「問題は必ず解決できる」貧乏大学生が、東京とシリコンバレーでの10ヶ月を合計家賃3万円で暮らすまで気づかなかった「お金・真面目・旅行」より大事なこと
「問題は必ず解決できる」貧乏大学生が、東京とシリコンバレーでの10ヶ月を合計家賃3万円で暮らすまで気づかなかった「お金・真面目・旅行」より大事なことKo Hidetakaさんのストーリー
https://twitter.com/SoccerKinki/status/743974885559402496【貧乏留学生必見！！】
— Hidetaka Ko（Homii） (@SoccerKinki) 2016年6月18日
「問題は必ず解決できる」貧乏大学生が、東京とシリコンバレーでの10ヶ月を合計家賃3万円で暮らすまで気づかなかった「お金・真面目・旅行」より大事なこと【STORYS.JP】 https://t.co/BJv6Mxjckp @popular_storyさんから
誰にも共感してもらえなくたっていい、あなたが、留学を決めた理由はなんだろう？ トビタテ生に聞いてみた
どうも〜。場違いな解答をして、１人だけ返信してもらえなかった人です。最後に載せています。← あとは、失恋がきっかけの人が多いのが意外笑 https://t.co/COy8TlPA43
— Hidetaka Ko (@SoccerKinki) 2016年6月9日
学生が運営するメディア、トビタテジャーナルの新記事の御紹介です。留学することを決めたきっかけ、本当の理由を紹介しています。留学を迷っている方は是非チェックしてみてください。https://t.co/NEKIMEYuOz
— トビタテ！留学JAPAN (@ryugakujapan) 2016年6月9日
RのフロントエンドExploratoryを使って、セクハラが世界中の「いつ、どの場所に」多いかを分析して、シリコンバレーのハッカソンで２位になってきた
今回のハッカソンには、テーマがいくつか用意されていた。例えば、教育、健康、金融、社会起業などがありました。中でも、ぼくの目を一際引いたのは、次のこの単語でした。
Safe City（安全な街）
以前、友人から、セクハラの相談を受けていたこともあり、セクハラの問題を解決するアプリによって「女性にとっての安全な街」を実装するを方針でぼくは動きました。チームは無事見つかり、ハッカソンに提供されていたセクハラのデータを集めたプラットフォームを運営しているSafe cityという非営利団体のAPIを利用したWebアプリケーションを作ろうということになりました。
セクハラは、
- どこが多いのか？
- いつが多いのか？
がわかれば、セクハラを撃退するアプリのアイデアの突破口になるかもしれないなと思い、Rのフロントエンドで話題のExploratoryを使って、軽く分析してみました。
この前と違い、ストーリーは書いていません。ハッカソンでのデータ分析の技術的な記事です。
— Hidetaka Ko (@SoccerKinki) June 1, 2016
Exploratoryを使って、セクハラが世界中の「いつ、どの場所に」多いかを分析して、シリコンバレーのハッカソンで２位になってきた by https://t.co/2NsLx0wF24
僕はこういうことをやっていきたい >> RのフロントエンドExploratoryを使って、セクハラが世界中の「いつ、どの場所に」多いかを分析して、シリコンバレーのハッカソンで２位になってきた by @SoccerKinki https://t.co/bcjf2tUGQY
— ypresto (@yuya_presto) June 1, 2016
これは面白い！データマイニングのハッカソン事例:: RのフロントエンドExploratoryを使って、セクハラが世界中の「いつ、どの場所に」多いかを分析して、シリコンバレーのハッカソンで２位になってきた - Qiita https://t.co/pspMq327xq
— hokkey (@y_hokkey) June 1, 2016
50ストック突破！
— Qiita新着トレンド (@coderoid_) 2016年6月6日
RのフロントエンドExploratoryを使って、セクハラが世界中の「いつ、どの場所に」多いかを分析して、シリコンバレーのハッカソンで２位になってきた @SoccerKinki https://t.co/UXSuWjSTSN
データの抽出と分析に適していないといわれていたMongoDBのデータを、RのためのUIであるExploratoryを使って分析してみた
