スキル定義委員会 from データサイエンティスト協会 @jdss_skill
データサイエンティスト協会のスキル定義委員会のツイッターアカウントを運営している『わかば』です スキルチェックリストやDSお役立ち情報を、沢山の仲間とともにお届けします♪ お仲間の皆さん： わかば🌱、はぴ🪙、シガー🏕️、アイシア🤩、セダ🌲、ホップ🍵、事務局員👩🎨 よろしくお願いします！ Joined November 2022-
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【今日の1日1スキル🧑🏫】AI-49 ⑦技術課題対応 - LLM - DS寄り⭐️⭐️⭐️ Hallucinationの発生の抑制可否に対する現状と、抑制に向けた研究動向について理解している（Alignmentの問題とHallucinationの問題が表裏一体であることに対する理解など）
【今日の1日1スキル👩💼】DE-131 プログラミング - 分析プログラム ⭐️ Jupyter Notebook（Pythonなど）やRStudio（R）などの対話型の開発環境を用いて、データの分析やレポートの作成ができる
【今日の1日1スキル👩💼】DS-58 科学的解析の基礎 - 因果推論 ⭐️⭐️ 統計的因果推論における、交換性（exchangeability）、強く無視できる割り当て条件（Conditional Exchangeability）、一致性（consistency）、正値性（positivity）について説明できる
【今日の1日1スキル👩💼】BZ-31 論理的思考 - ドキュメンテーション ⭐️ 🔥必須🔥 1つの図表〜数枚程度のドキュメントを論理立ててまとめることができる（課題背景、アプローチ、検討結果、意味合い、ネクストステップ）
【今日の1日1スキル🧑🏫】AI-48 ⑦技術課題対応 - LLM - DS寄り⭐️⭐️ 大規模言語モデル（LLM）でHallucinationが起こる理由を言語モデルとしての特性（尤度にもとづくワード生成）や学習手法（自己教師あり学習やRLHF等）、汎化（外挿に対する真実味）の観点などから説明できる
【今日の1日1スキル👩💼】DE-121 プログラミング - 拡張プログラミング ⭐️⭐️⭐️ IoTデバイスに関連する各分野におけるデータ取得標準（HEMS、Matterなど）を理解しており、今後の技術動向や規制についてのリスクを提示できる
【今日の1日1スキル👩💼】DS-48 科学的解析の基礎 - 推定・検定 ⭐️ 検定する対象となるデータの対応の有無を考慮した上で適切な検定手法（t検定, z検定など）を選択し、適用できる
【今日の1日1スキル👩💼】BZ-30 論理的思考 - ドキュメンテーション ⭐️ 🔥必須🔥 データの出自や情報の引用元に対する信頼性を適切に判断し、レポートに記載できる
【今日の1日1スキル🧑🏫】AI-47 ⑦技術課題対応 - LLM - BZ寄り⭐️ Hallucinationが起きていることに気づくための適切なアクションをとることができる（検索等によるリサーチ結果との比較や、他LLMの出力結果との比較、正確な追加情報を入力データに付与することによる出力結果の変化比較など）
【今日の1日1スキル👩💼】DE-120 プログラミング - 拡張プログラミング ⭐️⭐️⭐️ CUDAやOpenCLを活用してGPU上で稼働する並列プログラミングを実装できる
【今日の1日1スキル👩💼】DS-47 科学的解析の基礎 - 推定・検定 ⭐️ 片側検定と両側検定の違いを説明できる
【今日の1日1スキル👩💼】BZ-29 論理的思考 - ストーリーライン ⭐️⭐️⭐️ 相手や内容に応じて、自在にストーリーラインを組み上げることができる
【今日の1日1スキル🧑🏫】AI-46 ⑦技術課題対応 - LLM - DS寄り⭐️ 大規模言語モデル（LLM）でHallucinationが起こる理由を学習に使われているデータの観点から説明できる（学習用データが誤りや歪みを含んでいる場合や、入力された問いに対応する学習用データが存在しない場合など）
【今日の1日1スキル👩💼】DE-119 プログラミング - 拡張プログラミング ⭐️⭐️ SNSから抽出した非構造化データを、適切な言語やライブラリを選んでデータ処理のプログラム実装ができる
【今日の1日1スキル👩💼】DS-46 科学的解析の基礎 - 推定・検定 ⭐️ 第1種の過誤、第2種の過誤、p値、有意水準の意味を説明できる
【今日の1日1スキル👩💼】BZ-28 論理的思考 - ストーリーライン ⭐️⭐️ 🔥必須🔥 因果関係に基づいて、ストーリーラインを作ることができる（観察⇒気づき⇒打ち手、So What?、Why So?など）
【今日の1日1スキル🧑🏫】AI-45 ⑦技術課題対応 - LLM - BZ寄り⭐️ LLMにおいては、事実と異なる内容がさも正しいかのように生成されることがあること（Hallucination）、これらが根本的に避けることができないことを踏まえ、利用に際しては出力を鵜呑みにしない等の注意が必要であることを知っている
【今日の1日1スキル👩💼】DE-118 プログラミング - 拡張プログラミング ⭐️⭐️ TensorFlow、PyTorch、JAXなどのフレームワークを用いてニューラルネットワークのモデルを実装できる
【今日の1日1スキル👩💼】DS-45 科学的解析の基礎 - 推定・検定 ⭐️ 統計的仮説検定において帰無仮説と対立仮説の違いを説明できる
【今日の1日1スキル👩💼】BZ-27 論理的思考 - ストーリーライン ⭐️ 🔥必須🔥 一般的な論文構成について理解している （序論⇒アプローチ⇒検討結果⇒考察や、序論⇒本論⇒結論 など）
バーチャルデー... @AIcia_Solid
28K Followers 4K Following データサイエンスVTuberアイシア=ソリッド。数学、統計、ML、DLの動画を作るよ！ HP https://t.co/O3DCHvmnGQ ファンアート #AIciart 誤植 https://t.co/VTiMEM0fJu ほしいも https://t.co/M12QZyzX4V マスター @sugi3_34
