TDD bootcamp 札幌2.0 http://atnd.org/events/15811 の自己紹介で使った資料です。
可視化周辺の進化がヤヴァイ～rChartsを中心として～
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「データ分析の“便利屋”にはなるな」、大阪ガスのデータサイエンティストが講演
「ビジネス現場から依頼を受けて仕事をしていると、結局はデータ分析の“便利屋”になってしまう。自分たちから現場に対して、こんなデータ分析をしませんかと“営業”していかなければならない」──。 ガートナー ジャパンが2013年5月27～28日に都内で開催しているイベント「ビジネス・インテリジェンス＆情報活用 サミット 2013」で、大阪ガスのデータサイエンティストである河本薫氏が講演した。「分析力を武器とするIT部門になるには？」と題したテーマで語り、多くの聴衆を集めた（関連記事：ナニワのデータサイエンティストは、現場の「こうちゃうか？」を尊重）。 大阪ガス情報通信部ビジネスアナリシスセンターの所長で、自身を含めて9人のデータサイエンティスト集団を率いる河本氏は、自分自身のこれまでの苦労を惜しげもなく披露。「ビジネス現場から門前払いされたり、それこそ便利屋扱いされたり、人材不足に陥ったりと、組
分析経験ゼロから、NTTぷららがデータサイエンスチームを立ち上げた理由 | IT Leaders
データ分析人材の不足が指摘される中、情報システム部門主導で、データサイエンティストチームを立ち上げたNTTぷらら。同チームの堀内氏と安達氏に、設立の背景や狙いを聞いた。 データ分析チームを作ったワケ —データサイエンティストのチームを社内に設立されたと伺いました。堀内 実は、社内ではデータサイエンティストという言葉は使っていないんですが、システムを担当する技術部門の中に、データ分析の専任チームを置いています。メンバーは、私を含めて6名。当初は、IT部門やマーケティング部門に籍を置いて、本来の業務と掛け持ちしていましたが、今年4月からは分析に専念するようにしました。 —そもそも、なんでチームを設立されたのでしょうか？堀内 データ分析を本格的に考えるきっかけを作ったのは、2008年3月にスタートした「ひかりTV」。フレッツ光回線を使って、自宅のTVで80以上の専門チャンネルや、ビデオ、カラオケ
佐藤一郎氏が語る「データ処理技術の歴史とビッグデータの現在」
国立情報学研究所は、情報系・コンピュータサイエンスの研究者を中心とした文部科学省系の研究所です。そのほかに、大学や国の研究機関のネットワークも扱っており、環境系のネットワークも管理しています。 私自身は、データベースというより、データベースを実行する分散システムといわれているもののインフラが専門ですので、本日はデータベースというより、データベースの外側からこれからどういう技術が起きて、それがデータベースにどう影響するのかという話をさせていただきます。 本日のセミナーのサブタイトルに「ビッグデータ」とありますが、ビッグデータの話になると、必ずデータ量が増えているという話になります。例えば、2020年になるとデータ量は2011年の50倍になります。しかし、皆様の関心事は、世の中のデータが増えるか増えないかということより、皆様の企業やお客様のデータがどれだけ増えていくのか、そのデータがどのように
【西内啓氏インタビュー】日本が「統計先進国」に返り咲くための処方箋
──『統計学が最強の学問である』は、普段我々が目にする統計データの歴史や成り立ち、方法論などを丁寧に紹介しながら、統計を活用するためにはどのようなことを心掛ければいいのかを解説した入門書です。ところで、冒頭にも記されているとおり、本著は西内さん自身が統計学的アルゴリズムを導入した定額課金型コンテンツ配信プラットフォーム「cakes（ケイクス）」にて連載した原稿をまとめたものだと聞いています。 西内啓氏（以下、西内氏）■はい。ベイズ統計学を活用して作られているcakesでベイズ統計学の解説をしていたので、書きすぎてサイトの設計がバレちゃうんじゃないかとヒヤヒヤしていました（笑） ──自身が統計学を導入したサイトに統計学の連載するのは変な感じでしょうね（笑）。具体的にどのようなアルゴリズムを採用したのですか？ 西内氏■cakesを運営するピースオブケイクのCEO・加藤貞顕さんが常々おっしゃって
地味でつまらないログ収集をおもしろおかしく! 最強ログコレクタ「Fluentd」のチカラ
2013年になってもバズり続けている"ビッグデータ"ですが、データ分析において最も重要となるプロセスは何かというと、やはり肝心のデータを集める作業ではないでしょうか。そしてデータからビジネスに役立つ情報を高い精度で得ようとするなら、やはり母集団となるデータの量は多いに越したことはありません。 中でもソーシャルネットワークやソーシャルゲーム、eコマースなどBtoCなWebサービスを提供している企業の場合、ユーザの振る舞いを記録した膨大なアクセスログは、ビジネスを展開していく上で何よりも大切な宝ものだといえます。サービスの品質を向上し、収益性を高め、競合と差別化を図っていくためには、ログから何を読み取るかが勝負の分かれ目になります。そしてログ解析の精度を高めるには、当然ながら大量のログが必要です。つまりログ収集という作業は本来、Webアプリケーションを使ったビジネスであれば最も手を抜いてはいけ
ナニワのデータサイエンティストは、現場の「こうちゃうか？」を尊重
データサイエンティスト──。ビッグデータを分析して業務を変革し、社内にイノベーションを起こす人材の総称である。最近にわかに注目を集めるこの職種だが、話題先行で実体がまるで伴っていないとの厳しい指摘があるのも事実である。 そんななか、私は2012年秋に、大阪で1人の男性と出会った。彼こそ、私がイメージしていたデータサイエンティストそのものだった。 河本薫（46歳）。大阪ガス情報通信部ビジネスアナリシスセンター所長で、10人から成る社内分析チームを率いるリーダーである（写真）。 常に腰が低く、気取ったところが全くない。「俺が分析してやる」といった嫌味な感じは一切しない。 この第一印象に、私はとても好感を持った。と同時に、“本物”のデータサイエンティストには欠かせない素養なのだろうなと感じた。映画に出てくる「触れると切れそうな堅物の分析官」のイメージとはかけ離れている。 河本所長の専門は、ガス会
Indicee: Ask Questions Get Answers
