日本のCDNシェアについて調査結果＠2022年6月 | J-Stream CDN情報サイト
前回調査：2021年10月 次回調査：2022年10月 調査方法 Webクローラー（スパイダー）によるWebサイト調査 FQDN数：約1,265万 URL数：約14,294万 集計日 2022年6月12日 対象 Cloudflare、Akamai、Cloudfront、CDNetworks、Incapsula、Limelight、Edgecast，国内CDN事業者（Accelia、IDCF、IIJ、J-Stream） CDN判定方法 cnameベース Akamai, Fastly, Edgecast, Limelight, Accelia, IIJ, IDCF, J-Stream レスポンスヘッダ(サーバ名)ベース Cloudflare, Cloudfront, Incapsula シェア集計の単位 ドメイン(例, example.jp) 補足：FQDNでの集計では、CDNを使用しているb
フツーの会社でフツーに働く人にオススメするAI・データサイエンティスト本12選｜マスクド・アナライズ
ここ数年「もう終わりだろう」と言われ続けたAIブームは、コロナウイルスによってタピオカ屋を巻き込んでトドメを刺された。自宅作業を「WFH」と呼び、同僚や取引先とはZoomでコミュニケーションを取っている。息抜きにNetflixやYoutubeを見て、「AIは『テレワーク』と『DX』に話題も予算も奪われたな」と思ったりする。だがこれは、IT業界で働く人間の姿だ。 一方で自宅で仕事ができない方々も多く、否応なく出勤する光景は日常となった。仕事から帰って息抜きにテレビをつければ「スーパー派遣社員とAIでリストラ」なドラマや、倍返しの人がITリテラシーとコンプライアンスを無視した銀行で歌舞伎役者による顔芸勝負を見て、「月曜日なんてなければいいのに」と思っている。 つまりIT業界のイキリツイッタラーである我々と、現場で働きながら社会を動かす皆様では、住む世界も見ている光景も異なる。むしろ「当然のよう
文系社会人が統計のために１から高校数学をやりなおしました｜hanaori
こういう人間です ・ 文系（英文学科） ・ Webエンジニア ・ 統計を勉強中モチベーションここ２年ほど統計を勉強しているのですが、そこで毎回立ちふさがるのが数学の壁でした。わたしは文系ということもあって数ⅡB（しかも途中まで）しか履修していなかったため、微分積分や線形代数などが出てくると理解することが難しく時間がかかってしまいます。 でももっと統計を知りたいし理解したい 😭 という気持ちをずっと感じていて今回数学をやり直すことにしました。 高校３年分と考えるとなかなか決心するのに時間がかかりましたが、やってよかったと思います。スケジュール感や実際使った本などを共有することで同じような方の参考になればよいなあ、と思います。 実際使用した本 ・ 講座■ よくわかる数学シリーズ 主にMY BESTシリーズを使用しました。カラーで説明もわかりやすく、目にも心にもやさしい仕上がりになっております
実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級8冊＋テーマ別11冊（2020年2月版） - 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) この記事は以下のオススメ書籍リスト記事のアップデートです。 毎回の断り書きで恐縮ですが、この記事では「データサイエンティストや機械学習エンジニアなどデータ分析の実務の専門家として」*1機械学習や統計分析を手掛けていきたいという、主に初級ないし中級ぐらいのスキルレベルの人たちにお薦めしたい書籍を、初級向け5冊・中級向け8冊及び細かいテーマ別に11冊、それぞれ挙げていきます。スタンスとしては相変わらず「当座の最終到達点を『中級』に置いた時に最初に読んで内容をマスターしておくべき書籍」を初級に置いているので、世の中のこの手のお薦め書籍リストに比べると若干ハードな内容のものが初級向けに多いかもしれません。 後はちょっと気が早いかもしれませんが、機械学習パートに関しては「AutoML時代にあっても実務の専門家であれば知っておくべき知識」を収めた書籍を選んでおきま
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版) - Qiita
追記 Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非この記事と合わせて使って頂けますと幸いです！ AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.jp/bootcamp はじめに 我々は、AI Academyというサービスを通じて、これまで1500名以上の方々に、プログラミング(Python)、統計的機械学習、深層学習(D
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
