データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!! - Qiita
データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!!統計データサイエンティスト新人プログラマ応援Qiita10th_過去CountdownCalendar2022 通りすがりのデータサイエンティスト、技術士（情報工学）・工学博士です。2021年9月11日（執筆当時の今日)まで、「俺はデータサイエンティストの経験が長い」ことを自慢していました。二十代の頃、いろんな論文公募で通らずに、データ解析したら二席をいただいたことに始まるかもしれません。 @kazuo_reveさんのあるところでの、ある書き込みに、意見を書こうと思いました。筋書きを立てていたら次々気がついたことが３つありました。気づき１「現場経験」、気づき２「隠蔽、改竄」、気づき３「10年」。 目次 目次 ・気づき1. 現場経験 ・気づき2. 隠蔽・改竄 ・気づき3. この１０年、
たった3人で運用するドコモを支える機械学習基盤の作り方 ー Kubernates × Airflow × DataRobot を使ったMLOpsパイプライン ー - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
TL;DR 自己紹介・モチベーション 処理の再現性の担保・デプロイの迅速化 実現したかったこと 1. コードの再現性を担保する 2. 簡単に機械学習タスクの実行パイプラインをかけるようにする 3. ノートブックファイルを、そのままの形でパイプラインに組み込めるようにする スケーラビリティの確保 DataRobotについて スコアリングコード機能 実装上のポイント 工夫点 はまったポイント 所感 あとがき TL;DR 機械学習基盤をKubernates上で構成することで、機械学習にかかわる一連の処理の再現性を担保できるようになった。 AutoML製品（DataRobot)の機能をKubernates（以下k8s)上で実行させることで、バッチ予測を並行実行し、大幅に高速化することができた。 データサイエンティストが自分自身で容易に機械学習パイプラインの定義・デプロイができるようになった。 自己
豊かな健康社会づくりを目指して
豊かな健康社会づくりを目指して 医療用分析装置をオンラインで遠隔管理、サービスを増やし好業績の“からくり”築く---シスメックス 執行役員 藤本 敬二 氏 シスメックスは1968年に神戸で誕生し、血液検査などの検体検査に使う分析装置を手掛ける。社名はシステマティカル（SYS）とメディックス（ME）と無限の可能性（X）を合わせたもの。国内生産にこだわり、世界170カ国以上に製品とサービスを提供する。血球分析装置の世界シェアは4割に達し、海外売上比率は72.4％に上る。2013年3月期の連結売上高は1456億円で、営業利益率は15.0％。上場以来、13期連続の増収、12期連続の増益を続ける。 高い精度が必須の分析装置、データをオンラインで収集 分析装置は、診断の支援や治療・投薬の効果を測定するため、常に高い精度を求められる。そのため、医療機関は毎日、精度管理用サンプルを使ってトレンド分析による
「企業文化」がデータ分析に果たす役割とは
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 先日、とある国内大手企業の人事の人に、「北川さんはやはり、最初の企業である富士通の影響がありますね」と言われました。 私が入社した1987年当時の富士通は、第8代社長の小林大祐さんの「ともかくやってみろ」というチャレンジ精神が深く根付いていました。やってみないと何も道は開けませんからね。そして、配属されたシステム本部では、「まずはマニュアルを読め＝自分で最初は勉強しろ」と、常に言われていました。3年という短い期間しか富士通にはおりませんでしたが、このチャレンジ精神や自己学習の教えがいまだに大好きです。 加えて、その当時叩き込まれた「顧客との打ち合わせには10分前に行くこと」が、いまだに私自身の行動規範のベースになっていると思います（通常
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