全くのゼロから「駆け出しデータサイエンティスト」を育てる方法論 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 「データサイエンティスト」の第一次ブーム勃興から6年余り、人工知能ブームに便乗した第二次ブームで人口に膾炙してから3年余り、気が付いたら何やかんや言われながらもデータサイエンティスト及びその類似職が、じわじわと日本国内の産業各分野・企業各社に広まりつつあるように僕の目には映ります。 そういう背景がある中で、ここ1年ぐらいの間にそこかしこで目立つようになってきたのが「ゼロからデータサイエンティストを育てたいのだがどうしたら良いか」という相談や議論。割とあるあるなのが「取引先がデータサイエンティストを採用して商談の席に同席させるようになって、彼らがデータサイエンスの知識を駆使してビシバシ突っ込んでくるのだが、こちらにデータサイエンティストがいないので対応できない」みたいなお話。これは実はUSでも同様だと聞くので*1、案外洋の東西を問わない課題なのかもしれま
断捨離したほうが、データ分析はうまくいく？ 押さえておきたい3つの落とし穴 - Insight for D
Insight for D終了のご案内 2020年6月30日を持ちましてInsight for Dを終了させていただくことにいたしました。今後はYahoo! JAPANの最新マーケティング情報にて、みなさまに役立つ情報発信を行ってまいります。 “データは多ければ多いほどいい”は本当か？ 日常生活では「片づけ術」や、モノを持たない「ミニマムな暮らし方」が好まれているが、なぜか企業のデータとなると、この話は逆になる。これからの時代、データは価値を創造するお金だ、オイル（燃料）だと称賛され、少しでも多く集めること、増やすことに熱心になる企業が多い。 また、自社だけでデータが足りなければ、外部のデータホルダーにお金を払ってまでデータを集める。しかし、そのようにしてせっせと集めたデータが、自社の目的に見事にはまり、期待していたようなお金を生んでいるかというと、そうではない企業がほとんどではないだろう
データに踊らされないようにするためのデザインアプローチ
11月28日に MTDDC Meetup Tokyo 2015 が開催されました。Movable Type に関わるセッションだけでなく、特定の CMS に囚われないディレクションやサイト設計・運用の話もありました。昨年もそうでしたが、WordPress や Drupal といった他 CMS のコミュニティメンバーを交えた座談会もあるのも MTDDC の魅力です。 今回は「データと上手に付き合ってデザインする方法」と題して、クリエイティブとデータを繋げるための考え方や手法を紹介しました。 数字が嘘をつくこともある 近年、すべてを数値化して測定・評価しましょうという動きがあります。本サイトでもデータの重要性を伝え続けていますが、行き過ぎたアプリーチになることもあります。様々な利用者情報を低コストで取得できるようになり、データ分析がより身近になったことは素晴らしいことです。しかし、デザインの決
「R」だけじゃない、使えるオープンソースのデータ可視化ツール
関連キーワード BI（ビジネスインテリジェンス） | ビッグデータ | データサイエンティスト | データ分析 代表的なオープンソース分析ツール「R」を提供するRプロジェクトのWebサイト（出典：The R Foundation）《クリックで拡大》 データ可視化ソフトウェア市場では現在、商用製品が主流だが、データ管理およびアナリティクスにおける他分野と同様に、オープンソースのツールが支持され始めている。こうしたツールには、可視化ライブラリ「D3.js」やマッピングライブラリ「Leaflet」に加え、インタラクティブ可視化機能で強化されており、広く使われている統計分析用プログラミング言語「R」などがある。 併せて読みたいお薦め記事 データ分析事始め ビッグデータ活用、“しくじり案件”から学ぶ7つの教訓 データサイエンティストに縁遠い人のための「機械学習」入門 「データサイエンティスト」として
ツイート中の頻出キーフレーズと連想語から関心事を可視化する実験: Twitter Streaming API→Yahoo API→各種補完API→Gephi - NO_WAIT_FOREVER
Twitter Streaming APIを使用して自分のツイートを取得し、頻出語を調べることを思い立ちました。 Twitterアカウントを通して見た自分の関心事がどんなものであるかを調べ、 どれくらい当たっているかを見る遊びでしたが、結果は当たらずといえども遠からずといった程度でした。 既存のサービスを呼び出すだけのプログラミングであり、 簡単に実装できると思いきや、コード量は思ったより多くなり苦労しました。 この記事では、使用したライブラリやAPIの備忘録を兼ねて、プログラム例とツイートの解析結果可視化例を紹介します。 実験の概要 下記の流れで実験しました。自分のTweet中のキーフレーズだけでは面白くないので、 ちょっと血迷ってGoogleなどが提供する補完サービス(いわゆるサジェスト)の結果を 「連想語」として利用することを考えました。 Twitter Streaming APIを
開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
大規模グラフ解析のための乱択スケッチ技法
夏のトップカンファレンス論文読み会 / Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affin...Shunsuke Ono
第39回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 39th ) − 捗る機械学習・自然言語処理 祭り − を開催しました - hamadakoichi blog
2014/10/11 "第39回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 39th ) −捗る機械学習・自然言語処理 祭り−"を開催しました。 第39回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 39th ) − 捗る機械学習・自然言語処理 祭り − Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった FreakOut のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧 参加者Twitter List : tokyowebmining-39 参加者セキココ：第39回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [Twitter:@komiya_a
データサイエンティストのやる気をくじく「がっかりワード」
「いろんなデータを集めて分析して、その結果を経営陣や現場に発表するじゃないですか。すると『ああそれね。前から知ってたよ』と言われる。あれはこたえますねえ」――。 あるデータサイエンティストへの取材で、こんな“がっかり体験”を聞いたことがある。どうやらこの人だけのものではないらしい。データ分析のコンサルティングや研修に携わるチェンジ（東京・港）の高橋範光取締役は、“それ知ってる症候群”と命名している。 「ビッグデータ分析の結果は、現場を長年経験した人にとっては当たり前であることが少なくない。ことさらに『分析の結果、こんなことが分かりました』と言われると、『とっくに知っていたよ』と言いたくなる気持ちも分からないではない」と高橋氏。 分析対象となるデータがどんどん「ビッグ」になるなか、私たちは「分析によってすごい発見が生まれるのではないか。これまでの常識が覆されるのではないか」という期待を抱かず
【マーケッター必見！】市場調査や企画書作成に役立つ統計データ20選！｜経営・戦略｜経営ハッカー
欲しいデータがズバリ手に入るサイトをまとめました！ 市場調査をしているときや企画書を作成しているときに、「欲しいデータが見つからない…」なんてことがよくあるのではないでしょうか？ そこで、今日は、データが手に入れられるデータをまとめ、統計データを効率的に得て、上手に活用するコツをまとめました。 【目次】 政府系の統計データ３選 リサーチ会社等の公開データ１７選 データを探し、上手く利用するには？ 政府系の統計データ３選！ まず、無料で充実した情報が手に入るのが、政府や官公庁のサイトです。 皆様が払った税金でつくられているものなので、有効に活用しましょう。 １：総務省統計局 総務省統計局では、無料で多くのデータが手に入ります。 手に入るデータのカテゴリーとしては、人口・世帯、住宅・土地、家計、物価、労働などがあります。また日本全体だけではなく地域ごとのデータも手に入ります。 また、このサイト
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