六本木で働くデータサイエンティストのブログ

元祖「銀座で働くデータサイエンティスト」です / 道玄坂→銀座→東京→六本木

男の子のなりたい職業1位が「学者・研究者」になったのは本当に日本人ノーベル賞受賞者のおかげか?(追記あり)

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第一生命が例年行っている「大人になったらなりたいもの」つまり子供のなりたい職業ランキングのキャンペーンで、昨年2017年度の男の子のランキングでは「学者・研究者」が15年ぶりに1位になったというのが大きなニュースになっていました。

なのですが、ここで「日本人が3年連続でノーベル賞を受賞したことなどが影響しているのではないか」というコメントがなされている点に個人的に引っかかりました。僕の記憶にある範囲では、過去に日本人のノーベル賞受賞者が多かった時期でも有名なこのキャンペーンで「学者・研究者」が上位になったケースはそれほど多くなかった印象があるからです。


と言っても、ここで印象が云々言っていてもただの床屋政談になるだけなので、試しにきちんとデータセットを用意してきて、可能な限り定量的に分析してみようと思います。

  • データソース及びデータセット
  • 順序ロジット単回帰で「日本人ノーベル賞受賞者数」と「学者・研究者の順位」との関係性を探る
  • 個人的にデータを見ていて覚えた感想
  • Twitterで流れていた説
  • 注意点
  • 追記1(こちらの方が重要)
  • 追記2

お断り

この記事の末尾の追記1の方が原理的には正しい分析をしているので、そちらも是非ご覧ください。

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NIPS2017チュートリアルによるDeep Learningの現状まとめ

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Deep Learning_ Practice and Trends - final.pdf - Google ドライブ

明けましておめでとうございます、本年もよろしくお願いいたします。新年一発目の記事はただの備忘録です。

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最先端と泥臭い実務の現場とのはざまで、生きる

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(Photo by Pixabay)

これはただの年末ポエムです。何ひとつとして高度に技術的な話もなければ、ためになる話もありませんので予めご了承ください。

時が流れるのは早いもので、僕がインダストリーにおけるデータ分析の仕事を手がけるようになってから5年目の今年もほどなく終わろうとしています。上記の記事ではその間にあった様々な出来事を振り返りましたが、今回は現在の仕事のやり方について最近感じていることを徒然なるままに書き散らしてみようかと思います。

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