Hidetoshi Matsui（松井秀俊）
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Faculty of Data Science, Shiga University / 滋賀大学データサイエンス学部 ( @shiga_ds_info ) 専門分野は統計的モデリング、関数データ解析、スパース推定と言い張っている 分野を問わずデータ分析しています
滋賀 彦根市
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11/17（木）に慶應大三田キャンパスにて「スパース推定法による統計モデリング」のテーマで演者の一人として登壇します。
私からはlassoの基礎とfused lasso、group lassoとその発展についてお話しする予定です。是非ご参加ください！
応用統計シンポジウム2024のサイトがオープンしました.
今後、随時更新していきます.
#応用統計シンポジウム
#応用統計学会
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大学教員なので、最近の研究成果を参考に育児しています。
少なくともうちの子供には効果てきめんです。
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一橋大にソーシャル・データサイエンス学部の設置が認可されたそうです。それではここで
・滋賀大DS学部
・横浜市立大DS学部
・長崎大情報データ科学部
・一橋大SDS学部
のカリキュラムをご覧ください（画像順）。
どのカリキュラムが良いかの判断はお任せします。
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弊学部では連携企業からお金を頂いて、共同研究やコンサル、派遣社会人として大学院で教育（＆研究）を行っています。もし「金は出さんけどこういう人材育てろ」という企業がいたら、多分塩撒きます。
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物騒なタイトルの論文見つけた
"MatLab vs. Python vs. R"
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「多変量解析」という本を書きました。近々出版予定です。こんなタイトルですが、「多変量データ分析法」がテーマです。
回帰・フィッシャー線形判別・SVM・決定木・主成分分析・因子分析・正準相関分析などについてまとめています。
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「弱点克服 大学生の統計学」ご恵送いただきました。大学でよく学ぶ記述統計・推測統計の内容を演習形式で100問掲載しています。100問って最近流行ってる？
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本やネット記事で「線形回帰」と「lasso回帰」という言葉を並べて使っていることがよくありますが、より正確にはそれぞれ「線形回帰モデル＋最小2乗法」「線形回帰モデル＋lasso」だと思われます。モデルは同じで推定法が違うという形。
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「人生自分で変えられる」異色経歴の学部長、ピアノで卒業生祝福
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具体名はまだ言えませんが、データサイエンス学部1期生、多くの企業（大手企業含む）から内定を頂いているようです。内定で満足するのではなく就職先でしっかり実績を上げてほしい所。
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以前作りかけで放置していた、関数主成分分析についてと、Rによる実行コードをまとめた解説資料をアップしました。
関数データに対する主成分分析 ～方法論の紹介とRによる実装～
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先日担当させていただいた阪大の集中講義のスライドを少し加筆修正してこちらにアップしました。
「関数データ解析の概要とその方法」
参考になれば幸いです。
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ブラックホール画像の撮影にスパースモデリングが利用されたみたいですね。
まがりなりにもスパースで論文や本を書かせてもらっている身としては、こういう大発見に結び付いたのが嬉しいです。
以下、ただの宣伝です。スパースモデリングに興味を持った方がおられれば。
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評価の声を頂いたので、便乗して滋賀大データサイエンス学部/大学院データサイエンス研究科のカリキュラムを宣伝させていただきます。
統計学・情報学・そして実応用までバランスよく教育しています。
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こちらのサイト、データサイエンスに関する基礎的な事項を辞書的にまとめてくれています。解析・線形の基礎から各種確率分布の期待値分散の計算等、さらにはPythonやR実践の基礎も。学生の皆さんの参考になるかも。
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ウマ娘の効果で競馬界の人気や業界の理解に繋がっているの、凄く良いですね。ところで研究者の擬人化はいつになるでしょうか。
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Amazonのセールで関数データ本を入手されている方を散見したので、便乗してこちらの資料を放流します。
（フォロワーの方何度もすみません。）
関数データ解析の概要とその方法
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先日のザッピングセミナーの資料をアップしました。質問に対する回答を一部追記しています。
関数データ解析への招待
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大学数学を前提としない主成分分析の資料を作ることになった際、「そういえば高校の情報IIの教材ではどう説明してるんだろう」と教員研修用教材を見てみたら、唐突に「分散共分散行列の固有値分解」という言葉が出てきて「やっぱり難しいよね」という感想を持ちました。
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以前もアップさせていただきましたが、滋賀大DS学部のカリキュラムです。
統計系・情報系の科目に加えて、その知識を元に実際のデータを分析する科目があります。企業のご協力によるデータクレンジングの講義などもあります。
