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今日はWindows 10を快適に使うための設定方法を紹介します!Windows 10の使い方とおすすめの設定について解説します。最近WindowsPCの初期設定を行う機会があったので備忘録としてもこちらに残しておきます。これらの設定を行うことでパフォーマンスを向上させることができます。試してみて元の設定に戻すこともできるので、安心して設定を変更してみてください。1.コントロールパネルを開くまず、Windowsの検索ボックスに「コントロールパネル」と入力します。「コントロールパネル」と入力して検索結果から選ぶとわかりやすいです。2.パフォーマンス設定の変更コントロールパネルが開いたら、「システムとセキュリティ」をクリックし、表示された画面から「システム」を選択します。「コンピューターの基本的な情報の表示」という画面が表示されますので、そこから「システムの詳細設定」をクリックします。3.パフォーマンスオプションの設定「システムの詳細設定」画面が表示されたら中の「パフォーマンス」を選択します。「設定」→「視覚効果の設定」ボタンをクリックします。4.視覚効果のカスタマイズ「視覚効果の設定」画面が表示されると、いくつかの項目があります。初期は「すべての項目にチェックが入っている」はずですが、今回はカスタム設定を行います。ふにゃふにゃ動く無駄なアニメーション等々を無効にします以下の項目をチェック外すことを推奨しますWindows内のアニメーションコントロールと要素をチェック外す。タスクバーでのアニメーションを表示しない。ドラッグ中にウィンドウの内容を表示しない。タスクバーの縮小版プレビュ

先ほど “データサイエンス” なるものがどのように企業で用いられているのかというお話を伺っていたのですが、これって統計学のことですよね。...なんで横文字にしたがるんでしょう？押井守の『ニッポン人って誰だ!?』でも 日本人は編集が大好き というようなことが載っていましたが、そのあたりの癖が出た結果なんでしょうね。ということで、統計学を用いると人の意思決定に影響を与えられるかもしれない というお話です。おそらくご想像の通り、話の背景は橘 玲. (2021). スピリチュアルズ 「わたし」の謎.: 幻冬舎.を参考にしています。(以降、『スピリチュアルズ』。)後半は廣瀬 英雄. (2022). 推薦システム.: 共立出版.を参考にしています。(以降、『推薦システム』。)では、『スピリチュアルズ』に出て来た意思決定のお話です。この部分を要約するとケンブリッジ・アナリティカという選挙コンサルタント企業が・SNS のデータからその人物のパーソナリティーを分類する。・相手のパーソナリティーに応じて最適な広告を表示する。ということを行って大戦果を挙げた。という話が載っていました。『スピリチュアルズ』はこの前者の・SNS のデータからその人物のパーソナリティーを分類する。という方に関心があるようで、これ以降はそのパーソナリティーのパラメーターがどのようなものがあるかという話が続いていきます。そして、これはかなりの精度でのパラメーターの推定が出来るようです。では後者の・相手のパーソナリティーに応じて最適な広告を表示する。の方はどうでしょうか？Wikipedia によるとこちらはまだ改善の余地がある

今日も一日雨でしたね。洗濯物は外に干したいものです^ ^; さて、愛知県立高校の中高一貫校教育ですが、２０２５年４月から導入する予定の明和高校、津島高校、半田高校、刈谷高校の４校に続いて新たに２０２６年４月から６校導入することになったそうです。 その中には・探求型の学習を重視する学校・不登校を経験した生徒のための学校・海外の大学の入学資格を得られる教育プログラム　「国際バカロレア」の導入を目指す学校・近隣の市町村の中学との間で教育内容の連携を　強化する「連携型中高一貫校」・ＡＩやデータサイエンスに関する教育を行い、　デジタル人材の育成を目指す学校などがあるようです。 子どもたちの選択肢が増えるのは嬉しいですね。どんな学校になっていくのかも興味深いのでまた動きがありましたら、お知らせいたします。 それでは今日もあたたかくしておやすみくださいませ。

2022年10月1日に受けた統計検定データサイエンス基礎について解説する動画です。最後まで見て頂ければ①どんな試験か②合格する為に何をすれば良いかを理解する事ができます。統計やデータサイエンスについて・良く知らないけど興味がある方・これから学習を始めようと思っている方にはぜひ見て欲しいです！動画が少しでも役に立った！と思った方はぜひチャンネル登録・高評価をよろしくお願いします！

