ML Ops: Machine Learning as an Engineering Discipline
So, your company decided to invest in machine learning. You have a talented team of Data Scientists churning out models to solve important problems that were out of reach just a few years ago. All performance metrics are looking great, the demos cause jaws to drop and executives to ask how soon you can have a model in production. It should be pretty quick, you think. After all, you already solved
2019-04-10 DevOps Days Tokyo 2019 Day2｜諏訪真一
2019/04/10 に開催された DevOps Days Tokyo 2019 Day2 のイベントレポートです。 ■Welcome to DevOpsDays 2019, Day Two!Alex Papadimoulis さん Sho Sato さん ●DevOpsDays Tokyo ・2017: Two DevOps Principles チームをまたいだコラボレーション Dev, Ops, QA, Management etc できる限りすべてを自動化する Builds, Deployments, Infra etc ・2018: DevOps in Japan エンプラ系企業が興味を示している SI系企業はDevOpsを検討している ・2019: DevOps is for Everyone あらゆる組織で実現は可能、巨大なエンプラでも 特殊な誰かのためだけのものではない エ
データ分析ためにRとPythonはどっちを勉強すべきか - Qiita
この記事について データ分析といえば、やっぱり最近はRとPythonしかないんじゃないかな。 特にPythonはすごく若手エンジニアに人気ある。データ分析だけじゃなくて、いろいろな使い道あるからでしょう。 最近私もデータ分析系の仕事をやり始めていて、先輩にRを勧められたけど、Pythonのほうが少しだけ経験がある。ほぼ初心者なので、どれを使うのか悩んでた。 実際データを見てみましょう そこで、早速データをみて決めようと思いました。 仕事に特化したサーチエンジンIndeedでRとPythonのJob Trend検索したら、こちらの結果でした（2017/07/08 時点の最新データは四月までしかでないみたい） 求人のトレンド Rの方が多い どっちも明らかなトレンドが見えてない。 求職者のトレンド （画像引用元 https://www.indeed.com/jobtrends/q-R-q-Pyt
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