エコノミックインデックス株式会社｜ビッグデータ分析・コンサルティングなら
企業の使命達成のために重要な売上。しかし売上の要因を正しく把握している企業はほぼありません。 例えば「レピュテーション *1 の価値」を正しく認識していますか。この重要な無形資産は企業の価値の約四分の一を占めています *2 。レピュテーションは主にソーシャルメディア上の情報によって形成されます。 *1 評判・印象。消費者や投資家など企業のあらゆるステークホルダーの中に形成される認知であり、対象企業に対する株式の購入、購買行動や就職活動などの際の判断にとても大きな意味を持ちます。 *2 企業の価値を時価総額で表した場合。時価総額に占めるレピュテーションの価値の割合は平均で26%程度、中には60%程度の場合もあります。 高いレベルの分析、分析結果に基づいたコンサルティングから施策実施までをサポートします。 必要に応じてグループ会社のリソース*3を活用できるのも強みです。 *3 Web制作やプラ
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Note from the Editor: Take Two In the old days of 2013, the OSDSM was born. Then, there were “little to no Data Scientists with 5 years experience, because the job simply did not exist.” (David Hardtke, Nov 2012) Since then, history has witnessed many things, including: • Data Scientists working across industries and the world • social media manipulation disrupts many elections • BLM and #metoo an
Data a Brewery
Data Brewery Data Brewery is a set of Python frameworks and tools for data processing and analysis. Aggregated data browsing, reporting and multidimensional modeling. Contains set of tools, OLAP HTTP server and light-weight Python framework. Overview Documentation Explore Framework for data processing (ETL) and auditing based on virtual data objects with focus on process understandability and usab
DataScienceCentral.com - Big Data News and Analysis
The data platform debt you don’t see coming Saqib Jan | August 28, 2025 at 2:05 pm Data Platform Debt... Designing AI factories: Purpose-built, on-prem GPU data centers Martin Summer | August 26, 2025 at 2:39 pm Discover how purpose-built AI factories are transforming on-premises GPU data centers for high-performance AI workloads,... How diagnosis image annotation turns scans into insights Rayan P
highdimensionality.com - highdimensionality リソースおよび情報
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Elemental: distributed-memory dense and sparse-direct linear algebra and optimization — Elemental
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Almar's blog
Creating a tiny async framework Async programming has stirred the Python community in the past years. Some people adore the performance and elegant code, others hate how it requires *all* your code to be async. This post looks into what async does by creating a tiny async framework. read more ... Rendering thick lines with dashes Rendering lines on the GPU is notoriously non-trivial. Especially if
A Comprehensive Beginner's Guide to Creating a Time Series Forecast (With Codes in Python and R)
Introduction Time Series (referred as TS from now) is considered to be one of the less known skills in the data science space (Even I had little clue about it a couple of days back). I set myself on a journey to learn the basic steps for solving a Time Series problem and here I am sharing the same with you. These will definitely help you get a decent model in any future project you take up! Before
Spark の MLlib を使った Dataproc でのレコメンドシステムの実装 - Qiita
はじめに 前回の Advent Calendar の投稿では, 簡単に Dataproc の特徴について説明を行いましたが、今回は, 実際に Dataproc を使ったレコメンドシステムの実装について解説したいと思います。 実装するシステムの概要 【追記】 下記では、BigQuery から直接読み込む実装にしていますが、データ量が大きい場合（数百MB以上）は、テキストデータに比べて読み込みに大幅に時間がかかるため、BigQuery から GCS へ一旦エクスポートし、CSVファイルとして読み込むことをお勧めします。 本投稿では、ユーザーのアイテムに対するLikeや閲覧履歴から、ユーザーに対してアイテムをレコメンドするシステムを実装します。ライブラリとしては、Matrix Factorization を Alternating Least Square という手法で計算するライブラリを使って
SageMath Mathematical Software System - Sage
SageMath is built out of hundreds of open-source packages and features a unified interface. SageMath can be used to study elementary and advanced, pure and applied mathematics. This includes a huge range of mathematics, including basic algebra, calculus, elementary to very advanced number theory, cryptography, numerical computation, commutative algebra, group theory, combinatorics, graph theory, e
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Amazon.com: Competing on Analytics: The New Science of Winning: Davenport, Thomas H., Harris, Jeanne G.: Books
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Frontiers | Hardware-accelerated interactive data visualization for neuroscience in Python