Kaz Ataka / 安宅和... @kaz_ataka
114K Followers 175 Following 残すに値する未来を。慶應SFC/LY/DS協会/風の谷、加えて大学ファンド/D防災ほか。著書に『イシューからはじめよ』『シン・ニホン』、そして『風の谷という希望』https://t.co/vFYC4ktzYs。講演取材依頼/質問への対応はできません。全て個人の見解です。
すぎやま - バ美... @sugi3_34
3K Followers 1K Following AtraeのDataScientist https://t.co/xAkkYHqcD4／VTuberです→ @AIcia_Solid／社会に出る数理PhDの会（仮）代表／博士（数理科学）／東大テニミュ1st乾貞治役／東京マラソン'15(3:58.10) '16(4:13.49) '17(4:11.33)／佐渡イチ11:40くらい
ヒロ【生成AI、�... @ai_pc0210
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マルチンゲール... @industrial_ds
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Yukiko Kan / 菅 由�... @kan_yukiko
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Bambi@データサイ... @yokubaribambids
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さやか@データ�... @At175G5
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峠和広 (トゥ�... @togekazumcom
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くう @kuchann__
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熊谷 克信 (Katsu ... @katsu_kumagai
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りょーた @9ndcWPWUbo91ygw
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たかばたけ@デ�... @Kaz_Coffee
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Nanoar@『救済の�... @nanoar_gttk
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緑蛙 @141modena
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Masaya Mori 森正弥... @emasha
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作元 作元仁顕 @9af1dbe676464be
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MC_F @bidrem0621
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くろえ@マナビDX... @omiminosuke
6 Followers 68 Following 自然言語処理の勉強も続けたい。。。フルマラソンは引退しましたが、ダイエット目的でちょっとだけ筋トレとジョグは継続。。。
Qtyan @qtyan721
73 Followers 200 Following とあるメーカのデータサイエンティスト。工場シュミレーション、生産管理、半導体歩留改善、IE/QCが専門。統計検定準1級、QC検定準1級、G検定2020#2、生産管理プランニング2級、生産技術マネジメントCPE-B保持。分析ツールはJMP/Tableau、WITNESSを使用。OpenAI好き。MAZDAのCX−5が愛車
vj @vj_vj40
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Ayan Majumder @AYAN014_
15 Followers 314 Following 2nd-year college student passionate about coding 💻. Future full-stack developer in the making. #TechEnthusias
kishu_moon @newcolonawar
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charaku @pec0pec
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Aizack @ykokubo09
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steAm @3MDSA
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わしょー @kazu0101haikyu
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うみしただいす... @yag1ka133
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