数理分解とは何か 〜固有値分解、特異値分解（SVD）〜 独自企画・独自コンテンツ西園寺 貴文 高校の「情報」がやばい 高校の情報科目の教科書のレベルが今やばい、とX（旧ツイッター）で話題になっています。レベルが底上げされているのです。 明らかにデータサイエンスを意識した内容になっており、数学的な情報も入ってきています。 ITがわからないコンサルは使えない というのは「有名な話」ですが、現在、キャリアの登竜門となり成長産業であるコンサルティングファーこの情報へのアクセスはメンバーに限定されています。ログインしてください。メンバー登録は下記リンクをクリックしてください。既存ユーザのログインユーザー名またはメールアドレスパスワード ログイン状態を保存する パスワードを忘れた場合 パスワードリセット新規ユーザー登録ユーザー名*パスワード*パスワード確認*姓*名*国*県*市区町村*メール*メールアドレス確認※同じメールアドレスを確認の為、再度入力ください。**必須項目 この記事を読んだ人はこの記事も読んでいます 【大学数学の頂点】特異値分解、ラグランジュ未定乗数法 線形代数は何ができて、何のために使えるのか？→ ガチ最強。10個の用途を教えてやる 【サトウ・スズキ】線形代数を何に使うか分かりやすく説明すると、「あれ？日本人の苗字って、最終、全員、佐藤とか鈴木になるんじゃないの？」ということを考えることに使います。 データサイエンスに必要な数学のレベルは、（１）統計確率 （２）線形代数 （３）微積分 でしょう 理系と文系の具体的な分かれ目 （おそらくこれがスタンダード） テイラー展開、特異値分解、フーリエ解析 ▼：因数分解と線形代数は似ている、ジェフベゾスとラリーペイジ・セルゲイブリンと西園寺も似ている 「データサイエンス」の検索需要に対して、「アフィリエイト」の検索需要の方が4倍ある 線形代数とは？ 代数、解析、幾何の融合としての線形代数 世界一わかりやすい特異値分解、線形代数（大学数学）の考え方 2022/03/14の読書 【ここに張っとけば美味しい？】宇宙開発、半導体、介護福祉、医療イノベ、3Dプリンタ住宅・木製ビル等住宅イノベ、メタバース、MaaS、ネット広告、AI、データサイエンス、Iot、EVシフト、ニューエネルギー、、、 大学の線形代数の授業でわかる方が「ヘンタイ」 株・銘柄・人口・ビジネス・思考法・データ分析