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データサイエンス教室

このサイトについて

このサイトは、 環境と品質 の分野を意識しつつ、 データサイエンス について解説しています。また、 環境学品質学 に共通した視点として、 リスク学経営学 も解説しています。

第1章は データサイエンス として、汎用性の高いテーマを扱っています。 第2章は 環境学品質学リスク学経営学 の各分野の解説です。 第2章は、データサイエンスにウェイトを置きつつ、各分野の一般的な解説をしています。


このサイトは1つ1つの分野の詳細ではなく、 それらのつながりや メタ知識 を意識して作っています。 総合的な視点の科学というのは、こういうものではないかと思います。

そして、総合的な視点の科学が、「 環境問題 」という、複雑な問題と付き合っていくには、不可欠だと思います。 総合的な視点がないと、ひとつを解決したつもりでも、 別のところで新たな問題を発生させたりします。 環境問題では、その影響が地球規模であったりして、非常に大きいです。 (「バイオエタノールを普及させたら、食料問題が深刻になった。」等の話です。)

個々の分野の内容は入門前、あるいは、入門直後位のレベルです。 入門するかどうかの判断材料になれば、幸いです。 個々の分野については、良い専門サイトや専門書があります。 このサイトが、専門サイトや専門書に挑戦し、 実務につながるきっかけになれれば、幸いです。


このサイトの目的は、以下の3点になります。

このサイトは筆者の勉強のメモという目的も持っていますので、 精査の不十分なアイディアもありますし、 誤解もあると思います。 修正の容易な媒体ですので、逐次直しています。

筆者について

このサイトの筆者は、杉原哲朗と言います。

大学と大学院(2002年卒・修士)で、物理学を専攻しました。 第一原理計算 の研究室でした。

環境問題には、複雑なデータの分析が必要と思いましたので、 多変量解析データマイニング は、学生時代に片手間で勉強してました。 この勉強は、就職してから 異常状態の工程解析 をやるようになって役に立ちました。 現実のデータと本に載っているようなデータは違いましたので、自分なりに工夫して、技を増やしました。

環境系資格 は、最初の会社では必要ありませんでしたが、 「環境問題に興味があるなら、取っておいた方が良い。」と、その分野の友人に勧められて取りました。 その後、別の会社で、環境の部署も経験しています。

保有資格は、環境計量士(濃度)、公害防止管理者(ダイオキシン)、QC検定1級、初級シスアド、XMLマスター、等です。

このサイトへのご質問・ご意見は、筆者までお寄せください。 e-mail ecodata_2011@yahoo.co.jp

Facebookもやっています。 http://ja-jp.facebook.com/people/Tetsuro-Sugihara/100002526960910


データサイエンス教室 もやっています。


参考文献について

日本の本と、このサイト

日本には、膨大な研究成果が日本語の本となって出版されています。 日本語の本には、日本語でしか表現できないことも入っていると思います。 日本語の本は、日本という国の財産です。

筆者は、国立国会図書館や東京都立中央図書館という日本屈指の図書館にアクセスしやすく、 そこでたくさんの本を見ています。 非売品や絶版の本もあります。 このサイトは、それらの本の内容を背景に持っています。

参考文献をどのように集めているのかは、話すと長くなります。 このページではなく、 管理人の読書の仕方 にまとめてみました。

参考文献の概要

2016年8月14日現在で、このサイトに登場している本は、約1050冊あります。 読んだ本のメモを取るようになったのが、2008年以降なので、学生の頃に読んだ本は、けっこう抜けています。

このサイトの参考文献は、だいたい日本語の本ですが、 環境経済学 等の分野には、英語の本が入っています。 これらの分野は、日本語の本には中身に偏りがあるようだったので、英語の本も見ました。

参考文献の書き方

普通の論文や本では、文中で参考文献から引用して、終わりに参考文献のリストを載せるのが通例ですが、 このサイトは、参考文献の紹介の中に、その文献の主張を書いていて、 基本的に本文で引用していません。 本文には、複数の文献に書かれているような有名な話や、 筆者の見解を書いています。

筆者が参考文献の欄に書いていることは、筆者がその文献から読み取ったことや、注目したことです。 その文献全体の要約を意図している訳ではありません。

親ページで紹介している参考文献は、 子ページで省略している場合があります。
参考文献を紹介する時は、その本を書いた人を「著者」と呼んでいます。 このサイトで「筆者」とは、このサイトの管理人(つまり、私)が自分を呼ぶ時に使っています。 参考文献の紹介の所では、「著者」と「筆者」という2つの言葉が出ますので、 気を付けてお読みください。

サイト内検索の方法

このサイトは、サイト内検索機能が付いていません。 検索をする場合は、検索サイト(Google、等)を使ってください。 例えば、「相生説」という言葉を探す場合は、
「data-science.tokyo 相生説」
というように、このサイトのURLの一部の「data-science.tokyo」の後にスペースを入れ、調べたい言葉を入力します。

サイトの文様について

とても薄いのですが、 このサイトの背景には「七宝(しっぽう)」という日本の文様を使っています。 この「七宝」には、「あらゆる方向に広がっていく」、「円満がつながっていく」 という意味があります。 このサイトも七宝に。。。

特にこのサイトの文様は、大きな円の間に小さな円が入っていて、 「星七宝」といいます。 原子の2重結合の絵にも見えますし、周期的なので結晶構造のようにも見えます。 筆者の出身分野と重なって、気に入っています。

全体の構成について

サイト全体は、本のような構成になっています。 しかし、どのページから読み始めても、特に困ることはないと思います。
このサイトは、ストーリーとか論理ではなく、 いろいろな方法や、物の見方の、つながり(ネットワーク)を伝えることを意図しています。 つながりの全体像は、 トップページ目次ページ で随時、確認すると良いと思います。 地図を見るような感じです。
学習の便宜を考え、順路に沿って行けば、本編の全部のページをたどれるようにしています。



順路 スタートは データサイエンス

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