Python“らしさ”を支える技術。pandasコアコミッターが大事にするマージの方針 数多いPythonライブラリの中でも、データ解析の用途で大きな存在感を示すのが「pandas」です。そしてこのpandasのコミッターを務めるのが、sinhrksこと堀越真映さん。コミッターが感じるOSSのありよう、そしてPythonらしさを教えてもらいました。 データサイエンスや機械学習の流行に伴い、業務でPythonが使用されるケースが増えてきました。Pythonが選ばれる理由はさまざまですが、「データサイエンスや機械学習に適したライブラリが数多くある」という特性は、この言語が重宝される理由のひとつでしょう。 たとえば、データ分析のための高速で使いやすいデータ構造を提供するpandas。NumPyやpandasのAPIを利用して並列計算・分散処理を行えるDask。こうした海外で開発が主導されたライブ

どうも。DI部@大阪オフィスの玉井です。 仕事ではじめる機械学習という本を読んだので、久しぶりに書籍エントリを投下します。この本はとってもとってもとってもとってもとってもとっても大スキよ ダーリン I like you. ダーリン素晴らしいので、ぜひこの気持ちをみなさんに伝えたいと思いました。 この本を読もうと思った理由 今後、機械学習を扱う製品やサービスが増えてくるのではないか、と思ったから 現在、私は製品サポートエンジニアとして、データ分析に関係する製品やサービス（Tableauとか）のサポートや導入を行っています。機械学習は触れたことは一切ありません。また（少なくとも現時点では）機械学習エンジニアに転向する予定もありません。 ところで、データ分析関係の製品やサービスっていうのは、それはもうすごい勢いで色々なものがリリースされています。弊社ではTableauやAlteryxといった製品

(Image by Pixabay) この記事は、以前の同様のスキル要件記事のアップデートです。 正直言って内容的には大差ないと思いますが、今回は2つ新たな軸を加えることにしました。一つは「ジュニアレベル（駆け出し）」と「シニアレベル（熟練職人）」とで分けるということ、もう一つは「データ分析以外の業界知識（ドメイン知識）」にも重きを置く、ということです。 というのも、空前の人工知能ブームが予想よりも長く続いていることで、人材マーケットを観察する限りではデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとも求人数が高止まりしているように見えるのですが、その結果としてこのブログの過去のスキル要件記事で挙げたような「完成されたデータ分析人材（熟練職人）」に限らず「駆け出し」でも良いからデータ分析人材が欲しいという企業が増えているように感じられるからです。 その一方で、かつては主にwebマーケティング業界

1. 株式会社ブレインパッド 2019年2月15日 @ デブサミ 2019 機械学習システムのアーキテクチャ アラカルト ～ BrainPad における実例を交えて～ 1 2. 太田 満久 ● Deputy General Manager @ BrainPad Inc. ● Google Developers Expert (ML) ● Organizer of TensorFlow User Group. ● A Steering Committee of MLSE ● A Committee of JDLA 4. © BrainPad Inc. BrainPad: 最高の価値提供を可能にする3つの力 2004年の創業以来、ブレインパッドがデータ活用をお手伝いした企業は800社を超えま す。幅広い業界を対象として、豊富に積み上げられたナレッジを武器に、お客様の経営課 題を　解決に導きます

機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！ こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入

機械学習を活用して見えないインフラ障害を検知――九州のISPサービスを担う、QTnet運用エンジニアの挑戦：＠ITソフトウェア品質向上セミナー2018 九州のISPサービスを担う、QTnet運用エンジニア木村氏は、ITインフラの監視に機械学習を活用し、これまで見えていなかった異常の検知や予測に取り組んでいる。「機械学習に関しては、ほぼど素人の取り組みだが、ソフトウェア開発に活用する際のヒントになれば」と謙遜しながら、その歩みを紹介した。 九州電力グループの電気通信事業者としてITサービス、インターネット接続サービスを提供しているQTnetでは、ITインフラの監視に機械学習を活用し、これまで見えていなかった異常の検知や予測に取り組んでいる。 ＠ITが2018年12月14日に開催した「＠IT ソフトウェア品質向上セミナー AI／機械学習、自動化で開発現場にも訪れるシンギュラリティにどう備えるか

Kaggleを取り掛かるまでにやったこととと、モチベーションの維持のために必要だったこと わたしの経験した、最初のKaggleの一歩と、実際にKaggleに対するモチベーションがそれなりに加熱するまでにやったことと、息切れしない心の持ち方です。 KaggleがDataScienceに携わるものの価値の可視化の基軸の一つになっていますが、まだ取り掛かれない or 心が折れそう人のために、私に必要だったきっかけと、私が行ったモチベーションコントロールを含めて記します。 まだまだkaggleは弱いですが、継続的に、日々の生活の中に組み入れるまでが大変でした。 目次 既存の機械学習関連の技術者にとってのKaggleの認識のあり方 すでに機械学習アルゴリズムを知っているがやるべきか 競技プログラミングは業務コーディングで役に立たないロジックが、Kaggleの業務のデータ分析との関係にも成り立つか 挑