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ちょこぼーる

ちょこぼーる

マジで人生で1度でいいから高専の女と話してみたい
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華

仕事やめたら止まってた勉強も好きなこともちょっとだけできそうだから、残りの在籍期間もう少しだけ頑張ろう。
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いつも即レスやのに、なんだろこの引っかかる感じ、、こわ
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にこ

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さすがに体が疲れてきたかも。今週末在籍3連勤するけどがんばろう
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臼井優

臼井優

岐阜県大垣市生まれ。
 幼いころにプロレス好きな祖母の影響でプロレスの存在を知り、テレビで『ワールドプロレスリング』を見るようになり[4]、学校の休み時間ではプロレスごっこに興じていた[5]。
 一方で大垣市が中京圏という土地柄から中日ドラゴンズの大ファンで野球にも熱中し、速球派投手の小松辰雄と郭源治に憧れていた[6]。
 岐阜県立大垣西高等学校では野球部に入部。左翼手を務めながら、将来の夢としてプロ野球選手になることを掲げていた[5][7]。
 そんな中、高校1年生のころに見た闘魂三銃士と小橋建太の試合に感銘を受けた棚橋は、「プロレスラーになれば、心も体も強い人になれるのではないか」と思うようになり、次第にプロレスラーへの憧れを強く抱き始めるようになった[5]。
 彼はショーン・マイケルズを崇拝していた。<[8]

プロ野球選手になる夢を諦め、伝える側の新聞記者になることを考え、マスコミ関係に強そうな学部をいろいろ受けた結果、一般入試で立命館大学法学部に入学した[9]。
 入学式後、構内で新入生をサークルに勧誘するブースが数ある中でプロレス同好会(RWF[注釈 1])に入り、クラスの自己紹介の時間ではクラスメイトが将来の夢として弁護士や公認会計士を挙げる中、「将来はプロレスラーになります!」と宣言した[注釈 2][11][注釈 3]。

プロレス同好会に在籍しながらレスリング部にも参加し、1996年春に行われた新日本プロレスの入門テストを受け、与えられたメニューをすべてこなしたものの、結果は不合格だった[12]。
 同年秋に2度目の入門テストを受けるも、体調不良による脱水症状に陥りメニューをこなすことができずここでも不合格となった[12]。
 大学3年当時、1998年2月に行われた3度目の入門テストでようやく合格を果たしたため大学を辞めるつもりだったが、長州力から「この仕事は怪我するかもしれないし、将来のために大学だけは卒業しておけ」と言われ大学生活を継続[13]。
 法学部の公務行政コースで政治について学び、大量に残っていた58単位を残りの1年間ですべて取得し、留年することなく無事卒業した[14][注釈 4]。卒業後の1999年4月、晴れて新日本に入寮した[15]。
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臼井優

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今の若者は大学で「データ分析」を学んでいる…「数学が苦手でもOK」文系社員が覚えるべき"エクセルの便利機能"
1/27(火) 8:15  Yahooニュース

数学が苦手な人でも「データ分析」はできるのか。麗澤大学工学部教授で『文系のためのデータリテラシー』(共著)を執筆している宗健さんは「基礎的なデータ分析では、数式は意外と使われないため、数学の得意不得意はあまり関係がない。それよりもエクセルがちゃんと使えるかが重要だ」という――。

【図表】算術平均と母集団標準偏差の数式

■この原稿を書くのにもAIを活用している

 ここ数年で、AI、ビッグデータ、データサイエンスといった言葉はすっかり社会に組み込まれた感がある。

 AIについては、2022年11月のChatGPTのリリース以降、急激に社会に定着しつつある(この原稿も、生成系AIで参照先を探したりしながら書いている。ものすごく便利になったものだ)。

 ビッグデータ、データサイエンスについては、様々な分野でデータの利活用が進められており、専門のデータサイエンティスト以外でもデータが扱えるようにするための一歩として、ニトリのように全社員の8割がITパスポート資格を目指すという会社もある。

■若者の相当数が「データサイエンス」を学ぶ時代

 教育分野でも文科省が大学と高専の理系分野の拡充を促す事業を進めており、2017年ころから、滋賀大学、横浜市立大学、武蔵野大学、立正大学、一橋大学、名古屋市立大学などでデータサイエンス系の学部新設が相次いでいる。

 また、データサイエンス学部のような専門課程だけではなく、一般の大学生を対象としたMDASHという数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度もあり、日本の全大学約800校のうち600校近くが認定を受けている。

 MDASHの認定は2021年からなので、これから大学を卒業して社会に出てくる若者のうち、相当数はある程度のデータサイエンスの素養を持っていることになる。

■数学よりも「エクセルが使えること」が重要

 とはいえ、いまさらデータサイエンス、とか言われても数学は苦手だから無理だよ、と思う人も多いだろう。しかし、イメージと違って実務で行われる基礎的なデータ分析では、数式は意外と使われないから、数学の得意不得意はあまり関係がない。

 それよりもまずはエクセルがちゃんと使えるかどうかのほうがよほど重要だ。

 エクセルをなんとなく使っている人も多いとは思うが、実はエクセルは奥が深く、平均や中央値、最小、最大、標準偏差などが計算できフィルターの結果も反映できるAGGREGATE関数や、データの突合によく使うXLOOKUP関数が使えたり、ピボット集計を日常的に使っている人はあまり多くないだろう。
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