残念ながら、日本人の8割にこのビジネス書はいらない『異文化理解力』 - HONZ
まずは下の写真を見て欲しい。これは「人物を撮る」ように言われた二人の被験者が撮影した写真だ。撮影した二人のうち、一人はアメリカ人、もう一人は日本人である。どちらの写真がどちらによって撮られたものか、お分かりだろうか。 多くの人が正解を予想できたのではないかと思うが、左がアメリカ人、右が日本人によって撮影された写真である。複数の被験者に対して行われたこの実験において、アメリカ人はほとんどの場合、人物の顔がはっきり分かるようにクローズアップ写真を撮った一方で、日本人は背景まで写るように撮影し、人物が非常に小さくなる傾向にあることがわかった。 西洋の実験参加者「だけど人物の写真を撮れと言われたんだから、左のこそが人物写真だよ。右の写真は部屋の写真だ。どうして日本人は人物の写真を撮れと言われて部屋の写真を撮るんだ？」 アジアの実験参加者「左の写真は人物写真とは言えない。顔のクローズアップ写真だ。こ
NewsPicks×HIP 東京をイノベーティブにするには？『消費×ビッグデータ×センス』 | Peatix
HIP conference シリーズ第2回 都市のビジネス、カルチャーを形作る“消費”に注目！テーマ：『ビッグデータと消費』、『センスと消費』。
【第五回】H2Oでディープラーニングを動かしてみよう！
動かしてみないことにはわからない 前編では、ディープラーニングの理論について説明するとともに、この分野がGoogleやFacebook等の先進IT企業がこぞって注力しようとしている今まさに熱い分野だということについて触れました。ディープラーニングが画期的な機械学習方法だということを強調して書いたつもりではありますが、いくら文章を読んでも、自分で手を動かさない限りその威力はなかなか実感しにくいかと思います。また、ただ手を動かして体験するとはいってもディープラーニングを自分で一からやるには高度な技術力を必要とするため、ごく一部の専門家でない限り、敷居が高いと思われるかもしれません。 筆者が学生の頃、機械学習はまだ手が届きにくく、機械学習を用いた研究を行うにも気の遠くなるような分量のスクリプトを書き、そしてパラメータチューニングに昼夜を問わず明け暮れる、そんな時代でした。このようにディープラーニ
アクセンチュア | 日本 | Let There Be Change
社会が流動的になる中、あらゆるものが解体・再構築されようとしています。今後1年とそれ以降に機会となり得るものとは？人々とビジネス、テクノロジーの関係の変化を5つのトレンドで紹介します。
TeX界の El Capitan 迎撃戦記 - TeX Alchemist Online
Mac の新OSである OS X 10.11 El Capitan がリリースされて，1週間が経ちました。 El Capitan では，色々と仕様が大きく変わっており，TeX 環境は大きな影響を受けました。 TeX の開発者メーリングリストでは，El Capitan リリース前後のこの数週間，対応に追われていました。 「どのような問題があるのか」を洗い出し，その一つ一つに対して対応を考える必要があって，一筋縄ではゆきませんでしたが，ようやく全ての問題の解決に向けて道筋がつく状況まで至れました。解決に至るまでには TeX エンジン側の改修も必要になるなど，かなり大掛かりな作業になりましたが，北川さん，前田さん，Norbertさんをはじめ，TeX界の開発者の方々の多大なご尽力の結果，あらゆる問題を数日間で迅速に解決することができました。 TeX側の対応の速報は，id:acetaminophen
岩波データサイエンスVol.1(ご恵贈お礼) - sfchaos's blog
岩波データサイエンス Vol.1 をご恵贈いただきました．ありがとうございます！ 岩波データサイエンス Vol.1 作者: 岩波データサイエンス刊行委員会出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2015/10/08メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (10件) を見る 書籍の概要 本書は，「岩波データサイエンス」という6巻シリーズの1巻目です．主にマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)などを用いたベイズ統計モデリングについて扱っており，理論から実装，Stanなどの最先端のソフトウェアまで幅広い話題が揃えられています．著者陣は非常に豪華で，ベイズ統計モデリングの著名人で構成されています．ベイズ統計の基礎から最先端の動向まで，わかりやすく理解することができます． そして，特筆すべきはサポートページの充実ぶり．特集記事だけでも以下のリンクのとおり，記事の補足，理解を促す動画，不
第２０回ニッポンクラウド ワーキンググループ会合報告 / ニッポンクラウドワーキンググループ
「クラウドの新しい潮流を読む」のテーマで第２０回ニッポンクラウドワーキンググループ会合を行いました。 NTTコミュニケーションズ株式会社様に会場をご提供いただき、約40名の参加で活気ある会合になりました。 ご参加いただいた皆様、ありがとうございました。 【日時】 2014年2月7日（金）17:00～19:00 【場所】 NTTコミュニケーションズ株式会社 【参加者】 メンバー、協賛各社および関係者の方々を含めて約40名 【発表概要】 １．副会長からのご挨拶 藤田 浩之（株式会社オレガ） 今回は、本年初の会合となります。今年もよろしくお願いいたします。 明日は大雪とのこともありますが、寒い中お集まりいただきましてありがとうございます。 本日のテーマは「クラウドの新しい潮流を読む」ということで、クラウドビジネスを立ち上げる際の新しいクラウドビジネスのアイデアにつながればと思います。 繰り返しに
