TOEIC,なんとなく受けたら900超えないかなって感じで受けたらまあ普通に900超えたのでよかった

たかだか3600×20のデータなのに、空間自己回帰モデルも空間誤差モデルも、macbookair i5 8GB のマイパソコンで計算が回らず締切4時間前なので焦っている

大学のパソコン、メモリは４GBらしいんだけどHDD付デスクトップだからワンチャン計算いけるかな

マザーテレサの言葉を引用してチャットでひと笑い取ったので純ジャパは教養で英語力カバーするしかないなってなってる

バンカーやコンサルを代表とした高単価の法人サービス業は偉くなると営業する様になる一方、そうで無い業種は偉くなると経営をする様になる。将来経営をしたいなら、この違いを良く理解しておくべき。

これに気づいてからコンサル行く気なくした

早稲田きてるホプキンスの学生、SAIS受かったらしくてわろ

なんで早稲田に1年いるんだ感はなくはない

これ全然他人事ではなくて、例えば自分が研究者を辞めて企業のデータサイエンティストになるのが5-6年遅れて今年になっていたら（仮に相応に年齢が若かったとしても）全く同じ困難に直面していただろうし、今後もそうならないという保証もない。業界人全員が抱える問題かなと note.mu/0_u0/n/n601338…

これをまさに感じてるからデータサイエンティストとして新卒就職するのに二の足を踏んでしまっている

産業連関分析を復習してるのだけど、レオンチェフ逆行列(I-A)^-1、無限等比級数の和の係数(1-r)^-1において数列を行列に拡張したバージョンと捉えられることに今更ながら気づいて理解が深まった

実は大学のデータサイエンスコンペに参加して参院選予測を出してたんだけど、自分がやった比例代表予測モデルそこそこ当たっててわりと嬉しみ

当たるかどうかっていう明確な結果が出る「予測」っていうのは、今まで自分がやってきた社会科学の文脈での因果推論系とは違った新鮮な楽しさがあった

「英語はスピーキングが大事！」てそりゃそうなんだけど、そもそも大前提として何の言語だろうが相手の話分かんないとこっちからは話しようがないよね。 だから本当はリスニングが最も重要で、純ドメはたぶん皆、英米への留学直後から様々な辛く苦しい経験をしながらこの事実を痛感することになる

因果推論を目的とした分析で、交絡調整のためにモデルに含める変数の選択の仕方まとめbyタイタイ兄貴😎 統計的に変数選択する各手法についても、利点と欠点がまとまっていて良い。これらの手法は状況によっては便利だけど、「コンテクストの知識は必須」とのこと😉 link.springer.com/article/10.100…

資本コストの考え方については、これ結構参考になるかも。エーザイの柳さんとフィデリティの三瓶さんの講演録。逐語なので読みやすい。 jpx.co.jp/equities/liste…

対案のない批判は、、と言われそうなので、私が財務の勉強でやったことをまとめています 数か月前に書いたやつですが、興味があればどうぞ 書籍紹介もしてますよ 雑記　金融初心者が財務モデルを作れるようになるまでにやったこと｜財務モデリング本格入門 #note note.com/modeling/n/n66…

モデリングを学ぶなら実物のモデルを横目に見様見真似で再製してみるのが一番。本で理論を学んでも、三表がバランスせず泣きたくなる経験をしないと勘所は身につかない。 個人的にも最近久々にLBOモデルを一から組み立てる機会があり、何週末か潰してDELLのケースをやり込んだ(無料公開なのがすごい)。