「五輪にはボランティアで働けるエンジニアが必要」発言の真意を聞く
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「5年間で4万人のエンジニアが必要--IT分野の新業界団体『日本IT団体連盟』発足」で新団体の呼びかけ役となった一般社団法人コンピュータソフトウェア協会（CSAJ）会長の荻原紀男氏（豆蔵ホールディングス代表取締役社長）の発言が注目を集めている。 荻原氏は、10月9日に開催された「CEATEC JAPAN 2015」のパネルディスカッション「明日のIT政策とソフトウェア産業を考える」で「五輪そのものに対して、ボランティアで対応できるエンジニアが必要で、今後5年間で4万人のエンジニアを育てなくてはいけない」と発言。この発言を巡って、ソーシャルメディアなどで、ボランティアでソフトウェアエンジニアを働かせることに対する批判が上がる一方、ソフトウ
“戦略的に”社内外に人脈を作る：日経ビジネスオンライン
（対談1回目はこちら） （対談2回目はこちら） 前回と前々回の伊藤忠商事の茅野みつるさんとの対談で、キャリアアップするためのポイントや考え方がいくつか出てきました。今回からは、その各ポイントについて、具体的に紹介していきたいと考えています。 今回のテーマは、「社内外にネットワーク（人脈）を作ること」です。 社内外にネットワークを作ることは、自分の仕事を完遂するため、個人として成長するため、そしてキャリアを築きあげていくためには不可欠です。社内で、何らかの業務を完了するにも1人ではできませんし、キャリアアップには自分の能力を理解してより上のポジションに引き上げてくれる存在も必要です。当たり前ですが、「自分がなりたいから」といって出世できるものではありません。 私が昔、在籍していたGEやIBMなどのグローバル企業では、シニアマネジメントとして育成するプログラムが用意されていました。私がそのプロ
高次元ベクトルデータにおいて高速な近傍検索を実現するNGTの公開
Yahoo! JAPAN研究所の岩崎です。 私は主に特定物体認識の研究開発を行っていますが、その一方で特定物体認識において必須技術である高次元ベクトルデータの近傍検索の研究開発も行っています。近傍検索の一種であるk最近傍検索とは、クエリとしてベクトルデータが与えられた時に、クエリと空間内に点在するベクトルデータとの距離に基づき近い順にk個のデータを検索する、ことです。kが5の場合の最近傍検索の例を図1に示します。図中の数字は距離の順位で、青い点が検索結果となるデータです。 空間内のすべてのデータとの距離を計算すると時間がかかるので、高速化のためにインデックスを利用します。インデックスを用いることにより数次元といった低次元のベクトルデータ空間では高速な検索が比較的容易に実現できます。しかし、インデックスを用いても100次元を超えるような高次元ベクトルデータの場合には高速に検索することが困難と
データサイエンスのワークフロー ― データ分析を効率に行うために | POSTD
データを扱うときに、きちんと定められたワークフローがあると助かります。具体的には、「ストーリーを伝える」（データの可視化／ジャーナリズム）ことだけを目的として分析を行いたいのか、それとも一定のタスク（データマイニング）をモデリングするためにデータに依存するシステムを構築することが目的なのか、プロセスが重要です。前もって方法論を定めておくことによって、チームの足並みが揃い、次に何をすべきか考え出そうとして無駄な時間を費やさなくて済みます。それによって早く結果が得られ、資料の公表も早くなります。 これを念頭に、Ashley Madisonの漏洩データ分析に関する 前回の記事 に続いて、私たちが現在使用しているワークフローをご紹介します。このワークフローは、データ漏洩（Ashleyのケースなど）を分析するためだけでなく、社内のデータの分析にも使用されます。ただし、重要な点として、このワークフロー
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