Automating Analytic Workflows on AWS | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Automating Analytic Workflows on AWS February 2023 Update: Console access to the AWS Data Pipeline service will be removed on April 30, 2023. On this date, you will no longer be able to access AWS Data Pipeline though the console. You will continue to have access to AWS Data Pipeline through the command line interface and API. Please note that AWS Data Pipeline service is in main
Analyze Data with Presto and Airpal on Amazon EMR | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Analyze Data with Presto and Airpal on Amazon EMR Songzhi Liu is a Professional Services Consultant with AWS You can now launch Presto version 0.119 on Amazon EMR, allowing you to easily spin up a managed EMR cluster with the Presto query engine and run interactive analysis on data stored in Amazon S3. You can integrate with Spot instances, publish logs to an S3 bucket, and use E
AWS Big Data Analytics Sessions at re:Invent 2015 | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog AWS Big Data Analytics Sessions at re:Invent 2015 Roy Ben-Alta is a Business Development Manager – Big Data & Analytics If you will be attending re:Invent 2015 in Las Vegas next week, you know that you’ll have many opportunities to learn more about Big Data & Analytics on AWS at the conference–and this year we have over 20 sessions! The following breakout sessions compose this ye
ETL Service - Serverless Data Integration - AWS Glue - AWS
AWS Glue is accessible in the next generation of Amazon SageMaker Preparing your data to obtain quality results is the first step in an analytics or AI project. AWS Glue is a serverless service that makes data integration simpler, faster, and cheaper. You can discover and connect to more than 100 diverse data sources, manage your data in a centralized data catalog, and visually create, run, and mo
How Coursera Manages Large-Scale ETL using AWS Data Pipeline and Dataduct | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog How Coursera Manages Large-Scale ETL using AWS Data Pipeline and Dataduct February 2023 Update: Console access to the AWS Data Pipeline service will be removed on April 30, 2023. On this date, you will no longer be able to access AWS Data Pipeline though the console. You will continue to have access to AWS Data Pipeline through the command line interface and API. Please note that
SF Scala @Spotify: Neville Li, Macros in Data Pipelines
ai.bythebay.io Nov 2025, Oakland, full-stack AI conference Scale By the Bay 2019 is held on November 13-15 in sunny Oakland, California, on the shores of Lake Merritt: https://scale.bythebay.io. Join us! ----- In this talk Neville presents how Scala Macros can be used to improve data pipeline code levering Parquet, Avro, Scalding and Spark. Neville has been working at Spotify for 4 years now an
BDSBTB 2015: Martin Odersky, Spark -- the Ultimate Scala Collections
