記事検索

「数学」の検索結果:1761-1780/2661件

勤労統計不正問題はなぜ起きた?組織と人材の厄介な「病巣」
室伏謙一
次々と問題が発覚し、世間を揺るがしている厚生労働省所管の毎月勤労統計調査の不正問題。なぜ、このような問題が起きたのか、再発を防止するにはどうしたらいいのか。
勤労統計不正問題はなぜ起きた?組織と人材の厄介な「病巣」
ヤフーの最先端AIサービスを生んだ「これからの必須教養」とは
週刊ダイヤモンド編集部,小栗正嗣
AIをはじめとする最先端のサービスを生むためには、数学は必須だ。インターネット大手ヤフーでも、若手エンジニアが編み出した数式がサービスの土台を支えている。
ヤフーの最先端AIサービスを生んだ「これからの必須教養」とは
「AIはエクセルのような仕事の必須ツールになる」データサイエンティストの提言
週刊ダイヤモンド編集部,鈴木崇久
データサイエンティストの第一人者として、大阪ガスでデータ分析を企業の意思決定に活かす取り組みに尽力してきた河本薫氏がビジネスの世界から教育の現場に身を置くことになりました。だからこそ見えてきた、日本企業における人工知能(AI)やデータ分析をめぐる課題と期待について語ってもらいました。
「AIはエクセルのような仕事の必須ツールになる」データサイエンティストの提言
難関大不合格なら授業料返金、問題児大歓迎の高校が誕生
藤崎雅子
既存の学校の枠にとらわれない、新しいスタイルの高校が続々と誕生している。今回紹介するのは「Loohcs(ルークス)」。問題児大歓迎と銘打つ教育方針に注目が集まっている。
難関大不合格なら授業料返金、問題児大歓迎の高校が誕生
第2回
夢がはっきりし過ぎていたから学校の勉強はもどかしかった/CARTIVATORプロジェクトリーダー中村翼
週刊ダイヤモンド編集部,深澤 献
時代を変えるイノベーターとして活躍する若きリーダーたちは、どう育ってきたのか。第2回は自動車メーカー勤務の傍ら、2050年までに空飛ぶクルマ「SkyDrive」を開発して、誰もが空を飛べる時代を創ることを目指す有志団体「CARTIVATOR(カーティベーター)」を立ち上げ、プロジェクトリーダーを務める中村翼さんです。
夢がはっきりし過ぎていたから学校の勉強はもどかしかった/CARTIVATORプロジェクトリーダー中村翼
「自殺者減少」はアベノミクスで失業率が低下した成果だ
高橋洋一
2018年の全国の自殺者数が記録的に減ったのは超金融緩和で失業率が低下したことが背景にある。金融政策の「成果」といえるが、肝心の日本銀行に金融政策が雇用政策だという認識がないのが問題だ。
「自殺者減少」はアベノミクスで失業率が低下した成果だ
第15回
インタラクション・デザイナー深津貴之さんに聞くキャリア構築「全財産を溶かす経験を100万円でできるのは20代の特権」
山口 義宏
Flashデザイナー、スマホアプリ開発者を経て、インタラクション・デザイナーとして活躍する、深津貴之さん(@fladdict)。その立ち位置は、クリエイターのようでもあり、エンジニアのようでもあり、マーケッターのようでもあります。みずからの興味をたどりながら、時代に合わせてキャリアを重ねてきた深津さんに、書籍『マーケティングの仕事と年収のリアル』著者・山口義宏さんが、キャリアの節目ごとの着眼点や考え方について聞いていきます。
インタラクション・デザイナー深津貴之さんに聞くキャリア構築「全財産を溶かす経験を100万円でできるのは20代の特権」
日本人はなぜ誰にでも「文系」「理系」のレッテルを貼るのか
山本尚毅
理系か文系か、この二分法は、日常に浸透し、まるで血液型のように、はじめて会う人同士の話題になることが多い。そして、文系であるか理系であるかでレッテルを貼り、個人を理解しようとする。
日本人はなぜ誰にでも「文系」「理系」のレッテルを貼るのか
第13回
「算数はセンス」はウソ。子どもの成績を左右する「ちょっとした積み重ね」
富永雄輔
桜蔭・雙葉・豊島岡女子・渋谷幕張…。東京・吉祥寺の進学塾VAMOSは、「入塾テストなし・先着順」で生徒を選抜しないのに有名難関校に続々合格させると話題の塾だ。男女別カリキュラムを取り入れたロジカルで科学的な学習法は、保護者から圧倒的な支持を集めている。本連載では、VAMOSの学習メソッドが凝縮された最新刊『女の子の学力の伸ばし方』(ダイヤモンド社)の内容から、子どもの計画・理解・反復・習慣のプロセスを体系化した「女の子の特性」に基づく学習法をお伝えしていく。
「算数はセンス」はウソ。子どもの成績を左右する「ちょっとした積み重ね」
第1回
恵まれていたからこそ、平等な機会を得られる世界をつくりたい/社会起業家・牧浦土雅
週刊ダイヤモンド編集部,深澤 献
急激な構造変化の時代にあって、組織内外を変革するべく日々悪戦苦闘しているリーダーたち──。本誌は、そんな「チェンジ・リーダー」に向け、有用な情報を発信していきたいと考えています。そして実際に、時代を変えるイノベーターとして活躍している若きリーダーたちから話を聞きたい。最大の関心は、彼らが「どう育ってきたか」です。それは、これからの教育の在り方を考え直す機会にもなるはず。第1回は社会起業家の牧浦土雅さんです。
