データサイエンスの今を実感する―Datapalooza Tokyoレポート［2日目］ | gihyo.jpデータサイエンスに注力できる環境を整えるのが重要に エンジニアがデータサイエンスを始めるにあたって、どんなスキルが必要となり、どこから取り組めば良いのでしょうか？ 日本アイ・ビー・エム、アナリティクス事業部の田中裕一氏は「コードを書くところから入るのがわかりやすい」と言います。 講演ではIBM Bluemixに用意されているJupyter notebookを使って、SparkのMLlibでNaive Baseを実装した判定器を作るデモを行いました。サンプルデータを作って特徴抽出を行い、トレーニングして予測モデルを構築。そこにデータを流し込んで予測して結果を表示させれば、判定器の正解、不正解がわかるというものです。 田中氏はJupyter notebookの使い勝手の良さを強調しながら「どれだけデータサイエンスに注力できる環境を整えるのかが成功の鍵になります」とデータ分析基盤の重要性を語りま
