげ図、回帰、相関あたりをRなどを使いながらシンプルに説明していく本があるといいと思うのですが、なかなかバランスのとれたいい本がありません。初歩の初歩しか説明してない、グラフが少ない、検定にページを割きすぎ、分厚い、ちょっと難しいなどの不満点があります。立ち読みして自分にあった本を選ぶのがいいと思います。ネットで検索して調べるのでもいいと思います

ここ数年、私はデータサイエンスについて学んでいます。おすすめの学習資料を紹介したいと思います。 教師用の教科書と初心者用の教科書 私自身、データサイエンスを学ぼうとして色々なソースを試してみました。残念なことに、日本語の良い学習資料は見つけられませんでした。どこかのブログで読んだことがありますが、教科書は教師用と学生用の二週類があるそうです。一つめは内容が既に分かっている教師の為の教科書で、日本はこのタイプです。もう一つのタイプの教科書は自学自習を目的に作られているので、教師なしで学ぶできる教科書になっているということで、アメリカはこのタイプの教科書が多いです。私自身、他の文系・理系の教科書を探した時もアメリカの教科書の方が分かりやすく、その本だけを読めば分かるようになっていると同じ印象を持ちました。 オンライン教育（MOOC） アメリカは科学教育に熱心であり、最近はやりのMOOCでも豊富

今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO

はじめに なぜか唐突にRブームが俺の中でやってきてしまってどうしようもないので、Rの本を注文しまくってたりしていたら、下のような本の山が出来てしまいました。 これらの本を付箋でペタペタしながら読み進めていくうちに、段々とRというのはどういう言語で、どういう風に勉強するといいのか、という方針が固まってきたので、ここにメモをしておきます。 Rとはどのような言語か 一言で、しかも乱暴に言ってしまうならば「統計に特化したPHP」というのが一番雰囲気を伝えられるかもしれない。いや、PHPの悪評は知っているし、ガチでRをやっている人にとっては嫌がられることもわかっているけど、あえてそういう説明が、あくまで入り口としてはわかりやすいのではないかと。 どういうことかというのを言い訳します。 自分が読んだ感じだと、統計というのは、「何らかのデータ」と「分析するためのツールとしての数式」と「その数式が意図する