About Indicee Indicee helps ordinary business users combine data from almost any data source into a single data mart so they can ask questions, create reports and share data. We make business reporting software easy and affordable. In minutes, we help bring your data back to life so you can make smarter and faster business decisions. Easier reporting software – online, no IT expertise required. No
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
Hadoop and the Data Scientist
1. Hadoop and the Data Scien/st 第2回NHNテクノロジーカンファレンス (2012/08/18) Takahiro Inoue (@doryokujin) Treasure Data, Inc. Chief Data Scien/st 2. Introduc/on • Takahiro Inoue (TwiFer: @doryokujin ) • Majored in Mathema/cs • Chief Data Scien/st @ Treasure-‐Data • Leader of Japanese MongoDB Community, Mongo Masters 4. Challenges with building your own cloud based data warehouse Treasure Data High-Level
［速報］Amazonクラウド、新サービス「Redshift」発表。データウェアハウスの価格破壊へ
Amazonクラウドを運営する米Amazon Web Services（AWS）は初めての大型カンファレンス「re:Invent」をラスベガスで開催。初日の基調講演で、クラウド上でデータウェアハウスを提供する新サービス「Redshift」を発表しました。 基調講演では企業向けにクラウドの有効性を説くことに焦点が当てられ、そのハイライトがこのRedshiftの発表でした。Redshiftの発表はAWSにとって、企業向けクラウドサービスを充実させる点で非常に大きな一歩だといえます。 従来のデータウェアハウスは高価で複雑 Amazon Web Services、シニアバイスプレジデント Andy Jassy氏。 既存のデータウェアハウスは、高価な上に複雑だという問題を抱えている。ガートナーの調査によると、平均でデータウェアハウスあたり3人から4人のアドミニストレーターがいるという。 この状況に対
Cloud-based data analytics exploration for all | Chartio
Chartio has joined Atlassian! For over a decade, we have loved serving tens of millions of charts on millions of dashboards for thousands of incredible companies. All of you have helped us create a product that truly enables anyone in a company, not just data teams, to explore and understand their data. We are excited to announce that we have joined Atlassian and are now focused on bringing our te
TechCrunch | Startup and Technology News
Even as quick commerce startups are retreating, consolidating or shutting down in many parts of the world, the model is showing encouraging signs in India. Consumers in urban cities are embracing the convenience of having groceries delivered to their doorstep in just 10 minutes. The companies making those deliveries —…
［速報］オラクル、インメモリデータベース搭載のBI専用マシン「Exalytics」を発表。Oracle OpenWorld 2011
［速報］オラクル、インメモリデータベース搭載のBI専用マシン「Exalytics」を発表。Oracle OpenWorld 2011 米オラクルのイベント「Oracle OpenWorld 2011」がサンフランシスコで開幕しました。現地時間で10月2日、日曜日の午後（日本時間で今日の午前9時半）に行われた基調講演では、同社CEOのラリー・エリソン氏が登場。データベースマシンの「Exadata」、ミドルウェアマシンの「Exalogic」に続く、ビジネスインテリジェンスマシン「Exalytics Intelligence Machine」（エクサリティクス、と発音するようです）を発表しました。 Exalyticsは、処理に必要なデータすべてをメモリ上に保持することで高速な分析を行うのが最大の特徴です。 ビジネスインテリジェンス向けのインメモリデータベースマシンは、すでにSAPの「HANA」が
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Next-generation enterprise industry analytics platform
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データサイエンティストのつくり方
https://jp.techcrunch.com/2011/10/01/20110930ex-googlers-debut-zillabyte-to-let-users-easily-analyze-big-data/
Business Intelligence Software & Collaborative Analytics :Good Data