「DeNAの大規模データマイニング活用したサービス開発」 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 2014年度下期 「ビックデータ実践論」 特別講義 の講義資料です。 実際の大規模データマイニング活用したサービス開発での各種挑戦、心がけていること、分散処理基盤、等、話しています。興味ある方はぜひ。Read less
DeNAの大規模データマイニング活用したサービス開発
「DeNAの大規模データマイニング活用したサービス開発」 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 2014年度下期 「ビックデータ実践論」 特別講義 の講義資料です。 実際の大規模データマイニング活用したサービス開発での各種挑戦、心がけていること、分散処理基盤、等、話しています。興味ある方はぜひ。Read less
『データサイエンティスト養成読本』はゼロからデータサイエンティストを目指す人なら絶対に読むべき一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
執筆陣12人中8人が直接の知人友人というこの新刊書でございますが。 データサイエンティスト養成読本 [ビッグデータ時代のビジネスを支えるデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus) 作者: 佐藤洋行,原田博植,下田倫大,大成弘子,奥野晃裕,中川帝人,橋本武彦,里洋平,和田計也,早川敦士,倉橋一成出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2013/08/08メディア: 大型本この商品を含むブログ (4件) を見る もちろん僕も発刊が決まってAmazonに予約ページができた時点でポチりまして、読んでみたところあまりにも内容が素晴らしかったので早速現職場の図書コーナーに持ち込んだ次第です（笑）。ということで、僭越ながら書評など書かせて頂こうかと思います。 ざっくり内容紹介 正直言って、ものすごーーーく網羅的で非常によく出来ています。1ページ目から順に読んでいっても初学
究極のデータサイエンティストVS至高のデータサイエンティスト - Analyze IT.
ネットで面白いコピペを発見したので貼り付けておきますね。 山岡「こちらが我々の考える究極のデータサイエンティストです。」 京極「なんやて、経済学部出身やないか！ITに統計学、業務、この中で先の二つの技術的素養が必要なデータサイエンティストには理系出身者が定石やで山岡はん。」 山岡「確かに、数学のスキルが要求されるデータサイエンティストには普通の文系出身者は厳しい。しかし、彼の学部時代の専攻は計量経済学。実務では高度なアルゴリズムやビックデータの解析基盤の構築のスキルなんか本当は必要ない、経済学の手法が求められているんだ。」 京極「なんやてっ！」 山岡「ビッグデータといっても、小売りの場合大きくて１千万件程度、普通のRDBMSで処理可能だし、非構造化データなんて必要ない。アルゴリズムもSPSSやRなんかのツールに入力して結果を解釈できれば十分なんだ。一方で、政府の統計を駆使して地域の需要を推
データサイエンティストになりたい学生の為の就職先の選び方 - shakezoの日記
ここ半年でIT業界ではビッグデータというバズワードが一気に広がり、データ分析者の需要が急増しています。データサイエンティストは今後10年で最も魅力的な職業になるとも言われており、データ分析に携わる仕事に就きたいと考えている学生も以前よりは増えてきているのではないかと思います。 ビッグデータ、データサイエンティスト、データマイニング、機械学習などのキーワードが散りばめられた記事も連日のように投稿されていますが、新卒の学生がデータ分析の仕事に就くための方法について触れられているものはあまりないようです。IT業界で働いている人たちの間でも、正しい認知が進んでいない状況ですので、データ分析業界の構造を学生さんが理解することは難しいのではないかと思います。 私自身はデータ分析に携わって5年程度で、まだまだ初心者の域を脱していないぺーぺーですが、データマイナーになるためにどんなキャリアを積めばよいかに
大規模データマイニング・機械学習 Mahout 活用に向けて読んでおきたい12のプレゼン資料 - hamadakoichi blog
2012年度が始まり1ヶ月が経ちました。2011年度は、大規模分散処理技術・データ基盤の普及が広く進んだ年だったと思います。2012年はそれら蓄積された大規模データを活用しデータマイニング・機械学習を用い、ビジネス・サービス洗練を大きく広げていく年ではないでしょうか。 Mahoutは 大規模分散データマイニング・機械学習のライブラリです。ApacheプロジェクトのOpen Sourceで、Hadoop上で動作しデータマイニング・機械学習の大規模分散実行を行うことができます。 Apache Mahout 大規模分散 データマイニング・機械学習を実行できる Mahout ですが、まだ「ドキュメント整備が発展途上で詳細を知るためにはソースコードから読み解く」必要がある場合が多く、また、活用には「対象とするデータマイニング・機械学習の基礎知識」が必要なため、まだまだ活用の敷居が高いのが現状ではない
データマイニングとビジュアライゼーション
R言語で始めよう、データサイエンス（ハンズオン勉強会） 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜Yasuyuki Sugai
今年紹介してきた統計学・機械学習・R・データマイニングの本やサイトまとめ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
もう今年も終わりですね。今日はクリスマスというのに何をしてるのやら、、、とか思いつつ記事を書いてます。1年の大掃除の意味も込めて、今年いろんな人に紹介してきた本やサイトをまとめておこうかなと思います。 まずは定番の2冊。「機械学習」「統計的学習」と名前は分かれていますが、同じ手法を視点を変えて説明しているような感じです。 PRLM（機械学習、一部PDFあり） Hastie本（統計的学習、PDFあり） 機械学習をいきなり英語で本格的に学ぶのがキツい場合は、これらの本やサイトが網羅的なのでオススメです。 多変量解析入門――線形から非線形へ 作者: 小西貞則出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2010/01/27メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 14人 クリック: 347回この商品を含むブログ (9件) を見る 機械学習 はじめよう（記事へのリンク） 英語の初級本は「おしゃスタ」勉強会
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