いままでに、MongoDBのデータ分析に困ったことはありませんか？
一般的に、MongoDBのデータは、リレーショナルデータベースや表形式データと違うので、データが、よく階層になっていたり、入れ子構造になっていたり、配列を含んだりしていて、データの抽出や分析には適していないと言われています。でも、RのためのUIであるExploratoryを使えば、そんなMongoDBのデータでさえ簡単にインポートして、データを分析することができます。
続きはこちらからどうぞ
【書いた】データのインポート、整形から四分位数範囲などの統計の知識を使った分析まで触れてます。
— Hidetaka Ko (@SoccerKinki) 2016年5月31日
データの抽出と分析に適していないといわれていたMongoDBのデータを、RのためのUIであるExploratoryを使って分析してみた https://t.co/p3dYH9NUn1
テキスト・データを簡単にクリーン・アップしながらExploratoryのベータ版に世界中から登録してくれたユーザーの普段使っているデータ分析ツール上位ランキングを出してみた
おかげさまで現在、世界中からたくさんの人たちにExploratory Desktopのベータ・トライアルの方にサインアップしていただいています。もしまだサイン・アップしてなくて興味のある方はぜひこちらからどうぞ。
ところで、サインアップしていただく時に、皆さんの普段使っているデータ分析ツールが何か、聞かせてもらっています。そのデータがこちらにあるので、それを元にどういったツールが今世界中で人気があるか出してみたいと思いますが、実はいくつか面倒くさい問題があります。
- カンマ区切りなので、単純にツールごとに集計できない
- フリーフォームなので、スペースがいろんなとこに入ってたり、英語の大文字、小文字が混じってて、実は同じ名前であるのに同じ名前としてカウントできない。
こういったデータって結構データ分析をやっていると普通だったりするのですが、Exploratoryを使うと簡単にクリーン・アップすることができます。クリーン・アップした最後には上位ランクのデータ分析ツールを出してみたいと思います。
【書いた】
— Hidetaka Ko (@SoccerKinki) 2016年5月20日
テキスト・データを簡単にクリーン・アップしながらExploratoryのベータ版に世界中から登録してくれたユーザーの普段使っているデータ分析ツール上位ランキングを出してみた on @Qiita https://t.co/bwG9LbPCH4
本当にITバブルなのか？？ RのフロントエンドExploratoryで超簡単にユニコーン企業のデータをスクレイピングしてきて、分析してみた
前回の記事が100ストックを超え、多方面から割と好評だったので、新しいHow to記事書きました。余談ですが、ぼくは、スタートアップ界隈にいることは多いですが、スタートアップスタートアップしてる雰囲気はあまり好きではないです。「資金調達した人はすごい」という風潮も好きではありません。ベンチャーキャピタルも同様。その点について、DHHさんから大変興味深い意見がMediumの方で掲載されていましたので、そちらの記事を翻訳したものをみなさんとシェアさせていただきたいと思います。とても良い記事で、Mediumで1位、Hacker Newsで3位くらいになっていました。もちろん、DHH氏本人から翻訳の許可を頂いています。
「トビタテジャーナル」をリニューアルしました！
世界１００カ国以上、専門分野バラバラ、留学形態バラバラな多様な留学を行うトビタテ生に特化した留学メディア「トビタテジャーナル」をリニューアルしました！ よろしかったらどうぞ！
【トビタテ生による留学メディアがリニューアル】トビタテ生が企画運営する留学のリアルな経験談、留学計画紹介が満載のサイトが、デザインも機能もリニューアルしました。ぜひ御覧ください。https://t.co/hQSzdIHR6N pic.twitter.com/W5yor3rWbZ
— トビタテ！留学JAPAN (@ryugakujapan) 2016年5月12日
【拡散希望】トビタテジャーナルをリニューアルしました。生まれ変わって、かっこいいデザインになりました。ヘッダーや検索窓から大陸や国ごとで留学生を検索できるようになりました。モバイル対応もしています。記事も募集中です #トビタテhttps://t.co/5XV6XPEwLG
— トビタテ！ジャーナル (@tobitatestudent) 2016年5月11日
