高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱
（語り手）JILIS副理事長 高木 浩光 （聞き手）JILIS出版部 編集長 小泉 真由子 （撮影）宇壽山 貴久子 この1年、過去の海外文献を調査していたという高木浩光さん。これまでの研究の一部は情報法制レポート創刊号の特集として掲載されましたが、高木さんに言わせると「あれはまだ序の口」とのこと。本日お伺いする内容は近々高木さん自身が論文にされる予定とのことですが、まだ時間がかかりそうということで、急ぎ、インタビューとしてお話しいただくことになりました。なお、このインタビューは大変長くなっております。ぜひ、最後までお付き合いいただければと思いますが、時間のない方は、目次を参照していただき、気になるトピックからお読みください。 —— 今日は、高木さんがどうしても今すぐみなさんに伝えたいことがあるとのことで、インタビューでお話を聞くことになりました。 高木： はい、よろしくお願いします。話はと
Machine Learning - A First Course for Engineers and Scientists
Machine Learning - A First Course for Engineers and Scientists A new textbook on machine learning When we developed the course Statistical Machine Learning for engineering students at Uppsala University, we found no appropriate textbook, so we ended up writing our own. It was published by Cambridge University Press in 2022, and you can order printed books from them or through most bookstores. Andr
Emerging Architectures for Modern Data Infrastructure | Andreessen Horowitz
This is an updated version of a post we originally published in 2020. You can read the original version here. The growth of the data infrastructure industry has continued unabated since we published a set of reference architectures in late 2020. Nearly all key industry metrics hit record highs during the past year, and new product categories appeared faster than most data teams could reasonably ke
Announcing the Consortium for Python Data API Standards
Announcing the Consortium for Python Data API Standards An initiative to develop API standards for n-dimensional arrays and dataframes 11 minute read Published: 17 Aug, 2020 Over the past few years, Python has exploded in popularity for data science, machine learning, deep learning and numerical computing. New frameworks pushing forward the state of the art in these fields are appearing every year
Docker でデータのポータビリティをあげ永続化しよう - Qiita
こんにちは、Docker 0.91 が出ましたね。 CoreOS でのデータの置き場所をどうすべきか考えていた時に、CoreOS-devで出ていた話です。 なので知っている人は知ってるかも知れません。 全てにおいて使えるパターンではないのですが、運用形態のひとつとして紹介します。 （もちろん、Dockerはどんどん進化しているのでこのパターンは陳腐化する可能性もあります） データの永続化の問題 Docker で悩ましいのはデータの永続化をどうするか？というとこでしょうか. 例：mysql のコンテナを立ち上げる -v オプションをつけて mysql のデータを永続化していますね。 さてこれはこれでよいのですが、Docker の旨みを活かせていませんね。 Docker の特徴はコンテナであり、コンテナにするとポータビリティがあげられるわけです。 上記の方法だと Volume でホストにべった
Treasure Data Analytics 第1回 〜Treasure Data Cloud Warehouse について（前編）〜 - doryokujin's blog
はじめに Treasure Data Analytics シリーズは，Treasure Data の提供するクラウドサービス上で実行可能な様々なデータアナリティクスのユースケースなどを紹介して行く長いシリーズです。第1回および第2回では「Treasure Data」とは何か，またその特徴およびメリットは何かについて紹介する予定です。 第1回では Treasure Data の提供する Cloud Data Warehouse サービスのイントロダクションを，第2回では「データアナリティクスを行うための Platform とは」という観点で Treasure Data の魅力をお伝えできればと思っています。 ※ なお Treasure Data は高度なインフラ・ソフトウェアテクノロジーを駆使しておりますが，本シリーズはデータアナリティクスを主眼においており，このサービスを支えるインフラ基盤
日本を代表するビッグデータ技術者集団が米国で起業、米トレジャーデータがDWHクラウド開始
写真2●トレジャーデータのメンバー。CEOは米レッドハットなどで勤務した芳川裕誠氏。CTOの太田一樹氏はプリファードインフラストラクチャーの前CTO。楽天で分散キー・バリュー・ストアのROMAを開発した西澤無我氏、OSSのログ収集ツールFluentdやメッセージングミドルウエアMessagePackを開発した古橋貞之氏、MongoDB JPの設立メンバー井上敬浩氏などが参加している 米トレジャーデータは2012年9月27日（米国時間）、データウエアハウス（DWH）のクラウドサービスである「Treasure Data Cloud Data Warehouse（DWH） Service」を開始したと発表した。「Hadoop」をベースにしたDWHだが、Hadoop独自の「MapReduce」ではなく、SQLのクエリーや「JDBC」「ODBC」などを使って蓄積したデータを活用できることが特徴。米国
Bombshell: Google and Facebook Join DataPortability.org
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情報通信統計データベースの取扱いについて 情報通信統計データベースは、総務省の実施する通信業及び放送業に関わる産業の実態の分野別データ、基本データ、統計調査データ、関係情報を掲載 ○ＴＯＰＩＣＳ：情報通信統計ＤＢの更新状況等を掲載 ○お知らせ：情報通信関連統計調査の実施状況等を掲載 リンク・著作権等の取り扱い ●分野別データ等に関しては、インデックス、各ページにデータのお問い合わせ先を掲載しておりますので、データの詳細についてはこちらをご利用下さい。
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Data-as-a-Product and Data-Contract: An evolutionary approach to data maturity
A data ecosystem fosters sustainable innovation | Ruben Verborgh
National AI Research Resource: Ensuring the Continuation of American Innovation