※こちらは2021年10月に公開された記事の再掲です。 膨大なデータを分析し、社会や企業が抱える課題を解決する「データサイエンティスト」。日本でもその需要は高まってきていますが、理系の専門分野というイメージが強い人も多いのではないでしょうか。 しかし、最近ではデータを分析することだけでなく、その結果を「活用」することの方が重要視されていることから、その風潮も変わってきているようです。 今回、ワンキャリ編集部はアビームコンサルティングでデータサイエンティスト×コンサルタント（以下、データサイエンスコンサルタント）として活躍する2人にインタビュー。文系、理系それぞれの立場からお話を伺いました。 果たして、どのようにしてデータサイエンスに強いコンサルタントになれるのか。プロジェクトの内容から、研修や育成体制、キャリアパスまで、アビームのデータサイエンスコンサルタントの魅力に迫ります。 理系の印象

機械学習エンジニアやデータサイエンティストが、一番最初に行う作業をご存知でしょうか？会社や組織から課題を与えられた場合、最初に行うのが「探索的データ解析」と呼ばれる作業です。 探索的データ解析、英語ではExplanatory Data Analysis（略してEDA）とは、データの特徴を探求し、構造を理解することを目的としたデータサイエンスの最初の一歩です。 探索的データ解析は機械学習のタスクの一番最初のフェーズで、まずはデータに触れてみて、データを視覚化したり、データのパターンを探したり、特徴量やターゲットの関係性/相関性を感じるとるのが目的です。 より高度な機械学習のモデルの構築をしたり、難解な問題を解決する際には、特徴量エンジニアリング（英語でFeature Engineering）を必要することが多々あり、その際に深いデータの知識と理解が求められます。 問題を解決する前に、どのよう

そもそも、「クラス」って、なんのためにあるのでしょう。python関連の書籍では、「設計図」と表現されることが多いですが「？？？」です。「設計図」という表現はクラスの機能をうまく例えていますが、クラスを使う優位性はわかりません。そこで、この記事では、クラスを最初に勉強する人のためにクラスを使う意義を説明します。 ０．チュートリアル学習のポイントシリーズ この記事は「チュートリアル学習のポイントシリーズ」の記事です。一連の記事のリンクは、以下を参照してください。 Pythonチュートリアルの学習のポイントを整理 1. クラスは大規模なプログラム開発で威力を発揮する クラスの勉強をしたときに、「別にdef関数でいいんじゃないの？」と思いませんでしたか？ でも、大規模なプログラム開発を行うためには、他の人が記述したコードを利用し、それらを組み合わせて目的のプログラムをコーディングしていきます。も

三井住友海上火災保険経営企画部CXマーケティングチーム 上席スペシャリスト　1985年生まれ。北海道出身。中央大学理工学部卒業／同大学院理工学研究科修了。電通イーマーケティングワン（現・電通デジタル）に入社後、マーケティング領域のデータを活用した施策効果検証業務を担当。その後、フリーランスでのアナリストとしての活動などを経て、2019年に三井住友海上に入社。損害保険データの分析、シミュレーション業務や分析基盤構築に従事し、2021年より現職。（写真は本人提供） ちゃんと調べたわけではありませんが、大きな成果を出せているのは1～2割ではないでしょうか。 感覚値とはいえ、なかなか衝撃的ですね。企業側からすれば三顧の礼で迎えたのに、期待通りにはいかなかった。佐藤さんはどのように見ていますか？ 佐藤祐規氏（以下、佐藤氏）：私も同じように感じています。ただ、誤解がないようにしておきたいのですが、大き

(Photo credit: https://pixabay.com/en/team-businessmen-competence-2651909/) 元々書いていたネタが間に合わない*1っぽいので、ふと色々な記事を眺めていて思い出したネタで与太記事を書きます（笑）。と言ってもこれは実は色々なところで色々な人から相談を受ける話なので、もしかしたらこの程度の記事でもどなたかの何かしらのお役に立つかもしれません。 データ分析職採用における「実務経験○年以上」という要件がもたらす「鶏と卵」問題 以下に引用するのは、とあるデータサイエンティスト求人案件に載っていた応募要件です。なおこちらの求人案件を選んだのはたまたま直近で受け取ったものだからというだけであり、特定の求人元に対して特定の意見を述べたいがためではない旨予めご承知おき下さい。 応募条件 大学卒、大学院在学者、博士号取得者またはそれと同等