coconalaで統計問題の解説をご依頼頂く事が時々あるので自分の勉強の為にも受けてみました。100点満点中合格ライン：60点以上ぢゃぶや　：80点無事合格しました～！2017年にできた試験らしく、事前にネットで調べてても詳しい情報が見つけられなかったのでここで少し試験の概要について紹介したいと思います。(データサイエンスそのものの説明は割愛しますが)PCでExcelを使う試験です。大問1つにつき何十～何百というサンプルが1式与えられるのでそのサンプルをExcelを使って解析しながら大問1つにつき4～5つ程度の小問に答えていきます。90分の試験時間で大問が8つあったので大問1つを11分、小問1つ当たりだと2~3分で解いていく必要があります。じっくり考える時間はあまりありません。ピボットテーブルや統計に関するExcel関数を主で使います。頭でわかっていても慣れていないと手がスムーズに動かないのでHP記載の例題を実際に解いて体に染み込ませておく事をオススメします。問題の中身は基礎的だけどかなり実用面を重視して作られたものだと想像できました。◆とあるサッカーチームの過去の試合のデータから　どうしたら観客動員数を増やせるか考えたり◆キーワード抽出機能を使って記述式のアンケートを　コンピュータで集計・解析したり◆工場で発生する不良率を推定したり　不良が発生した時にそれが複数のラインの内　どこから発生したのか推定したり問題が持ち帰れなかったのでこの↑程度の情報しかお伝えできませんが問題がどういう意図で作られてどういう結論に導こうとしているのか？それを想像しながら解いていくのが楽しかったです

こんにちは。山城です。今回から新しいシリーズ【機械学習を知ろう！】をスタートします！（前回までのシリーズ【データ分析をしよう！】は引き続き掲載させて頂きますので、そちらも引き続き楽しみにしててください！）第１回は「そもそも機械学習って何ぞや？」というテーマでいきたいと思います。あっ‥。今「機械学習ってAIのことじゃないの？」と思いましたね？正解ですが違います！（どっちやねん。）実は「AI」には決まった意味はなく、人それぞれ定義がバラバラなのです。例えば、ロールプレイングゲームの村人などは、業界では「ゲームAI」と言われ、AIと定義されています。（AIのイメージはありませんよね？）よって、「AI」とはざっくりと下図のようなイメージになります。つまり「機械学習」とは、AIという概念の一つのジャンルなのです！この機械学習が世間一般でのAIのイメージになっているのです。なので、もし「AI搭載」と書いてある商品があっても、必ずしも機械学習が使われているとは限らないので気をつけてくださいね！ちなみに機械学習には色々な種類があるのですが、それについては次回以降、順番に紹介していきたいと思います！次回は機械学習の一つ「クラスタリング」について書いていきたいと思いますのでお楽しみに！

一年ほど前のこと、データサイエンティストに必要となるスキル・知識を定義し、育成のカリキュラム作成、評価制度の構築など、高度IT人材の育成と業界の健全な発展への貢献、啓蒙活動を行っている、データサイエンティスト協会から100本ノック構造化データ処理編がgithubにてシェアされています。これを利用することで、なんとデータサイエンスに係るPython, R, SQLスキルを学ぶことができます！【活用手順】docker desktopまたはtoolboxがダウンロードされていることを前提として、以下のコードをターミナルで順に実行していきます。<ターミナルで指定するコマンド>docker buildには、20-30min程度、完了まで時間がかかります。docker build完了後、添付画像のようにDoneと出ます。その後、100本ノックgithubに記載のポート番号の記載のある以下パスをクリックしてjupyter labを立ち上げましょう。すると100本ノックの課題に取り組めるようになります。こちらの構築方法がわからなければ個別にご質問いただければと思います。また、課題についてのご質問・学習サポートも承ります。以下のココナラの出品サービスをご購入いただけますと幸いです。以下に環境構築にあたっての注意事項について記載しておきます。※ OSユーザーのホームディレクトリ配下以外にダウンロードする場合、Dockerの共有設定が別途必要となります※ Windowsでgitを利用する場合、デフォルト設定でのインストールを行うとスクリプトの改行コードを変えられてしまい、データベースを正

こんにちは。たけのこよりきのこ派の山城です！【データ分析をしよう！】の第4回は、二つの要素の関係の強さを分析する方法をご紹介します。関係性を表す方法として、相関係数（比例または反比例を数値で表したもの）で関係の強さを出す方法があります。相関係数は、以下のように−１〜１の範囲で表されます。・-1に近いほど反比例する関係が強い・0に近いほど関係性がない・1に近いほど比例する関係が強い例として、ビールの販売数と平均気温の関係を測ってみたいと思います。まずはデータを散布図にしてみます。赤線は「回帰直線」と呼ばれるものです。相関係数は各数値と赤線までの誤差を元に計算します。【相関係数の求め方】計算がめんどくさいので、ここは機械に任せましょう。（はなほじ）なんやかんやあって、相関係数は0.315となりました。0.315は一般的には弱い相関があると判断されます。つまり、気温が上がると比例してビールは売れる傾向があることがわかります。このように、2つの要因の関係性の強さを、数値で表すことができるのです。※ただし、相関関係はあっても必ずしも因果関係があるわけではないので、他の要因も検討する必要があります。次回は、「自由評価の分析方法」をテーマにしたいと思います。お楽しみに♪

