モデリングはキラキラ技術より地味だが役に立つ / modeling-over-shiny-tech
# Event データモデリングとデータ基盤の構築・運用 （第14回ちゅらコラボ）CARTA HOLDINGS x ちゅらデータ 合同イベント https://churadata.connpass.com/event/254417/ ぼくのかんがえる最高のレポーティング基盤 https://speakerdeck.com/pei0804/hokufalsekankaeruzui-gao-falserehoteinkuji-pan-at-awsdeshi-jian-analytics-modernization ディメンションモデリングモデリング https://zenn.dev/pei0804/articles/dimensional-modeling スタースキーマ https://zenn.dev/pei0804/articles/star-schema-design コンフォ
リクルート『スタディサプリ』のデータ分析基盤を支える技術と活用事例──RECRUIT TECH MEET UP #3 - TECH PLAY Magazine
200万人近い利用者を要する、リクルートのオンライン学習サービス『スタディサプリ』。そのデータ基盤が約2年の期間を経て、BigQueryを中心としたGCP環境に移管された。従来の基盤における技術的負債や課題をどう解決したのか。リリースに至るまでに開発チームがどのように取り組み、どう成長したのかを紹介する。 ■登壇者プロフィール 株式会社リクルート プロダクト統括本部 まなびデータプラットフォームグループ データエンジニア マネージャー 戸井田 明俊氏 新卒でオンラインゲーム会社に入社し、広告事業やデータ基盤のエンジニアを担当。2017年リクルートに中途入社。データエンジニアマネージャーとして、データ基盤の開発・運用やデータプロダクトの開発に従事。 株式会社リクルート プロダクト統括本部 まなびデータプラットフォームグループ データエンジニア 橘高 允伸氏 2019年リクルート新卒入社。デー
KaggleのCTR予測コンペで上位10%に入るまでの試行錯誤 - yasuhisa's blog
週末KagglerとしてavazuのCTR予測コンペに参加しました。Kaggleは機械学習版のISUCONだと思ってもらえばよいです。コンペ自体は終わっているので、late submiteであまり意味はないかもしれません、練習です。leaderboard上で上位10%以内に行けたので、そこまでの試行錯誤をメモしておきます。謎ノウハウ(?)を持っているガチ勢じゃないと上位に行けないものかと思っていましたが、基本に忠実にやればこれくらいの順位(上位7.6%)に行けましたし、他の人の工夫を垣間見えるという意味でも現場の機械学習やり始めたエンジニアにお薦めできそうでした。 参加の動機 目標感: 頑張りすぎずに上位10%以内に入る 試行錯誤 AthenaとRedashによる探索的データ解析 ベンチマークをまず超える 線形分類器でシンプルな特徴量 時系列要素を忘れていて過学習発生 特徴量エンジニアリン
「データサイエンティストの世界競技」Kaggleハイスコア者がこれからのモノづくりに欠かせないワケとは | フルスイング - DeNA
「Kaggler（Kaggleに取り組む人）が増えることで、サービス改善のプロセスそのものも変わっていく」 そう話すのは、AIシステム部 部長の山田憲晋（やまだ けんしん）。同部署はKagglerを推奨することで、DeNAのビジネスに変革を起こそうとしています。 Kaggleとは、多くのデータサイエンティストたちが集い、企業や研究者が投稿したデータに対しての最適モデルを競い合うプラットフォーム。世界中のスペシャリストたちがこの場所で切磋琢磨し、データ分析のスキルを磨いています。 DeNAでは、AI技術開発の横断部門であるAIシステム部のデータサイエンスチームにおいてKaggle社内ランク制度を導入しました。これは業務時間を使った同競技への参加を認める制度。どの程度の業務時間を割いて良いかはKaggleでの成績を元に決定します。 ※採用時の条件は、社内異動によるデータサイエンスチーム参加等も
kaggle初挑戦: タイタニック乗客のプロフィールから生存率をランダムフォレストで予測してみた - 機略戦記
この記事はなに? kaggleというデータサイエンスのコンテストサイトにある、「タイタニック乗客の生存予測」というチュートリアル課題をやってみた記録です。 Rのインストールから初めて、3160チーム中1639位くらいまで行きました。（満足いかねぇ!） Kaggleってなに データサイエンスについての新しいWebサービスです。 Kaggleは企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。 Kaggle - Wikipedia データ分析を依頼したり、その依頼でいかに高い成果を出せるかチーム/個人で競ったりします。 成績上位者には賞金が出たりリクルートが来たりするようです。 また、上位者の分析手法が公開されていたり、フォーラムで課題についての議論がかわされていたりして学習もはかどります
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