【IT】データ分析の基本を無料で学べる 総務省が「社会人のためのデータサイエンス入門」を開講 [田杉山脈★]
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
総務省は2020年5月19日、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」を開講すると発表した。データ分析の基本的な知識を学べる入門編講座で、社会人や大学生が主な対象。Webサイトから同年7月7日まで受講登録が可能で、誰でも無料で利用できる。
データの見方から公的統計データの使い方まで
内容は、2019年10月に実施した講座と同じで、「統計データの活用」「統計学の基礎」「データの見方」「公的データの使い方とコースのまとめ」という4つのテーマから成る。例えば、統計データの活用では平均値の見方や、太陽光発電システムの普及率などを例に挙げた分析事例。データの見方では統計表の見方や時系列データの見方、といった具合だ。1つのテーマ当たり6〜9回、1回当たり10分程度の動画にまとめられており、1テーマを1週間程度で学習できる構成だ。
https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2005/21/news027.html
https://gacco.org/stat-japan/ >>2
無知なままではAIに何をさせれば良いのか分からんだろうな >>2のような人間は、将来AIにとって代わられる人間。 意味はわかってないといけないがＡＩ()の得意分野だろうな コロナの致死率を求めるとか、
コロナのセクター別（年齢層、地域別など）の感染率を求めて、感染拡大防止に活かすとか、
データサイエンスの使い道は幾らでも有ったのに、日本は何一つモノにならなかった。
熱心に勉強はするが、モノの役に立てられないのが日本人。年寄りの特徴だな。 >>7
まともな企業勤めなら在宅勤務という名の休みで今は暇だろ 株取引をやればいやでも詳しくなる
ブラック企業を延命させる政策がいかに日本経済を壊すか知れ >>1
ソースチェックする事も大切だと入れておいた方がええぞ
何にしろ目の前にあるデータだけを信用してしまいがちな大バカモノが多いからな ほう、めずらしくまともな事やるんだね
せっかくだから受講してみるよ >>1
データ分析の基本よりも
止まらないシステム構築方法について富士通とデータにレクチャーしてやれよ
お前らには無理だろうけどｗ 公務員の給料を決めるときは高くなるように大企業の平均しか使わないねw >>1
総務省統計局が講師か
中学生が大学生に講釈垂れる感じになりそう 統計学
プログラミング
データベース
業務知識
これらが無いとまともなデータ分析は出来ない 多重下請け構造を良しとして、優秀な技術者に
まともな報酬が行かない国にしておきながら
いざ技術者が居なくなるとやる事がコレかw
総務省のノンキャリがデータ改ざんした統計を
見破る民間人を養成するんですね(笑) 公務員の所得データ公開して皆で分析の教材にしようぜ >>3
文系の官僚がやってます感たっぷりの講座
口だけ達者で、手の動かない自称データーアナリスト生産するだけ。
税金の無駄遣い。
ITパスポートだのスーパープログラマーだの情報処理技術者試験とか３０年以上やってるのもあるが、日本がプログラマー大国になってるか？
東大法学部の官僚がトップで国を支配して、そこが出してくる、この手のものは、予算消化の文系学者の飯の種。
第一、統計をごまかして国のデータを分析しても嘘からは嘘しかでない。 >>25
線形代数
微分方程式
数値解析
数理最適化
制御理論（現代制御理論）
逆問題（積分方程式）
も追加だな
この辺の知識のないやつが作るモデルの地獄なこと >>33
そこまで、ガチガチのモデル作る仕事の需要なんてそんな
ないので線形代数と微積程度で十分だろ。それらすら多分ほとんどのデータ分析の
作業で使わないと思う SPSSかSAS使えればいいんでないの？
>>33 >>31
すっごい量のテキストとすっごい意識高い講釈聞けそう >>35
使う使わないの前に
こんな最低限を極めたような薄いところ知らん奴が
やる分析が大抵間違ってるというだけ
>>36
当然だめ >>1
みんな、データ見て、結婚したり子育てしているから
根本的には、世界大戦さえも、データ通りには動くはずです。
お召し列車だけは、よくわかりません。何を積んでいるのか？どこから発進しているのか？
ときどき、線路に入っている車も、私には、謎の一種です。
それぐらいの者です。 総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス入門」講座PV - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=Yw6Hknq8hco
YouTubeで宣伝だけして、続きは登録してねって、バカみたい。
そのまま動画を公開すれば良いのに、環境構築するだけ税金の無駄じゃん…… >>25
>業務知識
が一番重要だな
