○:良好 ▲:実施しているが、表示不能 △:一部可能 ×:実装されていない or 良好ではない 4.2. Google/AutoML Tables 統計・機械学習に詳しくない方をターゲットにしていると感じました。 統計情報の表示画面・モデルの評価画面ともに説明が丁寧で、知識が少なくともある程度の結果を出せるように作られていると感じました。 一方、データの読み込みや処理などに癖が強いためこのサービスを含めたgoogle cloud platformへの知識は必要になりそうです 良い点 統計情報の表示画面が非常に優秀 ヘルプが充実しているため、モデルの評価が容易 悪い点 データ形式の制約が多い(行数1000行以上、分類ならクラスごとに20以上必要など) モデルの内部構造(採用した手法)が分からない 分析ページのサンプル画像 データの種類を自動判別してくれる他、欠損や固有値、各種統計情報を自動計
右も左も分からない状態でプロジェクトがスタートすることを望むメンバーはいない。やる気も起きないし,モチベーションも低下してしまう。そうならないように,チームを発足する際にプロジェクト・マネージャ(PM)は,キックオフ・ミーティングを開催する。そこで,プロジェクトの概要や重要事項の説明,メンバーの自己紹介,チーム内での役割や作業分担を明確に指示する。このキックオフ・ミーティングを省いてはいけない。 重要なのは,プロジェクトを成功へ導くために,メンバーと使命感や一体感を共有することである。キックオフ・ミーティングは,プロジェクト概要を説明する場だけではない。メンバーの不安を解消すると共にやる気を起こさせ,同じ方向へ気持ちを向けさせるチーム作りの場でもある。ベンダーと顧客の双方が参加するキックオフ・ミーティングは,より効果がある。 プロジェクトの多くは,スタート時にスコープが明確に確定していなか
学習履歴 ■はじめに Django REST framework を使って、REST API の作成方法を学んでみる。 ■環境 Mac Python3.7 pipenv Django2.1 Pycharm ■Library API の構築 サンプルとして、Library API を作りつつ、Django REST Framework を学んで行こう。 ただ、Django REST framework だけでは Web API を構築することができないので、 まずは、Django のアプリケーションを作り、その後、 REST framework を追加する。 ■ Djangoプロジェクトの作成 pipenv を使って、仮想環境を構築して、そこに Django をインストールする。 $ mkdir django_rest_framework $ cd django_rest_framework
サードパーティ製のツール本家からは上述のツールが提供されていますが、サードバーティ製の様々なツールが世の中には存在します。 エコシステムが成熟しているのもSwaggerを利用するメリットの一つですね。 https://openapi.tools/ 冒頭のとおり、このサードパーティ製のツールの中で実際に利用して良かったツールを3つご紹介したいと思います。 Stoplight Studiohttps://stoplight.io/studio/ 1つ目のツールは「Stoplight Studio」というAPI仕様を記載するためのGUIエディタとなります。 今までSwagger Editorを利用してYAMLを書いていたそこのみなさん、YAML筋力はもう必要ありません。 Design APIs 10x faster の謳い文句どおり、Stoplight Studioを使えばGUIで直感的に、高速
はじめまして。TIG DXユニット 1の亀井です。 はじめに みなさん、Swagger使ってますか? Swaggerや周辺ツールについては 某先輩の記事 にて丁寧に解説されていますので、 本記事では実際にSwaggerのスキーマ定義を設計していく上で取り決めた規約について書いてみたいと思います。 前提私が在籍しているプロジェクトでは、REST APIは golang でフロントエンドを Vue.js + TypeScript で構築しています。 短期間・高品質での構築を実現するためにSwaggerを設計ドキュメントとしてだけではなく、コード自動生成やモックサーバーに活用させることで徹底したスキーマファーストな開発を行ってきました。 というわけで、今回は下記のツールを利用することを前提として規約を作成しています。 go-swagger: Goアプリケーションのハンドラ、リクエスト/レスポンス
6thシンポジウム 2019年度スキル定義委員会活動報告 2019年度版スキルチェック&タスクリスト公開 2019年10月17日 一般社団法人 データサイエンティスト協会 スキル定義委員会 Copyright © 2019 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. パネリスト紹介 1 北野 道春 株式会社大和総研 フロンティアテクノロジー部 課長代理 主任データサイエンティスト 平山 利幸 独立行政法人情報処理推進機構 人材プラットフォーム部 副部長 孝忠 大輔 日本電気株式会社 シニアデータアナリスト 菅 由紀子 株式会社Rejoui 代表取締役 佐伯 諭 株式会社電通 データ・テクノロジーセンター シニア・ディレクター データサイエンティスト協会理事、スキル定義委員会副委員長 田中 貴博 株式会社日立アカデミー GL主任
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