個人的に5年間のデータ分析業界見聞録をまとめてみた - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/data-dataset-word-data-deluge-1188512/) 人工知能ブームで世間が喧しい昨今ですが、それに伴って往年に見かけたような内容のビッグデータ論やデータサイエンティスト論や機械学習システム論が再び出回るようになってきているようで、歴史は繰り返す感を覚える今日この頃です。 ということで歴史が繰り返している感を再確認すべく、これまでのデータ分析業界の5年間を僕個人が見聞してきた範囲and/or記憶している範囲and/orサーベイできる範囲で振り返ってみようと思います。ほぼ完全に個人的にして私的なヒストリーのまとめですので、公的な用途には参照されぬよう厳にお願いいたします。。。また僕の守備範囲が「広告もしくはマーケティング」であるが故にこの2領域に偏っている点もご注意ください。特に機械学習サイ
なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか - Qiita
はじめに 日本ではWeb系のLL言語としてはPHP・Perl・Rubyが強く、Pythonは海外では普及しているが日本ではマイナーな言語である。Google AppEngineの開始当初(2008年4月)にPythonをサポートしていた際には、なんでPythonなんだろうと軽く調べ、教育用として海外では普及しているという認識だった。 2012年～2013年頃にデータサイエンスがバズワードとなり機械学習する上でR言語と次点でPythonという感じだったと思う。そして昨今は人工知能ブームということでTensorFlowやChainerといったPythonのフレームワークが公開されたことで、Python一色になってきている。 ※タイトルは科学技術計算より世間的に馴染みがある機械学習にしました。 科学計算や機械学習にはPython 特に科学計算分野ではPythonコミュニティが非常に活発で、機械学
機械学習を利用したちょっとリッチな検索
検索対象のデータに機械学習を利用して情報を増やし、それをナビゲーションの軸として使ったり集計や可視化で利用すると面白いよ、という話。
【後編】トレジャーデータCTOと紐解く。日米で異なるCTOの役割とは？
＜前編のあらすじと後編のお話＞ 本企画のホストである伊藤直也氏（以下「naoya」）が広尾の寿司屋に招いたのは、現在『トレジャーデータ株式会社』のCTOとして活躍している太田一樹氏（以下「kzk」）。弱冠20歳にしてCTOとしてのキャリアをスタートさせ、様々な出会いを経てシリコンバレーでの起業を果たしたkzk氏だが、決して常に順風満帆だったわけではなく、資金調達に奔走し、「寝られなくなるくらい辛かった」という過去もあったのであるー―。 ⇒【前編】の記事はこちら 【後編】となる今回は、セールス主導の会社と決め、様々な施策を行っているリアルな話や、日米のカルチャーギャップに悩まれている現状、そしてそもそもkzk氏のポジションは日本でいうCTOではない？など興味深い内容が次々と明らかにされていきます。そして、久しぶりの帰国というkzk氏をもてなすべく、いよいよ絶品の握りも登場します。 — nao
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