Data Management Guide - 事業成長を支えるデータ基盤のDev&Ops #TechMar / 20211210
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データサイエンティスト含むデータ分析職の仕事がつらい4つの理由：洋の東西を問わずつらみは同じらしい - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 某所でバズっていたこの記事ですが。 もう読んだ瞬間に「うわー、これ完全に洋の東西を問わずデータ分析業界だとどこでも見られる、業界つらみあるあるだなー」という感が湧いてきて、こみ上げてくる涙が押さえきれませんでした（嘘）。という軽口はさておき、実際にほぼ同じ内容の愚痴をUSでデータサイエンティストとして働いていた知人からも直に聞いたことがあるので、個人的にもかなり説得力のある話だなと思いました。 この記事の若干嫌なところは「データサイエンティストたちはいつでも転職活動をしている、何故ならどこの職場に行っても以下のつらみがあるからだ」という書き方をしている点。いや、データサイエンティスト含むデータ分析職が全員常に転職活動しているかというとさすがに違うだろうと思いますが、「それくらいつらいんですマジ勘弁して下さい」と言われたら頷かざるを得ないのもまた事実かな
「確率統計－機械学習その前に v2.0」を公開した - hidekatsu-izuno 日々の記録
以前、社内の勉強会用の資料として作成した「確率統計-機械学習その前に」という資料を今回大幅に改定して公開しました。 改定の一番のポイントは、統計分析の総覧的なガイドとして使えるようにしたことです。正直な話、内容的に私自身も十分に理解出来ていない部分も多いのですが、いろいろ調べた結果、なんとなく統計分析の手法マップ的なものが頭の中に出来上がってきたので、それをアウトプットとしてまとめてみました。 確率統計－機械学習その前に v2.0 from Hidekatsu Izuno 確率統計に限った話ではありませんが、新しい分野を学ぶ初学者にとって、全体像がよくわからないため混乱することが少なくありません。この資料を読むことでなんとなくでも全体を把握できていれば、他の文献を読む際にも理解が容易になるのではと思っています。 例によって、確率統計については完全に素人なので、間違いもあるかもしれません。そ
サブスクリプションの見える化 (2/3) ―予測の変遷を捉え、現状を再評価する｜なおゆき
全3回の連載予定の「サブスクリプションの見える化」シリーズ。 4日前（12/11）の記事では、おかげさまで、Twitter、はてぶ、NewsPicks などでたくさんの反響をいただいています。ありがとうござます。 また、noteのサポート機能からご入金もいただきました。※見慣れない通知だなーと思って調べて初めて知ったのですが、10月にも複数の方から、サポートをいただいていました。大変遅くなってしまいましたが、この場をお借りして、ありがとうございます。（営利目的ではありませんが、わたしの記事を通してサポートしようと思っていただけたということが何よりうれしいです。） さて、今回は連載の第2回です。前回に引き続き、私自身がBtoBのサブスクリプションのビジネスでマーケティングやデータ分析を担当している経験をもとに、個別から全体、現在から未来に向けて、以下の3つの目的に合わせて考えていきます。 ～
DMM inside
日本アニメ初の快挙！海外アニメ賞を受賞した『スキップとローファー』海外ライセンス部長&プロデューサーが語る、奮闘の舞台裏
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リクルートを支える横断データ基盤と機械学習の適用事例
「統計処理及び機械学習に基づくデータマイニング勉強会 #01@ナビプラス」をyoutubeにて公開しました。
機械学習によるデータ分析まわりのお話