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ヤバいらしいです！
｢データサイエンス｣を名乗る学部はヤバい…生成AIの専門家が高校生に勧める学部と勧めない学部の理由
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赤池先生の言葉「統計屋は行商人のごときもの。現場に足を運ぶ労を惜しむな。統計屋の最高の功績は、科学技術の分野で統計学の応用の幅を広げることだ。」
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9年ぶりに任期なしの職にありつけることになりました（※テニュアトラック終了）。これに胡坐をかくことなく頑張ります。
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こんな本が出るそうです（）
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出張中なので事例交付はこれからですが…
本日付で教授になりました。まだまだ未熟ですが、滋賀大データサイエンスを頑張って盛り上げていきます。今後とも宜しくお願いします。
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データサイエンス応用基礎 （データサイエンス大系）
滋賀大DS教員陣による本がまた出ます。
文科省が定める「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」で「応用基礎レベル」に対応する内容を網羅しています。データサイエンスを幅広く学びたい方は是非！
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「統計」という単語に、特定の事例を当てはめてマイナスな印象を与える取り上げ方をしないでほしい・・・
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滋賀大は？ねぇ滋賀大は？？
「データ・サイエンティスト志望におすすめの大学」ランキングTOP22！ 関東の人が選んだ第1位は「東京大学」【2022年最新調査結果】
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データサイエンス入門、全国30の大学で教科書としてご利用いただいているとのことです。
データサイエンスとは何かをまずは浅く広く学ぶためのお役に立てば。
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少なくとも回帰モデルについては、「モデル」「推定法」「アルゴリズム」「評価法」を分けて考えると整理しやすいかと思います。あくまで一例ですが
モデル：線形 or ロジスティック
推定法：最小2乗法 or ridge or lasso
アルゴ：解析計算 or Newton法
評価法：CV or AIC
みたいな感じです。
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統計学のトップジャーナルに転移学習とかGANの論文が。こちら側にも機械学習の波がきてる？
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「情報量規準AICの統計科学に果たしてきた役割」
小西先生による情報量規準に関する総合報告。
勉強しなおします。
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３大学のデータサイエンス学部のカリキュラム比較。
滋賀大、横浜市立大、武蔵野大の順です。
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私の担当講義は基本的にオンラインで行うことになると思います。1年生のプレゼンテーション論実技については検討中です。
画像はよくわからないノリで作ったものです。自戒を込めて晒しておきます。
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滋賀大DSのカリキュラムは、学部低年次では数学やプログラミングに関する科目がメインですが、高年次ではさまざまな統計手法・情報理論に加えて人工知能に関する科目を勉強していきます。そして大学院では発展的な統計的モデリングに加えて強化学習・転移学習などの講義も行っていきます。
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最小二乗法が話題ですが、それだけで一冊本が出ています。
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情報II（選択）では回帰・主成分・クラスタリングから深層学習・強化学習まで入っていて驚いたのですが、教える側の養成をまずどうにかしないと・・・。
「情報」教える専門教員が不足 公立高の2割以上、実は免許なし(朝日新聞デジタル)
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「データサイエンスの基本」
滋賀大DS学部の教員や学生による、データサイエンスの応用事例集が本になりました。
私はこの本の編集自体には関わっていませんが、一部内容は私が担当した講義のPBL演習の成果がベースになっています。
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翻訳を一部担当させていただいた書籍「データサイエンスと機械学習」が近日出版予定です。
統計・機械学習手法の数理をしっかり学びたい方、Pythonによる実装方法を交えて理解したい方にお勧めです。
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担当させていただいた日本統計学会誌の特集「スパース推定の最近の動向：新たな方法と理論の展開」が、53巻1号に掲載されました。
スパース推定に関して情報量規準、非線形変数選択、正則化項の発展、スクリーニング、信号復元、選択的推論のテーマでご寄稿いただきました。
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深層学習で発生しているdouble descentの原理をスプライン平滑化を使って解説した話
スプラインでも基底を増やしていく＋係数ノルム最小化だと同様の現象が起こる。けどridge penalty付で最小化するとそれは起こらないとのこと。
The Bias-Variance Trade-Off & "DOUBLE DESCENT" 🧵
Remember the bias-variance trade-off? It says that models perform well for an "intermediate level of flexibility". You've seen the picture of the U-shape test error curve.
We try to hit the "sweet spot" of flexibility.
