「パナマ文書」解析の技術的側面
世界中で話題になっているパナマ文書。各国で政権を揺るがすような事態にもなっていますが、純粋にデータとしてみた場合、これは計算機やデータ解析に関わる人々にも面白いものだと思います。データの中身や背景などについてはさんざん報道されていますのでここでは触れません。一方、現場でどのような作業が行われているのかはあまり報道されていません。現実的な問題として、人力ではどうしようもない量のリークデータを手に入れた場合、調査報道機関はどんなことを行っているのでしょうか？私も以前から疑問に思っていたのですが、先日あるデータベース企業と、データ分析アプリケーションを作成する会社のブログにて、その実際の一端を窺うことができる投稿がありました: Panama Papers: How Linkurious enables ICIJ to investigate the massive Mossack Fonseca
未経験者はどうすればデータサイエンティストになれるか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年8月） こちらの記事へのアクセスが未だに多いようですが、書かれてから既に4年が経過しており業界事情もだいぶ様変わりしております。このブログの「データサイエンティスト」カテゴリの他の新しい記事も是非ご覧ください。 以前の記事の続き再び。前回に引き続きまさにお題の通りで「未経験者はどうすればデータサイエンティストになれるか」ということなんですが、 そんな方法論あったら誰も苦労しねーよ。 ってのはウソ。笑 とは言え、僕自身「自分はデータサイエンティスト」と嘯くぐらいのことはできますが*1、かと言って本当にデータサイエンティストって言えるの？と真顔で迫られたら色々もにょることもあるわけで*2。ある意味僕も未経験者からデータサイエンティストと称される職種に転じた人間なので。 もっとも、僕は一方でアカデミック業界にいた頃はデータマイニングを駆使するquantitative resear
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（1）（1/2 ページ） それぞれの専門分野を生かした「データサイエンスチーム」を結成すればデータ活用への道は短縮できる。そのとき、ITエンジニアはどんな知識があればいい？ データサイエンティストとして活動する筆者が必須スキル「だけ」に絞って伝授します。 連載バックナンバー はじめに：分析スキルの課題をどう乗り越えるべき？ 昨今では、IT系のメディアのみならず一般雑誌や新聞なども“ビッグデータ”というキーワードを見出しに使っています。この文字を目にしない日がないくらいに多用されていて“バズワード”としてとらえられるケースも少なからずあるようです。 しかし、世界の至る所で――もちろん日本でも、ビッグデータを分析することで新たな知見を見つけて利益を増大した企業や、顧客の購買行動を予測するこ
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
Dygraphs — main page
⚠ Please visit the official Dygraphs homepage https://dygraphs.com/ instead. You are reading this on a mirror, which may have outdated, incomplete and/or locally patched information, or as part of the Debian package; links may not work. dygraphs is a fast, flexible open source JavaScript charting library. It allows users to explore and interpret dense data sets. Here's how it works: This JavaScrip
ビッグデータの分析にあたって企業が最低でも行うべき５つのこと【草野隆史】 | TechWave（テックウェーブ）
ブレインパッド草野隆史さんからの寄稿。大型のSNSは言うまでもなく、様々なサービスに、とりわけ個人のログが蓄積されています。大量のデータをどう意味付けていくか、その分析や方向づけが次のビジネスの鍵になると思います。（本田） 当社は、2004年の創業以来、一貫して企業に大量データ分析のための支援を行うことをビジネスとしている。この起業は、今のビックデータ時代の到来を見越してのことではあったが、当初は中堅規模の企業をメインのターゲットとして想定をしていた。しかし、実際として、当社は現在各業種のトップ５に入るような大手企業を中心にビジネスを行っている。この事実は、人材も資金も豊富な大企業が、こと分析という分野については、必ずしもうまくやれていないことを意味する。なぜだろうか？ 本稿では、私は企業への分析支援のサービスを提供する現場で考えた、企業が分析という機能をインストールする際につまづくポイン
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データサイエンスのすすめ－ビジネス部門の意思決定に必要なものは「ソフトウェア」や｢分析テクニック｣ではない