291 2012 年大会速報論文特集 Short Paper 新聞記事のテキストマイニングによる長期市場動向の分析 Analysis of Long-term Market Trend by Text-Mining of NewsArticles 藏本 貴久 東京大学大学院 工学系研究科 Takahisa Kuramoto School of Engineering, The University of Tokyo kuramoto@nihonbashi.race.u-tokyo.ac.jp 和泉 潔 東京大学大学院 工学系研究科 & 科学技術振興機構 CREST, さきがけ Kiyoshi Izumi School of Engineering, The University of Tokyo & CREST, PRESTO, JST izumi@sys.t.u-tokyo.ac.jp
平素よりイベントカレンダー+ログをご利用いただき、誠にありがとうございます。 イベントカレンダー+ログは「IT・製造業・ビジネス関係のイベント(セミナー・展示会・勉強会・コンテスト・Webイベントなど)を開催する企業・コミュニティが登録したイベント情報のポータルサイト」として約7年間運営をしてきました。これまでサービスを続けることができたのは、イベントカレンダー+ログのコンセプトに共感をいただき、適切なイベント情報をお寄せいただいた皆さまのご支援があったからこそと考えております。重ねて御礼申し上げます。 しかしながら、イベント情報の入手方法の多様化やイベント紹介サービス市場の状況、@ITの今後のメディア運営方針などを検討した結果、2020年6月30日(火)15:00をもちましてイベントカレンダー+ログのサービスを終了することにしました。 これまでご利用をいただきました皆さまには残念なお知ら
ここ半年でIT業界ではビッグデータというバズワードが一気に広がり、データ分析者の需要が急増しています。データサイエンティストは今後10年で最も魅力的な職業になるとも言われており、データ分析に携わる仕事に就きたいと考えている学生も以前よりは増えてきているのではないかと思います。 ビッグデータ、データサイエンティスト、データマイニング、機械学習などのキーワードが散りばめられた記事も連日のように投稿されていますが、新卒の学生がデータ分析の仕事に就くための方法について触れられているものはあまりないようです。IT業界で働いている人たちの間でも、正しい認知が進んでいない状況ですので、データ分析業界の構造を学生さんが理解することは難しいのではないかと思います。 私自身はデータ分析に携わって5年程度で、まだまだ初心者の域を脱していないぺーぺーですが、データマイナーになるためにどんなキャリアを積めばよいかに
2. Meta Information • 2006.4 – 2012.3 – Keio University • Artificial Intelligence, Semantic Web, Ontology Engineering • 2011.2 – 2012.3 – CTO at Trippiece, Inc. • Software Engineering • 2012.4 – – Engineer at adingo, Inc. • Data Analysis, Operation Engineering twitter: @suzu_v http://blog.kentasuzuki.net
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