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Rであれば全てこの本に詰め込んでおります。
（数量化理論は付録で少し触れているだけですが）
「Pythonではじめる古典的多変量解析」みたいなのは嬉しい人結構いる気がする。こんな内容で↓↓
・重回帰
・ロジスティック回帰
・主成分分析
・因子分析
・共分散構造分析
・正準相関分析
・クラスタリング
・多次元尺度構成法
・数量化理論
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関数データ解析の概要とその方法
今更ながらですがSlideshareに上げていた資料をspeakerdeckに移動しました。
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久々に専門書を売っている大型書店をぶらついてみたんですが、統計学・機械学習・データサイエンス関係の書籍がそれぞれ違うカテゴリに分類されていて探すのに苦労しました。分類難しいし仕方ないとは思ったのですが、DSが「データベース」カテゴリだったのは納得いってない。
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データサイエンス学部の人気沸騰 志願者増加数で滋賀大が国公立大トップ:滋賀:中日新聞(CHUNICHI Web)
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共立出版様からご恵贈いただきました。
サブタイトルにあるように特異値分解をしっかり（25ページ）説明したうえで、PCAとFAの詳細なアルゴリズムと、両者の違いを理論的に述べています。ここまで丁寧にまとめられてるのはとても貴重だと思います。
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滋賀大学大学院データサイエンス研究科の設置認可が降りました！
来年4月開設です。
学部よりもより発展した統計・機械学習・情報などの教育を行っていきます。
文部科学省より、来年4月に日本で初めてとなる「大学院データサイエンス研究科」の設置を可とする旨の通知がありました。
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滋賀大学は今日から学生の原則入構禁止措置が解除されます。しかし春学期の講義については基本的に引き続きオンラインで行われます。私が担当している科目もこれまで通りオンラインで行う予定ですが、もし大学に来ることがあり講義で分からないことがあれば、気兼ねなく質問に来てください。べ、別に寂
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日本のアカデミアでの統計学専門の教員は本当に不足していて（公募かけても応募がない）教えられる人が足りてないので、アカデミアに来てもらえる環境づくりをしていかないと…。
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>卒業式にて竹村学部長・研究科長がピアノ演奏（曲
目：ショパン「幻想即興曲」）を行い、卒業生へエールを送ります。
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【滋賀大生各位】２年生が発起人となって自主ゼミが開催されます。「Kaggleで勝つデータ分析の技術」（技術評論社）を読みながら、可能であればデータコンペに参加するというものです。主体は学生で、私は置物です。詳細はsuccessの案内をご覧ください。
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オンライン講義は是も非もあると思いますが、私にとっては履修者数120名で出席取ってない講義のzoom出席者数が第7回の時点で未だに100名超えてるという点だけでオンライン派に傾きつつあったり。（去年までは出席者半分くらいだったと思う）
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新年度になりましたが、私は変わらず滋賀大学データサイエンス学部教授兼一児の父を務めます。よろしくお願いします。
学部自体の変化としては、何名かの先生が退職されましたが、それを超える数の先生方が新たに着任し規模拡大します。それから皆さんご存じのあの先生が特任教員として着任予定です。
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GAFA (shiGA university Fuculty of dAta science)
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いやしかしこんなにたくさんデータサイエンス系の学部学科ができるなんて思ってませんでした。学部作れるほど統計専門の教員数が国内に居ないと思い込んでたので。
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基盤C採択。このところ論文数が少なかったので不安でしたがよかったです。ありがとうございます。
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実況！Rで学ぶ医療・製薬系データサイエンスセミナー
同僚（滋賀大DS学部）の先生方による著書です。まだ目次しか見てませんがかなり幅広く書かれているようです。
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個人的願望ですが、面接で「大学で一番頑張った事」を聞かれたら勉強やゼミだと（本心で）答えて欲しいし、そう答えて小馬鹿にするような企業には入ってほしくない。
就活生が後悔する？ 「成績重視」の逆回転：日本経済新聞
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鈴木先生から「機械学習のためのカーネル100問 with R」をご恵贈いただきました。MLに関連する関数解析の理論や、ML手法の応用例をコード付きで掲載しています。
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『統計モデルと推測』をご紹介いただきました。Amazonでも予約が始まりました。
確率分布・推定・検定・線形回帰まで書かれた本は多いですが、ロジスティック・一般化線形モデル・混合分布モデルまで1冊にまとまったものはそう多くないと思います。是非ご覧ください！
【11月近刊情報】
『統計モデルと推測』（データサイエンス入門シリーズ）
松井秀俊／小泉和之・著 竹村彰通・編
発売予定日11/26
基本からていねいに！ Rによるデータ分析例およびコードを多く掲載！
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「統計数理」最新号に寄稿させていただいた関数データ解析のサーベイ論文が(web公開より前に)届きました。
関数データ解析に関する和文の研究論文は沢山ありますが、和文のサーベイ論文は(たぶん)これが最初だと思います。
至らない箇所もありますが，興味をお持ちの方はご覧いただけると幸いです。
