エンジニアがデータサイエンスにも挑戦できる組織を立ち上げたサイバーエージェントの試み
IoT、ビッグデータの時代になり、市場は大量なデータを前提に、必要なハードウェアやソフトウェアを考えるようになった。ソフトウェアエンジニアも、システム設計やコーディングに際して、膨大なデータをどう管理して、どのように利用するのか、データサイエンスのスキルも求められている。サイバーエージェントのメディア事業 アドテクノロジー局では、このようなハイブリッドなスキルをもったエンジニアを育成するため、エンジニアがデータサイエンスにもチャレンジできる組織を立ち上げたという。組織を立ち上げた背景や、エンジニアが身につけたいデータサイエンスのスキルセットなどについて、同社の大規模データ処理とデータサイエンスの研究組織のマネージャー、アドテクノロジー局の局長、そして実際にデータサイエンスにチャレンジする同局のエンジニア、の3名に話を聞いた。 メディア事業 広告部門（MDH） アドテクノロジー局 局長：小越
統計学・データサイエンスの勉強法
ここ数年、私はデータサイエンスについて学んでいます。おすすめの学習資料を紹介したいと思います。 教師用の教科書と初心者用の教科書 私自身、データサイエンスを学ぼうとして色々なソースを試してみました。残念なことに、日本語の良い学習資料は見つけられませんでした。どこかのブログで読んだことがありますが、教科書は教師用と学生用の二週類があるそうです。一つめは内容が既に分かっている教師の為の教科書で、日本はこのタイプです。もう一つのタイプの教科書は自学自習を目的に作られているので、教師なしで学ぶできる教科書になっているということで、アメリカはこのタイプの教科書が多いです。私自身、他の文系・理系の教科書を探した時もアメリカの教科書の方が分かりやすく、その本だけを読めば分かるようになっていると同じ印象を持ちました。 オンライン教育（MOOC） アメリカは科学教育に熱心であり、最近はやりのMOOCでも豊富
戦略的データサイエンス入門
ビッグデータ時代とも言われる昨今においては、膨大なデータをビジネスの枠組みの中に組み込んで活用することが重要課題となっています。つまり、データ収集を行ってビジネスの全体像を把握し、適切なデータ分析を行って正確な予測をした上でビジネス戦略を決めることが求められています。本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。データサイエンスの重要性とその威力を学べる一冊です。 訳者前書き はじめに 1章 はじめに：データ分析思考 1.1 データを使ったビジネスチャンスの広がり 1.2 例：ハリケーン・フランシス 1.3 例：顧客の乗り換えの予測 1.4 データサイエンス、エンジニアリング、そしてデータ主導による意思決定 1.5 データ処理とビッグデータ 1.6 ビッグデータ1.0からビッ
ŷhat | Data Science in Python
Last September we gave a tutorial on Data Science with Python at DataGotham right here in NYC. The conference was great and I highly suggest it! The "data prom" event the night before the main conference was particularly fun! We've published the entire tutorial as a collection of IPython Notebooks. You can find the entire presentation on github or checkout the links to nbviewer below. Table of Con
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
処理を実行中です
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
StackPath
