となりのデータ分析屋さん

DX＝デジタルトランスフォーメーションってなんか聞くよね。「数理最適化」っていうのが、実はAIよりも大事らしいんだよね。

けどさ、なにそれ？おいしいの？って感じだよね。そんなあなたに泥棒の仕方と野菜の袋詰め放題の方法を伝授します。

これであなたもDXスペシャリスト。

Summary FMの要約はこちら！

このエピソードでは、ポッドキャストのメンバーが数理最適化や連立方程式の使い方、北海道の詰め放題野菜、そしてサイン・コサインについて話しています。彼らは、数理最適化は過去のデータを利用して未来の意思決定を行える科学的なアプローチであること、そして連立方程式を使って組み合わせ問題を解決できることを説明しました。また、彼らは野菜の詰め合わせ問題や宝石問題を例に挙げ、数理最適化の実際的な応用方法を説明しました。彼らは、AIを学ぶ上で数学の知識が必要であり、早い段階でこれを学ぶことが望ましいと主張しています。本エピソードは、面白く学びたい人や数理最適化や連立方程式に興味のある人におすすめの内容です。

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ネットワーク科学が解明した成功者の法則

「6人経由すれば、世界中の人と知り合える」。こんな話を聞いたことありませんか？あれは、ネットワーク科学と呼ばれる科学分野の研究結果の一つです。

その分野の権威であるアルバートバラバシが科学的に解明した「成功の法則」がおもしろかった。

科学系Podcastのまとめ記事

https://note.com/chonai_saikin/n/n998e0422d028

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ネットワーク科学が解明した成功者の法則

懐かしのノーズファンシーキャノン。鼻くそを見るのは観察。食べて数値化するのは観測。

科学系ポッドキャストのトークテーマ「観察」を軸に、科学者がデータサイエンティストになって業界から流出していく理由を整理しました。

メインで話すりょっちも、まさに流出した人材です。

科学系Podcastのまとめ記事

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DeSci関連イベント

https://peatix.com/event/3597288

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Nature論文！NFTは儲かる。そんなことを言われている時代もありました。本当にそうなんですか？Natureに掲載された論文で、儲かるNFTアートは金持ちを経由していることが分かりましたし、買ったものを売れている実績もあんまりないことがわかりました。個人的にも結構びっくり！

ソース

https://www.nature.com/articles/s41598-021-00053-8

https://www.nature.com/articles/s41598-022-05146-6

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因果が破綻していると、因果警察がやってきます。あなたのロジック、本当に大丈夫ですか？相関関係と因果関係の違いを明らかにすることで、あなたの分析レベルは100レベル上がります。

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視聴者のデータの質問にガンガン答えていきましょう！！この番組の視聴者を「コワーカー（同僚）」と呼ぶことにしました！リスナーネームは「コワーカーネーム」です！最近のVTuberってマジすごいな。

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朝日新聞とオトナルが毎年公開しているPodcast市場調査の資料の最新版をピックアップ！データ分析の専門家目線で見た時に、どのデータをどう捉えていくのか、Podcasterは絶対に聞いてほしい一本。

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資料URL: https://otonal.co.jp/download-list/podcast-report-in-japan2022

データの見方を伝えるこのPodcastは日本の大方針に沿っていた！？文科省は小学生がデータを見れる教育を受けるべきと指針を発表！安宅和人さんの意見が本当に地に足ついているのかを、実務家目線で語りながら、未来を妄想してみます。

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資料URL: ⁠https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/shotou/184/siryo/mext_00002.html

文部科学省が行った有識者会議で示された、データとAIの活用方法レポートがおもしろい！アナリスト、データサイエンティストの目線でどうこのレポートを捉えるのか？

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web3のサービスは詐欺まがいのものが多い印象ないですか？それ、ちゃんとデータで出てます。データが公開されているからこそ、データリテラシーがないと一気に損をしてしまう可能性があるんです。一世を風靡した「歩いて稼ぐ:walk to earn」のSTEPNのデータを解きほぐしてみていきます。

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