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学生の時の研究（採択＆出版は修了後）論文が、約10年の時を経て引用100件に到達しました。関数線形回帰モデルにスパース推定を適用するという単純なネタですが当時誰もやってなかったということで。
学生の時の研究が引用稼ぎ頭になってるというのも悲しいので、これからも精進します。
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とても綺麗な形に仕上げていただきました。
Society 5.0を生き抜くための必須教養 Excelで学べるデータサイエンス入門講義
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佐藤俊哉先生が特任教授としてご着任されました。
新年度になりましたが、私は変わらず滋賀大学データサイエンス学部教授兼一児の父を務めます。よろしくお願いします。
学部自体の変化としては、何名かの先生が退職されましたが、それを超える数の先生方が新たに着任し規模拡大します。それから皆さんご存じのあの先生が特任教員として着任予定です。
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今年も沢山の方にお世話になりました。来年も引き続きよろしくお願いします。
ついでに私事で恐縮ですが、先日入籍しました。これからも私生活にお仕事に頑張ります。
皆さま良いお年を！
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時々うちの学生のツイートがTLに流れてきますが、別に監視をしている訳ではないので、節度を守って人を傷つけない範囲でtwitterを楽しんでください。稀にうっかり手が滑って講義サボってる学生のツイートをリツイートすることはありますが気にしないでください。
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リクエストがありまして、拙著『統計モデルと推測』に掲載されているRのソースファイルを、今更ながらダウンロードできるようにしました。
要望があればPython版コードも作成する・・・かも。
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DS学部は秋学期から一部で対面授業が再開します。特に1年生は初めて大学で講義を受ける人もいると思いますので、友達との対面を楽しんでください。あと私の存在をtwitterでしか認識していない人もいると思うので念のためお伝えしておきますが、私は人間です。
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学部２年生によるPBL演習の成果報告聴講。どの班も、単に多変量解析・機械学習手法を当てはめました、でなく、分析設計から結果の考察、改善案の提案までやっていてレベルが高いです。そも２年生の時点でPCAやlassoを使いこなせてる時点で十分凄い。各手法の数理的理解もこれから進めてほしいです。
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執筆に携わった「データサイエンス入門」、大学の教養科目向けの教科書としてもご利用いただけると思いますので是非ご検討ください。
ついでに「統計モデルと推測」もよろしくお願いします。来週刊行予定です。
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明日の大学院講義は、松井とゲスト講師の松井先生が担当です。内訳は
１限：松井
２限：松井
３限：松井
４限：松井
５限：松井
（敬称略）です。
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現段階で約280本の動画が詰まってます。
データリテラシーから統計モデル・Python/Rプログラミング・教師あり学習・教師なし学習など。
数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムに対応した教材をまとめたワンストップポータルサービスを掲載いたしました。 全ての大学や高専において、学生へのリテラシーレベル教育にご利用いただけます。
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個人的には「ドメイン専門の人」「ドメインとデータ分析を繋げられる人」「データ分析専門の人」どれが重要かでなく、全部重要だと思ってます。
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父の日の今日、父になってからちょうど100日を迎えました。質素ですがお食い初めの儀式。今後も父業に尽力します。
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数理統計学の本、私が学生の時はこの本で勉強しました。
ゼミ輪読でも途中まで利用してたのですが、情報量規準の説明のところで指導教員が「こっちの本の方が良い」ということで「統計モデル入門（丹後）」に切り替わりました。「情報量規準（小西・北川）」出版前の話です。
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第3回 機械学習・データ科学 スプリングキャンプ
2020年3月18日(水)-19日(木)
「統計的機械学習の数理100問with R」
「いまこそ知りたい！クラスタリング法～Re:ゼロから始める教師なし学習 分類編」
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統計学やデータサイエンスが「道具」であるという見方は全く否定しないけど、その道具の正しい使い方やバリエーションを認識した上で使っている人がどれだｋ（ここでブーメランが突き刺さる
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本日付で7名の教員が加わり、学部・センター併せて教員数は44名になりました。
私が着任した2016年時点の専任教員は8名だったので、5年で5.5倍になりました。
飯山 将晃教授、佐藤 正昭教授、奥村 太一准教授、寺口 俊介准教授、鈴木 太朗助教、西尾 治幾助教、堀 兼大朗助教が着任しました
#滋賀大DS
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R package "demography"から取得した、日本の1947年～2021年の年齢別死亡率の推移を可視化してみました。横軸は年齢、縦軸は死亡率（対数値）。
戦後から年々改善していっている様子が見て取れます。
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共同研究が終わった企業から，共同研究で分析に使ったデータを学生の演習用に使っていいよと許諾をいただきました。このデータの利用については金銭の授受はなく、学生が面白い分析結果を出したら報告するというもの（義務なし）。こういう繋がりが今後も増えていけばと思います。
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