追記 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 また、Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非使って頂けますと幸いです。 AI Academy Bootcamp 我々が提供している個人向けオンラインAIブートキャンプのご紹介です。 AI Academy Bootcamp AI Academy Bootcampは、「短期間でAI活用スキルを付けたい」と考えている方や、 「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」として就業を目指している方向けの AI特化型オンラインブートキャンプです。 講義動画とオンラインマンツーマンの演習授
データ分析の重要性を理解するための入門書５冊 - UNIX的なアレ
はじめに 今回紹介する本は玄人向けではなく「データ分析が重要そうだけど、なんだかよくわかんないと思っている人」向けです。 昨今ではデータマイニングという単語がエンジニアやマーケティング担当者のものだけでなく、経営レイヤーでも重要視されてきています。 ビッグデータというバズワード的なものも頻繁に言われ始めて、めんどくさい上司とかはとにかく口にし出すような状況ではないでしょうか？（想像です） 勉強しないと！と思いはするものの、統計やらHadoopやらRやら、それにまつわるものが多すぎて何から手をつけていいのかわからないもの。 というわけで、私が最近読んだ中でも「何ができるものなのか」という浅く広いテーマについて触れている本をいくつか紹介します。 統計学 統計学が最強の学問である 作者:西内 啓ダイヤモンド社Amazon cakesの連載をまとめた本ですが、統計学がどういった分野に使われているの
市場規模マップ | visualizing.info
様々な業界の市場規模をビジュアルなマップとして表示。業界の規模と成長率が一目で分かります。
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
『iOS 5.1から一ヶ月、利用iOSバージョンとiPhone端末のシェア比較 (2012年4月)』
前に書いた「iPhone4S発売一ヶ月、利用iOSバージョンとiPhone端末のシェア比較」から早くも半年経っていました。この間、新しいiPadの発売や最新のiOS 5.1のリリースもありました。最新情報へのアップデートのリクエストも頂きましたので、再集計してみました。 ※集計結果は弊社電子コミック事業のサーバーへのアクセスログを元にした独自集計ですが、海外を含めて同じタイミングで出ている同様の記事は大体同じような数字感ですので、傾向値としてはご参考にはなると思います。 ■ iOSバージョンシェア まずは、iPhone 4S発売から半年、iOS 5.1 リリースから約一ヶ月後（集計期間4/10～4/16）のシェア内訳です。 iOS 5.1のインストール率が7割と非常に高いですね。iPhoneユーザーは積極的にアップデートを行うということが伺い知れます。 次の表は半年前の数字と現在を比較した
一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary
私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関（および因果関係）」については、 ２つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。 例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定
統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント
マイクロソフト社が技術分野でもっと熱い専攻の一つとして分析/統計をあげている（Microsoft JobsBlog）。同社以外でも統計学は、今後最も有益なスキルの一つだと考えているようだ（NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics）。しかし、データマイニングの話も一般化しつつあって学習ノウハウなども公開されているが、経験にあわない部分が多い。統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い7つのポイントをあげてみた。 1. 学習機会やテキストは山のようにあるので利用する 確率・統計の日本語テキストは山のようにあり、大学のコースワークを振り返っても、理文問わずにほとんどの学部で確率・統計はあったはずだ。大学院のコースワークでは英語の文献を好む傾向があるが、上級テキストでも日本語のものも少なくない。また「マンガでわかる統計学」のよ
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
市場規模一覧（多分、永遠に未完成） - Chikirinの日記