Kaggleみたいなのしかやってない奴はココで躓く
実戦はデータが数値化されて用意されてるわけではないので ごめん、公開制約されているだけで、インフラはYouTubeだった。
なので、公開インフラにそれほどコストはかかってないと思われ。
ただ、他の学習動画と同じ土俵には立ちたくないだけなのかな。 >>43
Kagglerが特別そこで躓くわけでもないけどな
知識なだけあって知識をつければいいだけだから
Kaggleの悪いところは精度という表層のところだけで競うところかな
重要なのはまちがいないけど統計知識ないやつはいくら業務知識あっても
ゴミそのものの分析しかしないから一番重要とも言い切れないかもな 韓国やドイツは大卒の60%が理系
日本は20%が理系
文系は高2以降、理数系の訓練を受けいない
こんなの受けたらダメになるだけだろ
まともにマイナンバー使えるようにしてからやれ たかだか一億数千万件しかないデータをまともに運用できない無能に教わることなどないわ 登録者も何かの統計に利用されるという手はず
しかし俺は登録してみたよ >>47
私大の自称理系も酷いけどな
採用時に数学や英語の試験を一斉に受けさせるけど
私大理系の大半が英語はおろか、数学でも国立文系に勝てない
線形代数や微分方程式とかでほぼ真っ白とかザラ >>1
今、ココ（自分のハードディスク）に10万人の個人情報があります
一人当たり50〜500円の価値があります
さて、どうやって個人情報をまもる？
総務省案件かよ？絶対に出来ない
100万円しかないが100万円を賭けてもいい
絶対に個人情報の漏洩はある
のでやめた方が良い
もし実行したいならオレに任せろ ソフトウェアの開発で
理系文系は関係ありません
単にセンスです
チョットしたアルゴリズムすら厨房ができる
なんで？と首を傾げる某東大理系もおる
プログラミングはセンスなのでIQとEQが高くとも活用できない場合が多い >>19
アメリカの大学とかが実験用にデータ沢山公開しとるで。 >>52
ごめん、意味不明だわ。
データ扱ってると、こういう思考回路になるん？ >>57
毎日訳の分からんことを書いている
人差し指の頂点な感じっす すべてのデータに真実はありません
データとはサンプルでしかない
たとえ大きいデータでもね >>5
> 分析の基本はまず忖度し捏造し廃棄すること
日本の基本だよねー 何がしたいんだろう？
怖いです。自分で勉強します。 >>1
時間はともかく、無料で学べるなんて、
いままで有料で時間かけて学んできた人からしたら
鼻で笑われる内容なんだろうなこれ
別に努力は金と時間をかけないと、というわけじゃないけど、
限度があるだろう
こういうことを無料でやる必要はないだろうに…。
逆に言えば無料で十分のレベルの内容ならもっと内容を精査して向上すべき部分があるんじゃないの、と 分析なんてAIでいいだろ
それを作る人間に投資したら？ 世界の美意識はこんなに違った。女性の"完璧なプロポーション"は？（比較画像）
http://himawari.mefound.com?1270.html 安倍トモデータ分析基本
その1 忖度します
その２ 改竄、廃棄します
その３ 強姦します
その４ 轢き殺します
その５ 大分に50人で旅行します
その６ 高名紙会社に発注します（プレハブ
その７ 加計麻雀します 分析なんてAIでいいだろ
それを作る人間に投資したら？ >>38
いや、その理論的背景があることから追加で得られる精確性が事業収益に
大きく出る産業少ないでしょ。テック企業の一部と金融だと思うよ。しかも
、確率モデルリングとか統計的手法ドメインごとに必要とされるの違うので
そこ絞らず数学だけ先にやるの恐ろしく効率悪いというか、あげられているの
全部やっている人いないと思う。 >>68
＞いや、その理論的背景があることから追加で得られる精確性が事業収益に
＞大きく出る産業少ないでしょ。
本当はあるけどそれを理解できるやつが少ないって方が正しい言い方だね
最低限の知識のなさに基づいて間違ったPOCの結果解釈をして当然ながらビジネス価値がない
という案件が大半
ここまで徹底的に成果がでてないのもお前の言う通り最低限の知識のないやつが多すぎて
そいつらが分析してることが原因である可能性が高い
はっきり言って最低限の知識があればPOCやるまでもなく意味ないとわかる案件が大半
そこの無駄金も全部事業収益に影響するわな >>63
何の知識もないオジサンは誰に投資したらよいのかすら判断できないのですよ サイエンス以前にこの国ってデータベース知識が酷過ぎ
縦割りだからデーターも縦割りして
役所が全部別なデータベース作っちゃうこの頭おかしいセンス
それの原因がExcel馬鹿の大量産ww
で、マイナンバーで申請しても目視で確認とか意味不明なアナログが混ざる
そもそもデータベースを何のために作ってるかすら理解してないし
設計や利用以前の問題をなんとかしないと役所がカビ生えた人しかいないのかと >>10
だってその元になるデーターを
全部各所の機関がバラバラにエクセルにファイルしてるんだもん
利用したくても分析したくても正しいかどうかも誰もわからん 日本の問題はね