こんにちは。この前冬山キャンプをしたら寒くて死ぬかと思った山城です！【データ分析をしよう！】の第3回は、複数のグループの結果に差が出た時、たまたま差が出たのか、それとも何か原因がって差が出たのかを判断する方法について、ザックリと書いていこうと思います。統計学では、「その結果がどれくらいの確率で起こるか」を計算して、5%を基準として判断していきます。・5%以上の確率で起こる　→　偶然・5%より大きい確率で起こる　→　偶然ではない例として、英語のテストを1班7人と2班9人で行った結果が、1班　59, 67, 60, 78, 75, 80, 66　　　　　 平均：69.292班　52, 78, 56, 71, 51, 58, 80, 60, 51　  平均：61.89となったとします。平均点の差は偶然の差かそうではないかを判断してみましょう！この場合、統計学の「平均の差の検定」という手法で計算を行って判断していきます。　　【平均の差の検定】眠くなるので計算過程は割愛します（ハナホジ）なんやかんや計算すると、この差が出る確率は5%より大きくなります。今回は確率が5%より大きいため、この差はたまたま起こったことと判断できます。ザックリ説明しましたが、さらに詳しく知りたい方はグーグル先生に聞いてみてください！次回は、「これとこれは関係ある？」をテーマにしたいと思います。お楽しみに♪

こんにちは、山城です！【データ分析をしよう！】の第２回は、データ分析から結果を得るまでの進め方について書いていこうと思います。ノープランで闇雲にデータ分析を始めると、途中で目的を見失ってしまったり、期待した結果が得られなかったりします。そこで、まずは以下のデータ分析の進め方を押さえましょう。＜データ分析の進め方＞① ビジネスの理解と現状を把握する　（明確にする）② データ分析をする目的を設定する　（明確に設定する）③ データを集める　　　　　　　　　（集める手段があるか？）④ データの内容を理解する　　　　　（データの中身を確認する）⑤ 分析するためにデータを整理する　（分析しやすい形にする）⑥ 分析を行う　　　　　　　　　　　（適した分析手法を選択する）⑦ 評価をする　　　　　　　　　　　（ビジネスに当てはめ結果を得る）⑧ 対策を立てる　　　　　　　　　　（実行する）カッコ書きは、それぞれの重要な部分になります。この流れをしっかり意識してデータ分析を行っていきましょう！あくまでも「データ分析」は手段であり、結果を元に実行して初めてビジネスに価値が生まれますので、その事を忘れないようお願いします。サクサク読めるよう、大まかに説明しましたが、専門的に知りたい方は、「CRISP-DM」でググってみてください！次回は、「これって偶然？必然？」をテーマにしたいと思います。お楽しみに♪

こんにちは、山城です！【データ分析をしよう！】の初回は、「データ分析」の意味について書いていこうと思います。「データ分析」とは、何らかの結果として得て収集した情報を、分類・統計などの処理を行い、情報を見える化して対策を見出すことです。「体感ではなんとなく分かるけど、実際はところどうなの？」「この結果は偶然？必然？」「これとこれは何か関係があるの？」など知りたいことを具体的にデータから証明と推定をしていきます。そして得られた傾向を解釈して、対策を行って行くことが重要となります。「誰かを説得したい！」「課題を見つけて対策を考えたい！」「無駄を省いて効率化したい！」などの目的がある方にとっては、もってこいの分野ですね♪なるべく難しい言葉は使わず、誰でも分かるようなブログを目指していますので、ぜひ継続して読んで頂きデータ分析の世界を体感してみてください！

シンガクモン 科学教室 note新R25の動画に成田さんが出ていたので、概要と感想を書きたいと思います。序盤から「子育て、、、したくないですね」とネガティブな発言です。 が、子育て自体はともかく、「教育」にはとても関心がある方です。なんといっても教育の公共政策に関する研究などをしてるのだから。 自身の生い立ち、家庭環境も教育分野に関心を寄せる要因なのかなと推測しています。 睡眠障害で不登校にもかかわらず、麻布高校、東大卒、現在はイエール大の助教やユーチューバー？をしている、ガチの「天才」です。 一般的な価値観からは、はみ出してきた彼は、重要な教育方針？として 「KPIを無視する力」 既存の社会的な価値観・評価指標（KPI‥Key Performance Indicator）を無視して、自分の価値観、評価指標で生きていく事のほうが重要なのではないか？幸福なのでは？と話していた。 特にお金、学歴に関する価値観に人は苛まれているのではないか。お金は目的ではなくて、ただの手段。ただツールなのに。ツールをコレクトしても、使わなければ意味がないのに、、、コレクター本能が人間は確かにあるが。 「人間の幸福はお金をもったり、お金を使ったりすることで達成できるはずだ」という、特に根拠のない価値観 をだいたいの人が刷り込まれている。自分が本当に欲してない価値観で、人と比較し、不幸に思えてくる。お金や学歴なんて本質的に重要ではない。 金があろうが、なかろうが、社会的な価値観から自由になり、サウナと水風呂に入っていれば幸せ～という人になったほうがいいのかもしれない。 そのほうが、その人にとっては幸福な

こんにちは。Tech Scratchです。お世話になっています。今回はダッシュボードの配色を考えてみました。この配色がいいなと思った方はぜひ、いいね/お気に入り登録よろしくお願いします。またTableauでのデータ可視化のご依頼の際に参考にしてみてください。それではまた。

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