いろんな業界の市場規模を知りたいなーと思うのだけど、バシッとした一覧表が見つからない。データはあそこにある、ここにあるという人は多いけど、じゃあ、この業界は○兆円ですよ、教えてくれる人は少ない。ので、自分で作ってみた。 とりあえずこのサイトの数字をベースに作ったんだけど、普通にググッてでてくる数字と大きくかけ離れている場合もあるんで、他の情報もいろいろ勘案してます。 自分用のメモなんで中途半端かつ超適当です。感覚的に「んっ？」な数字もあるので信じないように。適宜、直します。気長にやるつもり。10年計画くらいで。 どれかについて知ってる方、ツイッターやブックマークなどで教えて頂けると感謝です。ただし、台とかケースとかトンとか興味ないです。金額が知りたい。数千億未満の市場は割愛。「市場規模ってなにさ？」という質問はボツ。 そんじゃーねー ★★★ ＜乗り物関連＞ ・自動車 44兆円（自動車メーカ
ソーシャルメディアに関する101の統計データ » SEO Japan
クリスマスにふさわしい？ソーシャルメディアに関する様々な統計を101も集めたプレゼント記事を。英語圏中心のデータですが参考になる、新たな気づきがある数字も多そうです！ — SEO Japan インターネットで役に立つ情報をを探す行為は、無益で不満が残ることが多い。 当然だが、何かしらの事柄に関する「簡単なアドバイス」、最大限にしたい事柄を最大限にするための「how to」ガイド、そして、- つかの間 – 自分の状況に置き換えることが可能な誰かのサクセスストーリーを描く“ケーススタディ”を探しているなら話は別だ 大抵、アドバイスは必要以上に簡素化され、how toガイドは遺憾な点が多く、そして、ケーススタディはどちらかと言えば例外である。 本当に必要なのは、何と言っても真実である。あるいは、真実にほど近い情報である: このソーシャルメディアの統計がその典型である。 統計が導く場所 恐らく皆さ
日本人のお金の使い方がまるわかりになる全国消費者実態調査データ | 初代編集長ブログ―安田英久
今日は、世の中の人がどんなお金の使い方をしているのかを全国で調査したデータを紹介します。市場調査を行うにあたって参考になるかなり詳細なデータを入手できます。しかも無料で。 「30代の男性は書籍や雑誌に1か月あたり何円使っているのか」「ケータイの通信費は、年齢層でどれくらい違うのか」「緑茶と紅茶とコーヒーと、それぞれいくらぐらい使っているのか」「靴やシャツや下着に使っているお金は？」「CD・DVDやゲームにはどれくらいお金を使っているのか」「映画や遊園地や温泉にはみんなどれくらい行っているのか」こんなデータがあればいいと思いませんか？ それがあるのです。 そのデータとは、総務省統計局が行っている「全国消費実態調査」。 平成21年全国消費実態調査（統計局）全国消費実態調査とは、国民生活の実態について、家計の収支や貯蓄・負債、耐久消費財、住宅・宅地などの家計資産を総合的に調査し、世帯の消費・所得
次の10年、「統計分析」こそテクノロジー分野でいちばんホットな職業になる
The Top Three hottest new majors for a career in technology : Microsoft JobsBlog マイクロソフトの採用活動などを記しているブログ「Microsoft JobsBlog」に8月23日付けでポストされたエントリ「The Top Three hottest new majors for a career in technology」（テクノロジー分野でもっとも熱い、3つの専門性とは）では、長期的に見て次の3つがホットな分野だと挙げられています。 Data Mining/Machine Learning/AI/Natural Language Processing （データマイニング／機械学習／人工知能／自然言語処理） Business Intelligence/Competitive Intelligence （ビジ
浜松市／統計情報
10月1日(水)を調査期日に、住宅・土地統計調査を行います。調査員が、8月下旬に調査対象地域を巡回し、9月下旬に調査対象世帯へ伺いますので、ご協力をお願いします。 11月1日（土）を調査期日に、漁業センサスを行ないます。ご協力をお願いします。 平成20年度実施統計調査、統計調査員募集のお知らせ お問い合わせ先 浜松市役所文書行政課 〒430-8652 浜松市中区元城町103番地の2 Tel：053-457-2246・Fax：053-457-2236 E-Mail：gyousei@city.hamamatsu.shizuoka.jp ○各区役所担当窓口 中区（総務企画課／Tel：053-457-2210） 東区（総務企画課／Tel：053-424-0115） 西区（総務企画課／Tel：053-597-1112） 南区（総務企画課／Tel：053-425-1120） 北区（総務企画課／Tel：
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