PUBG Finish Placement Prediction (Kernels Only) | Kaggle
Can you predict the battle royale finish of PUBG Players?
FanAI - Sponsorship Attribution
FanAI is the only platform that can help you understand the true sales impact of your sponsorship investments and better align them to drive sales. Our proprietary technology, matched with your data, ticket, merchandise, and audience exposure data from our exclusive providers, will show you what’s working based on your current spend and what’s not – And how to adjust future spend for better sales
A Database-Hadoop Hybrid Approach to Scalable Machine Learning
My presentation slide at IEEE 2nd International Congress on Big Data on June 30, 2013. http://www.ieeebigdata.org/2013/Read less
皆がサッカーを見ている間、トイレが壊れないように水道局の人はお仕事してくれていた！！！！！
大貫剛🇺🇦🇯🇵З Україною @ohnuki_tsuyoshi 東京都水道局の運用センターは間違いなくサッカー見てる。てか俺が当直のとき、監視室でみんなで見てた。ロスタイム終了を見計らって東京中のポンプの回転を上げるコマンドを送信する。そうしないとみんなが一斉にトイレに行くから水圧が下がる。 2013-06-04 21:57:29 大貫剛🇺🇦🇯🇵З Україною @ohnuki_tsuyoshi 逆に、テレビが「いいところ」になると誰もトイレに行かなくなるので、水圧が上がる。北京オリンピックの開会式で花火が上がった瞬間は凄かった。東京中の水圧計が異常上昇して、監視室のパネルに一斉に警告表示が点灯して、使途襲来したときのNERV本部みたいになってた。 2013-06-04 22:02:22
究極のデータサイエンティストVS至高のデータサイエンティスト - Analyze IT.
ネットで面白いコピペを発見したので貼り付けておきますね。 山岡「こちらが我々の考える究極のデータサイエンティストです。」 京極「なんやて、経済学部出身やないか！ITに統計学、業務、この中で先の二つの技術的素養が必要なデータサイエンティストには理系出身者が定石やで山岡はん。」 山岡「確かに、数学のスキルが要求されるデータサイエンティストには普通の文系出身者は厳しい。しかし、彼の学部時代の専攻は計量経済学。実務では高度なアルゴリズムやビックデータの解析基盤の構築のスキルなんか本当は必要ない、経済学の手法が求められているんだ。」 京極「なんやてっ！」 山岡「ビッグデータといっても、小売りの場合大きくて１千万件程度、普通のRDBMSで処理可能だし、非構造化データなんて必要ない。アルゴリズムもSPSSやRなんかのツールに入力して結果を解釈できれば十分なんだ。一方で、政府の統計を駆使して地域の需要を推
東日本大震災ビッグデータワークショップ Project 311に「野良分析チーム」として参加した - 糞糞糞ネット弁慶
概要 当時をデータで振り返った時に、本当に必要なサービスは何だったのか、次の災害に備えるために、今我々はどんな準備をすればよいのでしょうか？ 「東日本大震災ビッグデータワークショップ - Project 311 -」 では震災発生から１週間の間に実際に発生したデータを参加者に提供いたします。参加者はそのデータを改めて分析することによって、今後起こりうる災害に備えて、どのようなことができるかを議論し、サービスを開発することができます。 東日本大震災ビッグデータワークショップ - Project 311 - Googleが主催し，様々な会社から提供されたデータを用いて分析/サービス開発を行うワークショップに@haraponさんと「野良分析チーム」を組んで参加した．ちなみに@haraponさんとはTwitterやはてなブックマークでやり取りする程度の間柄であり，これまで一度も会ったことはなく，最
mixi の解析基盤とApache Hive での JSON パーサの活用の紹介 - mixi engineer blog
こんにちは．最近ピクルス作りで精神統一をしている，たんぽぽグループ解析チームの石川有です． このブログではお馴染みのたんぽぽグループですが，"No More 「刺身の上にタンポポをのせる仕事」 - 単純作業の繰り返しで開発者の時間を浪費しないために。"というミッションを持っています．その中で解析チームは，データ解析基盤の構築，データマイニング，データ解析の社内コンサルティングを行ない技術からの改善を担当しています． 今回の記事では，mixi における解析基盤について簡単に触れたあと，その基盤における「刺身の上にタンポポをのせる仕事」をどう減らすかの２点について書きます． mixi の解析基盤 まずは解析環境について，簡単にお話します．2012-08 現在 mixi では，主な解析用のツールとしては，Apache Hadoop, Hive を利用しています．またあわせて，自分など一部の人は，
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Embodied AI Exoplanets Demo - 1080p on Vimeo
PUBG Developer Portal
IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere
exploring-13-seasons-of-the-nba
2D & 3D Animated Ice Hockey Drills
Basketball's 'Hidden' Positions Get an Update
YouTube｜bigdataproject311