情報処理学会 連続セミナー2013 「ビッグデータの深化と真価 ～最新技術から活用事例まで～」
2013.12.16 全6回終了いたしました「多数のご参加ありがとうございました」 2013.06.24 第1回セミナーの本会場（東京）で「会誌特集別刷（初音ミク特集他）」 を特別価格1冊500円（通常700円）で販売します （販売対象） 2013.05.30 本会場 第1回 定員により参加申込受付終了いたしました 2013.04.22 参加申込受付開始しました セミナー名：一般社団法人情報処理学会 連続セミナー2013 ビッグデータの深化と真価 ～最新技術から活用事例まで～ 開 催：6月から12月にかけて全6回シリーズで開催 会 場：本 会 場（東京）化学会館7Fホール 遠隔会場（大阪） 第1回～3回、5回：立命館大阪梅田キャンパス 5F 多目的室 第４回、6回：大阪大学中之島センター 3F 講義室301 主 催：一般社団法人情報処理学会 協 賛：一般社団法人情報サービス
ニューヨーク市に学ぶ大規模データ活用の真髄
ブルームバーグ市長が推進するニューヨーク市政府の大規模データ活用に携わっていた筆者が、さまざまな実例を基に、企業が今後いっそう注力すべきデータ解析のキーポイントをお伝えする。 近年、ブログやSNSを活用したユーザー主体の情報交換が盛んである。「YouTube」をはじめとする動画投稿サイトでやり取りされる情報は、さらにほかのユーザーからのフィードバックを受け、巨大な集合知を形成している。また、これまで活用することがなかった非構造化データや、自由度の高い準構造化データへの期待も高まっている。センサーデータ、空間情報やバイナリ情報、音声、画像、動画情報など、これまでの常識的な解析対象の蓄積型構造化データの枠組みを越え、多様化するデータ（調査会社IDCのレポートによると、2020年に世界で作成されるデータ量は、35.2ゼタバイトに達すると予測されている）は、総量で2020年までにおよそ現在の44倍
アイデアを膨らませるストーリーボード用の全430+種類のイラスト素材
頭の中にあるアイデアを形にし、自分だけでなく他の人ともアイデアを膨らませることができるストーリーボードやスケッチに利用できるイラスト素材を紹介します。
70以上ものプログラミング言語に対応したオンラインコンパイラ『CompileOnline』 | 100SHIKI
似たようなツールはよくあるが、言語数が充実していたのでご紹介。 CompileOnlineでは、JavaScriptやLua、Pythonといった言語をブラウザ上で試すことができる。 なかなかマニアックな言語に対応しているのが特徴で、SmalltalkやBraninf**k、はてはWhitespaceまであるようだ。 プログラミングはそれ自体よりも環境を整えるほうが難しかったりもするので、こうしたツールをうまく使いたいところである。 ちょっとあの言語を試したい、というときにいかがだろうか。
jpegに埋め込まれたサムネイル - useless memo
某所でjpegファイル内のサムネイルについて色々と騒動があったのでそれについてのLinux面からのアプローチについてgdgdと。 事の発端はうぷする画像にモザイクや修正をかけてうぷしたのに、 サムネイル表示すると修正前の画像が出てくるよって話です。 これは、jpegの追加情報でExifというヘッダがあって、内部に撮影時の条件等が記録されているんだけど。 そのExifにサムネイル表示用の小さい画像が埋め込んだりされる事もあるって話ね。 んでOS標準のペイントとか機能の低いツールだとExifの情報を無視して、でもそのまま残して保存とかしたりするので。 だからサムネイル表示したりすると、前の画像が表示されたりしてしまうって話。 なぜサムネイルを埋め込んだりしたりしてるの？ って疑問もあるけど、一般的な人はサムネイル表示させたりしてる事が多いと思うけど。 もし、サムネイル用のデータが無いとすると個
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
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