データサイエンティスト需要の高まりで職名も増加--Algorithmia調査
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 人工知能（AI）と機械学習（ML）の導入がゆっくりと、しかし着実に進んでいることから、モデルやベースとなるシステムの設計や構築に関する業務が増えている。Algorithmiaが、750人の技術マネージャーと技術プロフェッショナルなどの意思決定者を対象に実施した調査によると、データ科学者の増加が頭打ちになっているため、こうしたプロジェクトは今後、IT部門が手がけることになりそうだ。 同社は、ML関連の取り組みの成長や要員配置について調査した。報告書の執筆者らによれば、企業は必ずしもデータ科学者を増員しておらず、すでに社内にいるスタッフがその分、忙しさを増している。 このため、関連スキルを持つスタッフに新たな機会が生まれている。社内にデータ
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SLOサービスレベル目標―SLI、SLO、エラーバジェット導入の実践ガイド 2023/7月発売 オライリー･ジャパン、Alex Hidalgo著、山口能迪他 訳、定価4,400円、B5変版、432ページ、2023年/7月発行（弊社担当：編集協力）amazon 内容紹介： サービスレベル目標 (SLO) とは、ユーザーの満足度に強い相関があるメトリクスを用いた、開発と運用の目安となるものです。SLOに基づいた運用は、ユーザー視点で高い信頼性を持つサービスを提供する上で最も重要なブラクティスであるとともに、ビジネス指標に紐づく運用方法でもあります。本書は、SLOを導入する際に必要となる基礎概念、実装、文化を解説します。 はじめに、SLOの概要、サービスレベル指標 (SLI) の設定、エラーバジェットの使い方などSLOの基本について説明します。そしてSLIとSLOの計測、確率と統計を使ったSLO
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