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本当にムカつく女だよ! 友達だと思ってたさやかから悪意をぶつけられ、倒れる文。 文を支えたのは樋口くんだった。 2人の様子を見てショックを受ける和真。 和真は文に一目ぼれして近づいたのは自分の方で、その前にさやかからの告白は断ったという。 今日ここでさやかと会っているのは、さやかを妊娠させたことへの慰謝料を払いに来たのだという。 だが、さやかとそんなことをした記憶がないと主張する和真と 証拠写真もあるというさやか 高梨の話していた、酔った和真をさやかが送っていったというあの日。 たいして飲んでいないのに意識がもうろうとし記憶を失った和真。 気が付くとホテルにいて、隣には裸のさやかが… 状況が分からず、ホテル代を置いて逃げるように部屋を後に・・・。 その後、文に合わせる顔がなく、ひたすら残業をしていたのだという。 変えられない過去にショックを受ける文。 そしてそのことを友達に…さやかにも相談していた事実。 心の中で舌を出されているとも知らずに… 感想 浮気を、しかも友達と… よく聞く話ではあるけどショックですよね… 高梨みたいな浮気だったら、ショックもすくないんだろうけどw 優等生の文を傷つけたいさやかの希望は既に叶ってる気がします。 他の漫画の感想も探してみる
業務でデータを利用することになったけど、統計や分析について何も知らなければ、Excelもよくわからない——そんなビジネスパーソンの強い味方となるのが、国や研究機関が提供している「データ分析に関して学べる講座」の数々です。自分の分析レベルについて知りたければ、検定試験のサイトで過去問を解いてみるのもお勧め。本稿では、統計局や経産省、学会などの公的機関が提供するデータ分析講座や資格を取り上げます。 さまざまな社会人向けデータ分析講座 ある日突然、仕事でデータ分析を任されることになったーそんな経験はありませんか?
2021年2月25日、総務省が、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」の受講者募集を開始しました。 同講座は、日本オープンオンライン教育推進協議会(JMOOC)公認の配信プラットフォーム「gacco」において、2021年5月18日から開講される予定です。2020年5月に実施した講座を再び開講するものであり、統計学の基礎やデータの見方、国際比較データを用いた分析事例、公的データの入手・利用方法等、データ分析の基本的知識を学べます。 登録料・受講料は無料であり、誰でも受講登録が可能です。 データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」の受講者募集開始(総務省, 2021/2/25) データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」(gacco) 参考: 総務省、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」を開講 Posted 2020年5月25日
※2 提言「ビッグデータ時代に対応する人材の育成」 平成26年(2014年)9月11日 日本学術会議 (データのじかん編集部) データ分析 「ビジネス」ランキング
1. データサイエンティストになるには 冒頭でも記載したとおり、データ分析のスペシャリストであるデータサイエンティストになるには、膨大な知識量と幅広いスキルを身につける必要があります。ここではまず、データサイエンティストを目指す上で身につけたほうが良い基礎的なスキルや知識、マインドセットを紹介します。 データサイエンティストに求められるスキル データサイエンティストの育成と評価構築を目的に設立された「データサイエンティスト協会」は、データサイエンティストに求められるスキルを「ビジネス力」、「データサイエンス力」、「データエンジニアリング力」の3つのカテゴリーに分けています。それぞれの定義は以下のとおりです。 ・ビジネス力…ビジネス課題とその背景を理解し、整理しながら解決に導く力 ・データサイエンス力…情報処理・人工知能・統計学など、情報科学系の知識を使いこなす力 ・データエンジニアリング力…データを意味のある形に整え、システムに実装し、その運用までをこなす力(※1) 同協会が2019年に発表した「データサイエンティストスキルリスト ver3. 01」では、データサイエンティストの業務に対する習熟度を「見習いレベル」、「独り立ちレベル」、「棟梁レベル」、「業界を代表するレベル」の4段階に分け、それぞれのレベルを目指すために必要なスキルをリストアップしています(※2)。 以下では、基礎段階に当たる「見習いレベル」に必要なスキルを「ビジネス力」、「データサイエンス力」、「データエンジニアリング力」の部類に沿っていくつか紹介します。 見習いレベルで必要なビジネス力 ・分析結果を簡潔に言語化できる論理思考力 ・円滑な情報共有ができるコミュニケーションスキル ・ドキュメンテーションスキル 見習いレベルで必要なデータサイエンス力 ・データ理解・検証スキル ・データ集計、可視化スキル ・分析設計スキル ・統計モデリングおよびモデルの評価、調整スキル 見習いレベルで必要なデータエンジニアリング力 ・アルゴリズムの開発、実装スキル ・データプレパレーションスキル ・システム開発(設計、コーディングなど)のスキル ※1 データサイエンティスト協会プレスリリース資料 (2020年6月1日アクセス) ※2 データサイエンティスト協会「データサイエンティストスキルリスト ver3.