恵まれていたからこそ、平等な機会を得られる世界をつくりたい/社会起業家・牧浦土雅
第3回
東大生は「4つの目的」で、買うべき本を選んでいる
重松理恵
今回も、著書『東大生の本の「使い方」』を上梓した、元東大生協書籍部主任の重松理恵さんが、東大生の読書の実態を紹介していく。今回取り上げるのは、東大生は本を買う際に、実は「4つの目的」で選んでいるという重松さんの発見について。東大生協で売れるベストセラーの多くは、その4つの目的のどれかを満たしているのだという。
東大生は「4つの目的」で、買うべき本を選んでいる
第13回
現役東大生が教える センター試験本番直前でも10点アップする「3つの秘策」
西岡壱誠
これを知れば、誰でもすぐに点数が上がる!読むだけで合格が近づく!偏差値35から東大に合格した「ずるい試験対策」をまとめた『東大生が教えるずるいテスト術』。この連載ではそのエッセンスを紹介していきます。
現役東大生が教える センター試験本番直前でも10点アップする「3つの秘策」
第24回
日本人がもつ「儲け」への背徳感が、研究も事業も停滞させている
柴山和久
日本における第三次AI(人工知能)ブームを牽引するひとりで『人工知能は人間を超えるか』の著者でもある松尾豊・東京大学特任准教授は、日本における個人や大学の資産運用に大きな危機感を頂いていると言います。背景にある「儲け」への背徳感は、どのように技術者や産業の競争力をそいでいるのか? 書籍『元財務官僚が5つの失敗をしてたどり着いたこれからの投資の思考法』の刊行を記念して、著者でウェルスナビCEOの柴山和久さんと松尾先生の特別対談をお送りします。
日本人がもつ「儲け」への背徳感が、研究も事業も停滞させている
第35回
来年、あなたの「キャリア」を劇的に変える方法
北野唯我
「このまま、今の会社にいて大丈夫なのか?」ビジネスパーソンなら一度は頭をよぎるその不安に、発売2ヵ月で10万部を突破したベストセラー『転職の思考法』で、鮮やかに答えを示した北野唯我氏による人気連載。今回のテーマは、「自分を変える仕事と変えない仕事の違い」について。
来年、あなたの「キャリア」を劇的に変える方法
第7回
「数学ができない…」「理科が嫌い…」 女の子の「苦手意識」を取り除くアドバイスの方法
富永雄輔
桜蔭・雙葉・豊島岡女子・渋谷幕張…。東京・吉祥寺の進学塾VAMOSは、「入塾テストなし・先着順」で生徒を選抜しないのに有名難関校に続々合格させると話題の塾だ。男女別カリキュラムを取り入れたロジカルで科学的な学習法は、特にエリート父親層から圧倒的な支持を集めている。本連載では、VAMOSの代表である富永雄輔氏の最新刊『女の子の学力の伸ばし方』(ダイヤモンド社)の内容から、子どもの計画・理解・反復・習慣のプロセスを体系化した「女の子の特性」に基づく学習法をお伝えしていく。
「数学ができない…」「理科が嫌い…」 女の子の「苦手意識」を取り除くアドバイスの方法
現代経済学の悪徳を指摘
飯田泰之
経済学的な思考法の柱とも言える過度の数学的厳密性、統計的有意性の乱用、社会工学的な発想の問題点が整理されている。
現代経済学の悪徳を指摘
中国人社員のホンネ、なぜ私たちは日本で働くことを決めたのか?【座談会】
週刊ダイヤモンド編集部
大手金融機関である損保ジャパン日本興亜で働く3人の中国人社員。彼らに、日本に来た動機や経緯、実際に日本で働いてみて感じたことなどを本音で語ってもらった。
中国人社員のホンネ、なぜ私たちは日本で働くことを決めたのか?【座談会】
第60回
「多芸多才な人」が持っている「普通の人」に無い能力の秘密
田坂広志
弘法大師・空海やレオナルド・ダ・ヴィンチは言わずもがなの天才。多彩な才能を見事に開花させた人物だが、彼らはどのようにしてその才能を開花させたのか。その秘密は、人格の使い分けにあった。
「多芸多才な人」が持っている「普通の人」に無い能力の秘密
「ルンバ」のアイロボットCEOが語る、ロボットが「家」の中核になる未来
週刊ダイヤモンド編集部,鈴木洋子
世界で60%ものシェアを持つロボット掃除機、ルンバ。その開発元である米アイロボット社の創業者、コリン・アングルCEOのインタビュー完全版をお届けします。
「ルンバ」のアイロボットCEOが語る、ロボットが「家」の中核になる未来
ノーベル賞が西日本出身者に多い理由、受賞者輩出する高校・大学は?
週刊ダイヤモンド編集部
2018年のノーベル生理学・医学賞に選ばれた本庶佑・京都大学高等研究院特別教授は、山口県内のトップ校の一つである県立宇部高校を卒業し、京都大学医学部医学科に進学している。ノーベル賞受賞者の出身高校に注目すると、所在地は西日本に多く、東日本は少ない。また、ほとんどが地方の公立高校出身である。
ノーベル賞が西日本出身者に多い理由、受賞者輩出する高校・大学は?