#データサイエンス — Public Fediverse posts

AIが分析してくれる時代に、なぜデータサイエンスを学ぶ必要があるのか
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#qiita #データ分析 #AI #統計学 #データサイエンス

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AIが書くpandasコード、だいたい地雷が混じっている話
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#qiita #pandas #AI #データサイエンス #データエンジニアリング

AIが書くpandasコード、だいたい地雷が混じっている話
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【R言語の基礎#2】データの作成と保存

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#データアナリスト #データサイエンス #データ分析 #ベイズ #機械学習 #統計学 #R言語基礎・入門 #R言語基礎・入門 #データアナリスト #データサイエンス #データ分析 #ベイズ #機械学習 #統計学

AIがコードを書く時代に、なぜRの可読性が重要になるのか
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#qiita #R #データ分析 #AI #データサイエンス

AIがコードを書く時代に、なぜRの可読性が重要になるのか
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なぜ深層学習は表形式データでツリーモデルに勝てないのか
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なぜ深層学習は表形式データでツリーモデルに勝てないのか
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ランダムフォレスト → XGBoost → LightGBM：進化の流れで理解する機械学習モデル
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ランダムフォレスト → XGBoost → LightGBM：進化の流れで理解する機械学習モデル
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「実践的データサイエンス演習」2025年度講義資料の公開
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#qiita #Python #大学 #SpeakerDeck #データサイエンス #講義資料

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決定木 R言語編 データ分析 基本のキ #16 - データサイエンティスト歴10年が語る

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アンケートの集計分析がいつも「それで？」で終わる理由 — 対応分析が変える、データの読み方
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#qiita #データ分析 #AI #アンケート #データサイエンス #Exploratory

アンケートの集計分析がいつも「それで？」で終わる理由 — 対応分析が変える、データの読み方
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【2週間で合格】Python3エンジニア認定基礎試験の勉強方法【難易度&勉強時間も解説】

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【シングルセルRNA-seq解析 #2】R言語入門：RNA-seq解析のためのデータ分析基礎（データフレーム・ggplot2）

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https://www.wacoca.com/media/496595/ 学生が字幕翻訳を手がけた映画を上映—「第20回難民映画祭」パートナーズ特別上映会を12月6日（土）開催 | 明星大学 #film #meisei #movie #オープンキャンパス #データサイエンス #一般入試 #入試科目 #心理学部 #情報学部 #教員免許 #教職課程 #教育 #教育の明星大学 #教育学部 #明星 #明星大 #明星大学 #映画 #理工学部 #総合型選抜

R言語入門6～Googleコラボラトリで学ぶ if文と再起呼び出し

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【2週間で合格】Python3エンジニア認定基礎試験の勉強方法【難易度&勉強時間も解説】

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GCI優秀生・SIGNATE MASTERが考えるコンペのスコア向上Tips
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【6分で分かる】PythonとRの違い！どっちも使っていた身からすると・・・

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【永久保存版】Python入門完全攻略

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持続可能な未来を目指す：テクノロジーと社会的責任の再考

テクノロジーと社会的責任についての私の立場

私はデータサイエンスを仕事とし、AIやDXを職業としている。しかし、私は、イーロン・マスクやマーク・アンドリーセンのような者達とは全く、道を違えるつもりだ。勿論、利用可能な範囲では奴らの成果を援用はするが奴らの思想とはまったく相いれない。

星暁雄氏とテクノロジーの追求

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星暁雄氏ほどではないが、私もテクノロジーをずっと追いかけてきたし、追いかけるつもりでもある。しかし、もはや、イーロン・マスクやマーク・アンドリーセンのような者達は私の方角ではない。右傾化も加速主義も真っ平ごめんだ。

そして、星暁雄氏は彼らの思想的な脆弱性を突く、そう、私を支えているのは、大学での法学であったり、環境社会学、哲学である。社会的責任を無視した億万長者はもはや、私の敵対勢力だ。だいたい、68兆円などという巨大な個人資産を築いてもそれを使うのはほぼ不可能だ。故に、これは金の墓場にしかならない。当然、トリクルダウンもしない。テクノロジー自体には善悪はない、しかし、それを使う者は別だ。

技術は世界を変えるの終焉、それは明らかで、既にスケーリング則は鈍化し、モデルの巨大化が高度化には必ずしも結びつかないことは明らかだ。しかし、MRが次の花とはならなかった。恐らく、生成AIは便利な道具ではあっても、それでマーケットをさらに拡大というのは困難だ。少なくとも、投資家の求める売買ゲームのようなスケールは困難だ。

環境限界と加速主義の問題

実際に、地球環境にはサイズの限界がある、効率的利他主義や加速主義論者の求めるようなペースで人類の生息域を増やすのは不可能だ。その前に地球環境の限界の方がやってくる。つまり、ITも古い産業のように地球環境の範囲内で持続的に事業をしていく必要性があるのは私も同意する。

• 資源の枯渇：化石燃料や希少金属などの資源は有限であり、無尽蔵に利用することは不可能です。
• 気候変動：温室効果ガスの増加による地球温暖化は、環境のバランスを崩し、生態系に深刻な影響を与えています。

まず、この二つは最初に認めなければならない、加速主義者や効率的利他主義はこれらの限界を無視する。彼らは数値にできないものを嫌うからね。でも、気候変動はもう数字に出てきているよね。

テクノオリガルヒには同意しない

しかし、テクノオリガルヒはそれを受け入れない。今までの加速的な発展の美酒が忘れられないのだ。それは不可能だ、フリーランチはとっくに失われたことに納得できないのだ。だから、彼らは環境や社会的使命は忘却し冒涜する。

でも、私は彼らには与しない、唾棄する。

技術の限界と持続可能な発展

技術は世界を変える力を持っていますが、その限界も明らかです。スケーリング則の鈍化やモデルの巨大化が必ずしも高度化に結びつかない現実が示しています。さらに、地球環境にはサイズの限界があり、持続可能な事業の必要性が高まっています。

結論

私は、テクノオリガルヒのような者達には与しません。彼らが環境や社会的使命を忘却し冒涜することは許されるべきではありません。私は、社会的責任を重視し、持続可能な未来を目指す道を選びます。

参考書籍

• 新しい封建制がやってくる　 －グローバル中流階級への警告－　
• WOKE CAPITALISM－「意識高い系」資本主義が民主主義を滅ぼす
• 絶望死のアメリカ－資本主義がめざすべきもの－

直近で読んだものでこの辺の参考にしている本のリストです。

#AI #DX #データサイエンス #テクノロジー #倫理 #加速主義 #持続可能 #檄文 #環境限界 #社会的責任

「データウェアハウスを構築して」と上司から突然言われた人へ
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#qiita #データ分析 #Database #データサイエンス #データ分析基盤 #データウェアハウス

「データウェアハウスを構築して」と上司から突然言われた人へ
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旭化成ら大手が人材育成に本気。素材業界の新常識「MI」とは何か…材料データ×化学で研究開発を爆速化する
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#businessinsider #Science #デジタルトランスフォーメーション_DX #サイエンス思考 #データサイエンス #人材

朝食を食べながらデータ戦略のヒントを知れる、Snowflakeの主催イベントが開催
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#businessinsider #Business #データサイエンス #ビッグデータ