Takashi J Ozaki, PhD / Data Scientist since 2012 / https://t.co/aAyJfWR57u / DVT (treated with Rivaroxaban) / Tweets are totally personal & my own
「全社共通データ基盤なんてとても作れやしないから社内調整を頑張ってデータを集めてくる」という話は、考えてみたら『失敗の本質』と全く同じ構図だった。「戦略の失敗を戦術の工夫で補い、戦術の失敗を現場の工夫で埋め合わせる」。そんな無理のある体制は長続きしない
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『失敗の本質』は人口に膾炙し尽くしていて「陳腐化した名著」と言われることも多いが、本書を読んだ上で日本のコロナ禍や東京オリパラを巡る迷走を見ていると、先の大戦から80年近くが経った今も全く同じ組織的問題があたかも自己相似形のように現れ続けていることが分かる
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Larry Wassermanの"All of Statistics"パラパラ読んでるけど、分かりやすくて非常に良い。ベイジアン寄りなのでそこは予め理解した上で読む必要があるが
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正直その辺の統計学の「初歩中の初歩」の話題を適切に過不足なく学びたかったら、普通に赤本読めば良いと思う。下手な有料web講座とかでデタラメ教わるよりよっぽど確かだし、その後の統計学の勉強の足掛かりにもなるはず
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赤本こと東大出版会『統計学入門』は現代から見ると陳腐化していたり冗長だったり中には舌足らずでやや厳密さを欠く箇所もあったりするけど、統計学の初歩中の初歩に当たる単変量解析のテキストとしてはこれ以上の定番はないので、初学者はまずここから入門するべきだと思う
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『ITエンジニアのための機械学習理論入門』改訂新版を @enakai00 さんからご恵贈いただきました。コーディング部分が全面的にColabに刷新されていて、より手軽に実践しやすくなっています。Etsujiさんならではの実務も意識した視点がふんだんに織り込まれた名著だと思います
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『江戸時代のロビンソン』読了。極めて面白かった。帰国後の大黒屋光太夫の処遇を旧説のまま描写したり、あえて日本各地の郷土史料を紹介する目的で原文に近い候文が多数引用されていて若干読みづらかったりはしたが、全体としては非常に優れたサバイバル史の解説だった
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身も蓋もない話だけど「入った先々の会社で初and/or唯一のデータサイエンティスト」を繰り返す的なキャリアを志すのならば、データ分析や統計学や機械学習やらの本ではなく『鳥島漂着物語』を読んで、無人島で創意工夫を凝らしてサバイヴする術を学ぶべきだと思う
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『ドラゴン桜』のドラマ版が放映される中、マイケル・サンデル氏がメリトクラシーの有り様を批判した新刊書を読んでいるもので、色々考え込んでしまった。「東大に入る＝人生の成功」図式は果たして成り立つのか、そしてそもそも東大入学は文化的資本の影響の方が大きいのか
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豊岡市長選で「演劇のまちなんかいらない」を訴えた新人が当選した件で、有名劇作家による「地元の製造業を馬鹿にする一方で演劇の方が大事だと訴える」問題発言が関連付けられているのを見て、マイケル・サンデルのメリトクラシー批判に出てくる話そのものだなと思った
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マイケル・サンデルの新刊書の前に『アメリカ大分断』も読んだのだけど、実はどちらも「テクノクラシーへの反発と衰退」を論じていることに気づいた。これが潜在的なソフトウェアエンジニアなどtechエリートへの世間からの反発に繋がる可能性は高そう
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長年Rubin流因果推論とDIDだけ勉強してきたんですが、ついにこの本をPearl流因果推論の勉強のために買って読み始めました
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で、実際にメリトクラシーに対して「エリートの傲慢」と反発する最貧困層がどんな人々かを知りたい人には『ヒルビリー・エレジー』を是非薦めたい
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届いたのでパラパラ読んでいるのだけど、端的で分かりやすい上に全体の展望が掴みやすい。著者曰くは「前菜程度」だそうだけど、厳密な証明に拘らなければこれ一冊で分野全体を概観できて良さそう amazon.co.jp/...
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こちらはフーリエ解析のテキストなんですが、末尾に「最低限フーリエ解析を学ぶために必要な範囲だけの」測度論とルベーグ積分の初歩についての解説があるので、自分のような測度論苦手マンが取っ掛かりとして読むのにはお薦めです（後からきちんとしたテキストを読む前提）
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「G社では企画を立てる際には成功見込みが10%以下でないと〜」の元ネタはこちらのG社で一度も働いたことのない著者によって書かれた本の中に載っている伝聞（しかも出典なし）。伝聞によって書かれた本の内容がさらに受け売りした人間によって拡散されるという典型的な風聞
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その授業でテキストに指定されて読んだこの本は最高に面白かった。何度読んでも唸らされるし、これぞ「教養」だと思わされる
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![[改訂新版]ITエンジニアのための機械学習理論入門](https://m.media-amazon.com/images/I/41lZELJTlwS._SL500_.jpg)