LINEヤフーのエンジニア職の選考フローは、現場のエンジニアが中心となって設計しています。このページでは、コーディングテストの作成意図や解き方のポイント、またRe-Challenge制度についてご紹介します。 よく「LINEヤフーのコーディングテストは難しい…」とのお声をいただきますが、読み終えた後に「挑戦してみよう！」と感じてもらえればうれしいです。また、この選考を突破するためのヒントだけでなく、エンジニアとして大事にしてほしい考え方にも触れており、選考を受けるみなさまの後押しとなれば幸いです。 LINEヤフーの選考フローエンジニア職の新卒採用選考はコーディングテストから始まり、その後現場担当者やマネージャー、役員による面接を経て内定となります。 コーディングテストに込めた思いLINEヤフーのコーディングテストは、一般的なアルゴリズム問題1問と業務志向な実装問題1問の計2問を用意していま

チェックポイント3：説明なしで専門的なIT用語を使っていないか 専門的なIT用語を何の説明もなく使うべきではない。そうした用語を使う際には、読み手の知識レベルを想定した上で、説明を加えたり、場合によっては平易な言葉に置き換えたりすることが必要だ。例えば、単に「CMMIでは5段階のレベルが決まっている」と書くのではなく、「ソフトウエア開発組織の実力を評価する基準であるCMMIでは…」という具合に説明を加える。 日ごろから曖昧なイメージのままでIT用語を使っていると、文章を書くときに明快な説明を入れるのは難しい。文章には書き手の知識レベルが表れることを、肝に銘じておこう。 チェックポイント4：特定の企業や組織だけで通用する用語を使っていないか 専門的なIT用語だけでなく、特定の企業や組織内だけで通用する用語も、説明なしに使うべきではない。ITエンジニアの文章には、ソフトウエアやハードウエアの製

「かつての電通はデジタルで周回遅れの状態で、業界でも取り残されつつあった」。電通グループの子会社幹部はそう振り返る。 近年はゲームアプリやEC（ネット通販）事業者の需要を取り込み、サイバーエージェントなどネット専業勢が成長。長年の競合、博報堂DYホールディングスも、2009年にネット広告運用などを手がけるデジタル・アドバタイジング・コンソーシアムを子会社化するなど、電通の先手を打っていた。 だが、その構図は今や一変しつつある。 電通が2月14日に発表した2021年12月期決算では、売上高に当たる収益は1兆0855億円（前期比15.6％増）、営業利益は2001年の上場来過去最高となる2418億円（前期は1406億円の赤字）となった。国内外での人員削減による構造改革や事業減損を経て急回復したが、とくに国内のネット広告事業の成長が顕著だった。 かつての「失敗」とどう違う？ この数年で、電通が得意

こんにちは！こーたろーです。 今回、訳あってLightGBMを使ったシミュレーションを行っています。 その中で、精度を上げるためにクロスバリデーションを行ってみたいと思い、LightGBMクロスバリデーションの情報を探していました。 ちょうどサンプルコードがあったため、そのまま貼り付けて、必要な箇所のデータを変更してみましたが、エラーが出て苦労しました。 結果として、ほぼ手組状態に陥ったため、最新の注意点を含めて、サンプルコードを見直してみました。 新旧比較しながらご覧ください。 それでは早速まいりましょう！ LightGBMにおけるクロスバリデーションサンプルプログラム（旧） サンプルプログラムの中身 ライブラリのインポート データの読み込みとデータの分割 K-交差クロスバリデーション LightGBMのパラメータ設定とモデルの作成・学習 サンプルプログラムを使う時の注意点 ファイルの読

アヲハタトップ ニュースリリース　2023 “凍ったままでやわらかい”果汁づけのフルーツ 「アヲハタ　くちどけフローズン」 いちご、青りんご、白桃の3品で新発売 アヲハタの加工技術で生まれた新しい冷凍フルーツ “凍ったままでやわらかい”果汁づけのフルーツ 「アヲハタ　くちどけフローズン」 いちご、青りんご、白桃の3品で新発売 3月から順次出荷 2023.02.16 アヲハタ株式会社(本社：広島県竹原市、代表取締役社長：山本範雄、以下アヲハタ)は、好きな時にすぐ食べられる“凍ったままでやわらかい”冷凍フルーツ「アヲハタ　くちどけフローズン」を「いちご」「青りんご」「白桃」の3品で新発売します。 フルーツの喫食に対する不満を解決、好きなフルーツをいつでも楽しんでほしい 国が推奨するフルーツの1日摂取量は200gですが、これを達成できている人は全体のわずか13.0％です。毎日食べない理由には「日