ai.bythebay.io Nov 2025, Oakland, full-stack AI conference Scale By the Bay 2019 is held on November 13-15 in sunny Oakland, California, on the shores of Lake Merritt: https://scale.bythebay.io. Join us! ----- In his inaugural Big Data Scala keynote, Martin Odersky, the creator of Scala, shows how Spark is a logical extension of Scala collections, and in fact a DSL for distributed processing. S
Linux サーバーを強固にする
原文 は、2015 年 8 月 5 日に掲載されました。 著者は、家にファイル サーバーを 1 台と、サイト、メール サーバー、およびクラウド ストレージ サーバーとして 3 台の Live サーバーを持っています。 ホーム サーバーのセキュリティについては、外部と接続していないため、それほど心配していません。しかし、他の 3 台については、適宜保守をしています。サーバーを構築したいと考えている Linux 初心者が注意すべき点について、本文献で説明します。 必要なものをインストールする サーバーを構築する時、だいたいの人は、「40GB の SSD だから、欲しいサービスをなんでもインストールできる」と考えがちです。間違いではありません。しかし、そう簡単ではありません。どんなに強固なサーバーでもどこかに弱点があり、パッチが当たっていない部分があるため、乗っ取られる危険があります。 ですから
ユニクロ、「トレンド読めず大量欠品」の深刻度
カジュアル衣料「ユニクロ」を展開するファーストリテイリングが10月8日に発表した2015年8月期の連結業績は、売上高、利益ともに過去最高となった。売上高は前期比21.6％増の1兆6817億円、営業利益は26.1％増の1644億円、純利益は47.6％増の1100億円。業績をけん引したのは海外のユニクロ事業で、特に中国事業（香港、台湾を含む）の成長が著しい。中国事業の売上高は46.3％増の3044億円、営業利益は66.1％増の386億円と急拡大を続けている。中国での店舗数は93店舗増えて467店舗となり、今期も100店舗を出店する計画だ。 ところが、こうした海外事業の好調の陰で、国内事業で新たな課題も浮き彫りになった。国内のユニクロ事業は、売上高が前期比9％増の7801億円、営業利益は10.3％増の1172億円となり、一見すると好調に見える。既存店の客数は2.9％減となったが、客単価が9.4％
VirtualBoxのファイルシステムを10倍速くする ~ find編 ~ : DSAS開発者の部屋
もう、あって当たり前というところまで浸透してきた仮想環境、みなさまは何をお使いでしょうか? 私の周辺ではVirtualBoxがよく使われています。 典型的な使い方としては、 以下のような感じです。 ホストOSには、mac/windowsをつかう ゲストOSには、Linuxを使う 共有フォルダを使って、ホストとゲストでファイルを共有する その中でも地味に重要なのが共有フォルダ。 共有フォルダとは、ホストOSのファイルシステムをゲストOSからマウントするための、VirtualBoxが提供している仕組みです。 しかし便利な反面、ファイルアクセスが非常に遅いという声をよく聞きます。 findが終わらないとか、git statusが遅すぎるとか... この問題への対策を探してみると、下記のような物がみつかります。 vboxsfでなくNFSなど別のファイルシステムを使う VirtulaboxではなくV
Nomad vs. other software | Nomad | HashiCorp Developer
The following characteristics generally differentiate Nomad from related products: Simplicity: Nomad runs as a single process with zero external dependencies. Operators can easily provision, manage, and scale Nomad. Developers can easily define and run applications.Flexibility: Nomad can run a diverse workload of containerized, legacy, microservice, and batch applications. Nomad can schedule servi
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NYU Center for Data Science: Pioneering Data Science
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Strutting their stuff
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GitHub - coursera/dataduct: DataPipeline for humans.
GitHub - nevillelyh/parquet-extra: A collection of Apache Parquet add-on modules
Bridging Batch and Streaming Data Ingestion with Gobblin
GitHub - spotify/annoy: Approximate Nearest Neighbors in C++/Python optimized for memory usage and loading/saving to disk
SF Scala: Nikhil Tibrewal, Playlist Recommendations @Spotify
BDSBTB 2015: Dan Osipov, Scala at Shazam
Amazon is now bigger than Walmart