機械学習、どこから手を付ける？ ～初期コストゼロで試せるBigInsightsで、Hadoop＆Sparkのエコシステムをフル活用～ - はてなニュース
「大規模データ分析や機械学習を始めてみたい」と考えているチームは多いはずだ。情報システムや業務の現場が生み出すビッグデータを最新手法で分析することで、データに潜んでいた価値を発掘でき、それを新たなビジネス価値に結び付けられるとの期待が高まっているからだ。そこで出てくる問いは「いったいどこから始めたらいいのだろうか？」。 （※この記事は、日本アイ・ビー・エム株式会社提供によるPR記事です） 大量データ分析で名前が挙がるソフトウェアといえば、Apache HadoopとApache Sparkだ。そのエコシステムは高度で充実している。だからこそ「どこから手を付けるのか」に悩む人も多い。「Hadoop/Sparkのディストリビューションを利用できるIBM BigInsights試用版や、クラウドサービスBluemixを使えば、明日からでもHadoop/Sparkによるデータ分析や機械学習に取り組
Hadoopが変えるデータとヒトへのアプローチ ―「Hadoop Summit 2016 Tokyo」レポート | gihyo.jp
Hadoopが変えるデータとヒトへのアプローチ ―「Hadoop Summit 2016 Tokyo」レポート 10月26、27日の2日間、東京・新宿ヒルトンにおいてホートンワークスジャパン主催のカンファレンス「Hadoop Summit 2016 Tokyo」が行われました。Hadoopカンファレンスとしてはグローバルでもっとも規模の大きい「Hadoop Summit（主催: Hortonworks）」の初の東京開催であり、国内ではめずらしい有料のITイベントということもあって、業界関係者からはその成否が注目されていたカンファレンスでもあります。本稿ではこのイベントの全体像を振り返りながら、IT、そしてビジネスの世界におけるHadoopの位置づけをあらためて考えてみたいと思います。 Hadoop Summit Tokyoとは gihyo.jpの読者であればご存知の方も多いでしょうが、
プログラミングでよく使う英単語のまとめ【随時更新】
チェックマークをつける意味で check を使う場合は例外。 check 自体を避けたい場合は putCheckmark とする。 change 何をどう変更しているのかわからない。 check と同様に具体的な名前にできないか考えてみるとよい。 例外として isChanged のフラグを変更するための Change メソッドに使う場合がある。 xxxManager / xxxController こういう名前をつけるとクラスが肥大しやすい。 単一責任の原則にのっとってクラスを設計するべし。 UNIX 哲学にも「Small is beautiful.」という考え方がある。 xxxType, xxxData, xxxItem, xxxInfo 冗長になりやすい。 Type, Data, Item, Info を取っても意味が通じないか検討してみる。 使わないほうがよい言葉 compare 比
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