ChatGPTにはAdvanced Data Analysis(旧 Code Interpreter)というPythonの実行環境がついており自然言語でかなり高度なデータ分析が行えるのですが、人文、社会系でそれほど使われている感じがしないような気がしています。やる人はやっているのでしょうけれど。 このような手法は今後のデータ分析のあり方を大きく変える可能性があるので、調査分析等でよくある基本的な手法に関するプロンプトを示すことで、関心ある方の手引きにしようかと思います。以下は、手持ちの教育用データで動作を確認したプロンプトです。 データを読み込むデータ読み込みは、基本的にCSVやxlsxファイルをクリップマークに添付することで行います（PDFや画像でデータを与えた経験もありますが）。ファイルの1行目に変数名を入れておくと通常は認識されるはずです。 データファイルを添付するだけでも動きますが
大学ではないが、東京大学エクステンション・データサイエンススクール・技術実務者コースでは 前提知識 高校までの理系数学と大学1・2年生の数学の一部（偏微分、積分、行列） 数学科目 統計学、最適化 ざっとレベル感をまとめますと 高校までの計算主体の数学 計算力があればなんとかなる 理工系大学教養レベルの定義・定理で入ってくる数学 抽象度は上がるがまだ図が描ける 理工系大学専門レベル抽象度の上がった数学 位相とかはイメージしずらい、高次元・無限次元とかはもう図もイメージもできない 数学科 超絶 薄い記事では、これらのうちどこを言っているのかとイメージしていない人が言っているのでしょうが、アカデミアの方やエンジニアでもR＆Dで新たなアルゴリズムを開発担当とかでなければ、大体下記をイメージすれば良いのではないかとのところが自論 高校までの数学はほぼ必須 理工系大学教養レベルの数学はできるだけマスタ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 社内で定時後に有志で勉強会というか、その場に集まってPythonやRをもくもくと勉強をするもくもく会を開きたいと考えています。目的としては分析スキルの向上や機械学習ができるようになりたいとかいう個々人の願いを叶えることです。 色々なスキルレベルのメンバーが参加することが予想されるので、皆を幸せにするためにもレベルに応じた良い教材が必要だと思いました。 ここでは、レベルに応じて適切な教材などを忘備録として残していきたいと思います。 （私自身、全てのレベルの対象
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く