データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/) この記事は一昨年のこの書籍紹介記事のアップデート版です。 相変わらず毎月のように新刊書が出続けるデータ分析業界ですが、良い本が増え続けてきたせいでついに初級者向けは6冊、中級者向けは何と15冊にまで膨れ上がってしまいました（汗）。ともあれ、自分のところにアフィリエイトの類は一銭も入らないにもかかわらず*1懲りずに書籍紹介をやろうと思います。 あ、最初に断っておきますが僕の知識レベルは極めて適当なので、極めていい加減なことを書いている可能性があります。また最初に読んでから時間が経っていて記憶があやふやなせいで、内容に関する記述が不正確な書評が混じっている可能性もあります。誤っているところやおかしいところがあったらバンバン突っ込んでく
「データサイエンス」の最初の1歩はエクセルで十分！？課題解決に役立つ、データ分析の進め方 | SELECK [セレック]
〜「データサイエンティスト」の仕事とは？ 誰でもすぐに使える、「回帰分析」を用いた課題解決の発想術を紹介〜 近年、「データサイエンティスト」という言葉が広く使われるようになった。にもかかわらず、彼らの仕事の実態が広く理解されているとは言い難い。 マーケティングメトリックス研究所の所長を務め、自身もデータサイエンティストである、松本 健太郎さん。 松本さんによれば、「データサイエンス」は特別に難しいものではなく、「データサイエンティスト」という特別な職人集団に限られたものではないという。 今回は、松本さんに、「回帰分析」を用いた、誰でも使えるデータサイエンスの発想法から、データサイエンティストの仕事の実態、データサイエンティストと経営側のあるべき関係まで、幅広くお話を伺った。 「マーケティング」と「データサイエンス」を組み合わせる 私は、マーケティングプラットフォーム「アドエビス」を提供する
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機械学習と自然言語処理とビッグデータ - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。 情報処理学会主催の連続セミナー「ビッグデータとスマートな社会」での機械学習の回、自然言語処理の回での講演資料を公開しました。 今年はビッグデータという言葉が広まったということで、このテーマで話す機会が多かったです。今はビッグデータというとそれを支えるインフラ、クラウド、DBなどがまず注目されていますが、我々としては実際それを使って何をするのか、何が実現できるのかというところを注目しています。 PFIは元々こうしたデータを分析して価値を提供する（検索エンジンとかもその範疇に入ると思います）ことをずっと続けてきたわけですが、ビッグデータという言葉が広まってくれたおかげでこの考えがより受け入れられ様々な業界の方と随分と話がしやすくなったと思います。 以下の講演資料では、今ビッグデータの中でも機械学習と自然言語処理の分野において我々がどこに注目しているのかを話をしました。
ビッグデータとioDriveの夕べ：ドリコムのデータ分析環境のお話
2. 合わせて読みたい • 第2回 ioDrive+MySQL勉強会 @外道父 ioDriveの世界 へようこそ – http://www.slideshare.net/GedowFather/welcome-to- iodrive-world • ActiveRecord Turntable – ドリコム内製のDBの水平分割ミドルウェア – http://www.slideshare.net/drecom/activerecordturntab le • ソーシャルゲームにレコメンドエンジンを導入した話 – http://www.slideshare.net/TokorotenNakayama/ss- 15111004 3. 自己紹介 • ところてん＠Drecom – データ分析グループ – 高機能雑用 • R&D&火消し&データ分析&企画 • 最近、インフラ業務が外れた – 定額働きた
データマイニングを仕事にする人の生態系 - dataminer.me
「データマイニングを仕事とする人＝データマイナー」はどういう人たちがいるかということについて ビックデータとかで世の中がバズってるけど「僕はデータマイニングをやってます！」といったときに適切にその人がやっている業務領域を把握している人ってかなり少ないと思う。 グリーで働いていたときもデータマイナーはどういった仕事をしていて、何をやっていて何ができるのかっていうことを理解していなくてミスコミュニケーションが生まれていたと思うのでちょっとその生態系についてまとめてみた。おそらく、データマイナーといわれる人は以下のタイプがいる： 研究開発をする人 統計学的に新しいイノベーションを起こせる人。Google のPageRankアルゴリズムを作りましたとか、NetfrixやAmazonのレコメンデーションエンジン作りましたとかいう人がこれにあたる。スキル的には統計学にかなり長けている必要があり、その他
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