今回のコロナの人の移動の分析をGoogleに頼ったり
LINEでやったりとか、そもそも国のデーターベスを他国のインフラに任せてるってこと
だからこんな仕事に就こうとしても、最終的には海外の企業のデータベース頼みなら
仕事として将来性があるのか無いのか微妙
人材としてまずデーターベスの中身を集める事業が他国に取られてるのに
サイエンスできる訳ないじゃん基地外かと思うわけです 本来ならもんかがすべき仕事だよ
9月入学みたいな馬鹿な仕事しかしないからなあ サイトみたらdocomoの子会社だった
また癒着か >>72
で、そのバラバラなExcelシートを読み込んでDBに溜め込むような頭のおかしいシステムが開発される
最初から統一のシートを強制的に使用させればいいだけなのに >>74
ゆとり教育とやらで却って「知的なゆとり」を葬り去っとるからなここ40年
自然科学と語学教育のカイゼンを義務教育課程で強化せんことには、今後もエンジニアの人材は不足し続けるやろ。
統計・記録を用いない様な社会学は軽視して宜しい...道路交通法を実習コミで教える方がナンボか有効やで。 >>73
docomo絡みもあるのに癒着だなんだの言ってるくるやつもおるし >>76
そうそう、去年だったかの年金の資料を手書きさせて
入力を外注してめちゃくちゃになったのと基本同じだよ
最初からデジタルで窓口入力してればあんな問題は起きなかった
データ活用する以前になんでもかんでも単独のExcelに入れたり
データに余分なレイアウト用のデザインシート紛れ込ませたりとか
主キーもない様な馬鹿データ作ったりさせるからな
それって文字だけ打ち込んだアナログと変わらんじゃんと思うわけ
そんでデータを主体的に扱う事業を総務省が外国任せにしてる
国民のデータを国家権力に使わせないとか言いつつ
海外の情報機関に丸投げしてるとか狂気の沙汰
総務省が基地外のクルクルパーの拝金主義だからこうなった >>63
分析て分析するまでがキモなんだよ
これがわからんやつが多いのが困る
偉い人のとりあえずAIがーも >>69
PoCの評価がおかしかったり、PoCで実施した施策のやり方がまずく本来は
ローンチした方が良さそうな施策がされないとか一方でやらなくて良いPoCを
やるとか沢山あるし、それらを適切に判断するための知識が関係者に足りていない
というのはよくあるよ。ただ、>>33の知識をフルで活用してガチガチのモデルを
組むことから大きな恩恵を受けられる案件ほとんど見ないよ。もっとはるかに下の
レベルでつまづいていることが多いでしょ。 大体さ、マイナンバーなんで作ったわけ？
国民全員に違うナンバーだからこそ
同姓同名でも見分けつくからミスがなくなるから作ったんでそ？
それを目視して付き合わせとか、制度ごとに違う主キー作って国と都道府県が運用とか
だったらデーターベスじゃないじゃん
寧ろ電話番号を主キーにして海外事業者の方が好き勝手に個人の情報集めまくってる方が以上でそ？
原口Googleアース馬鹿がドヤ顔したけど、外国企業が情報収集してる事を大臣が自慢するとか
どこまでアホだったかよーく考えてみ？
そりゃデーターベースとかサイエンスの人材育つはずないだろっての 誰でもいいから総務省に
お前ら総務省は全省庁の中で最も基地外だ早くきづけと言うべきだ >>81
フル稼働の話じゃないよ
＞PoCの評価がおかしかったり、PoCで実施した施策のやり方がまずく本来は
＞ローンチした方が良さそうな施策がされないとか一方でやらなくて良いPoCを
＞やるとか沢山あるし、それらを適切に判断するための知識が関係者に足りていない
これをするために最低限のうっすい知識の話をしてる
それよりはるか下で躓いてる＝全く価値を発揮できず上からAIやれと言われたやつを詐欺ってるだけの
存在がマイナスのデータサイエンティストは問題外
可及的速やかに商売替えしたほうがいい 目的にあったサンプルをどの様に集めるのか
ここから始めないと意味の無い解析になる データサイエンス上の計算なんかもはやプログラムに任せるので十分
べき乗計算なんか今時でしょ
それよりデーターをどこで集めてどこでデーターベースにするかが問題なんじゃんか
だからこそビッグデーター集めたんでしょ？違うの？
それをほぼ海外企業に制限もなく集めさせてLINEで政府が何かしたりとか
完全に海外に丸投げしてるじゃん
だから7payも失敗しただろ（だって海外事業者がセキュリティーちゃんとするはずないもの）
今更データサイエンスの計算なんか教える前に、自動計算とデーターベースとデータの塊の違いを教えろ
SQLからやり直せボケ総務省 こういう数字のコネクリ、俺も仕事でしたけど
精神病むから辞めとけ データサイエンティストやAIエンジニアは不況で一瞬にしていらない職業になったな。
今のご時世、利益が出るかでないかわからないお遊びをやる余裕なんぞない。 data scienceというよりpre-data science といった感じ
高三レベルでは? ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