日本ではAIといえば機械学習を思い浮かべることが多いかと思います。機械学習では人の知識を使わずに、データ から得られる情報のみにより知識の習得を行いますが、その一方でChatGPTのデータが不正確で当てにならない と話題になったりしています。本特集では、広い意味で論理（ロジック）を用いることで人の知識も活用しつつ役に立 つシステムを構築する試みを紹介します。 Rep-Tileパズルの解の総数はいくつ？ –論理式を用いた計数– 橋本 健二（情報システム学専攻） MIDIからの自動採譜 –リズム木とトークンによるリズム解析– 酒井 正彦（情報システム学専攻） 看護師の勤務表作成 –解集合プログラミングの応用– 番原 睦則（情報システム学専攻） 本ミニ特集が、論理研究にご興味をお持ちの方や、名古屋大学 情報学部・大学院情報学研究科への入学・進学を検討されている方の参考となれば幸いです。 編集：酒

はじめにこんにちは。コグラフのデータアナリティクス事業部です。 自分が業務ではじめて機械学習を使用する機会があったので、今回は実務のスケジュール感や感じたことなどをまとめてみたいと思います。 私はこれまで機械学習に触れる機会があまりなかったため、苦労することはありましたが、得るものが非常に多かったと感じています。 日頃データ分析に興味をお持ちで、まだ実務経験のない方に読んでいただけると嬉しいです。 機械学習を使用した背景とあるマッチングサービスを運営する企業で、会員（無料・有料含む）に対して、別の有料サービス登録の架電施策を行っておりました。そこでさらに効率的に架電するため、より熱量の高い会員に絞った会員リストを作成したいという背景がありました。 今回は、会員のデモグラや過去の行動ログデータから、LightGBMを使って、会員別に翌3日以内の有料サービス入会率予測を行いました。 スケジュー

2017/01/10 誤字脱字を修正しました 2016/11/07 内容を修正しました 2010/09/17 文章を修正しました 一般的に、parallelは並列、concurrentは並行と訳されます。検索してもずばり書かれた物がなかったので、僕なりの理解を書いてみます。 （注：言葉の定義の問題なので、複数の流儀があり得ます。端的に言えば、いわゆるCPUのSIMD命令を「並行」と見なすかどうかに違いが現れます） 参考リンク： http://d.hatena.ne.jp/NyaRuRu/20060129/p2 http://d.hatena.ne.jp/muimy/20070322/1174526368 一番妥当（だと思う）定義 一言で言えば、 Concurrent（並行）は「複数の動作が、論理的に、順不同もしくは同時に起こりうる」こと Parallel（並列）は、「複数の動作が、物理的に

ハイブランドやモード系ブランドの旗艦店が立ち並ぶ青山エリア。この記事では、骨董通りを中心とした人気のショッピングエリア・青山の特徴を解説します。自分のブランドに合ったエリアを正しく把握し、より効果の高い出店先を選びましょう。 ポップアップストア出店の際に迷うのが「どの街に出すべき？」ということ。 土地勘があってもなくても、どの街が自分の商品やブランドに合っているのか決めきれない人も多いのではないでしょうか。 そこでSHOPCOUNTERでは各エリアの特徴やランドマークとなるお店を紹介しながら、ポップアップストアの出店に役立つエリア情報をお届けします！ 人気の表参道エリアをさらに細かく分析するシリーズの第三弾は骨董通りを中心とした「青山エリア」をご紹介します！ 渋谷周辺の路面スペースやショッピングモールのレンタルスペースなどこちらにまとめてありますのでご出店の参考までに。 SHOPCOUNT

最速の王者を決める戦いが3年ぶりに日本に戻ってきた。2022年10月9日、三重県鈴鹿市の鈴鹿サーキットでF1日本グランプリの決勝が行われ、レッドブルのマックス・フェルスタッペンが2年連続で総合優勝を確定させた。勝利の背景には、ITの後押しがあった。 「F1は最先端のITを試す場だ」。こう語るのはオラクル・レッドブル・レーシングのストラテジックパートナーシップスヘッドを務めるゾエ・チルトン氏。強豪チームの1つレッドブルは2021年から、米オラクルのクラウドサービス「Oracle Cloud Infrastructure（OCI）」を様々なレースのシミュレーションに活用してきた。レース前、練習中、本番と合わせて、1回のレースで約40億回のシミュレーションを実施し、約400ギガバイトのデータを取り扱った。