ビッグデータ界の識者ヤフー安宅氏が語る、「全く新しい市場創造に必要なのはビッグデータではない」 | Biz/Zine
ビッグデータ界の識者ヤフー安宅氏が語る、「全く新しい市場創造に必要なのはビッグデータではない」 【特別対談】Yahoo!安宅和人氏 ✕ 入山章栄氏 ✕ 佐宗邦威氏：前編 入山章栄氏と佐宗邦威氏がイノベーションとクリエイティビティを包括的にとらえようとする本連載。今回のゲストは、ヤフー株式会社チーフストラテジーオフィサー（CSO）の安宅和人氏。マッキンゼーに入社した後、イェール大学脳神経科学プログラムにて博士号取得。再び同社に復帰後は、消費者マーケティングに従事するという、まさに複数フィールドを行き来する「H型」人間だ。その経験から知的生産の全体観を描いた著書『イシューからはじめよ』（英治出版）は12万部を超えるベストセラーとなり、多くのビジネスパーソンに影響を与えた。前編では、20年以上前から従事してきたマーケティング活動にフォーカスし、市場づくりおよびセンスの磨き方までを伺った。 ビッグ
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
ディープラーニングの勉強用参考書まとめ - あれもPython,これもPython
ディープラーニングタノシイ! イラストで学ぶ ディープラーニング イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書) 作者: 山下隆義出版社/メーカー: 講談社発売日: 2016/02/23メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る 以前、『初めてのディープラーニング』を紹介した時に、 こっちのほうがおすすめだよ、と言われた書籍です。 私はあくまでも初めてのディープラーニングのが好きですけど! レベルとしては初めてのディープラーニングとほとんど一緒。 こちらのほうが、Chainer,TensorFlowと多彩なフレームワークの説明あり。 初めてのディープラーニング 初めてのディープラーニング --オープンソース"Caffe"による演習付き 作者: 武井宏将出版社/メーカー: リックテレコム発売日: 2016/02/19メディア: 単行本（ソフトカバー）
ビッグデータ活用を身近にするAzure - ITpro SPECIAL
ビッグデータ活用への期待は大きい。しかし、現実はデータの収集・解析の難しさ、費用対効果など、導入の障壁は高い。日本マイクロソフトでは、同社が提供するクラウドサービス「Microsoft Azure」上でのビッグデータ活用のための基盤やツールを強化し、こうした課題に対応している。 多くのユーザーに利用される ビッグデータソリューション 世界中にデータセンターを設け、様々なサービスを提供する「Microsoft Azure」（以下、Azure）だが、最近注目されているのが、ビッグデータに関連したサービスの強化だ。2015年に入ってから、新しい分析ツール「Microsoft Power BI」（以下、Power BI）の発表（1月）を皮切りに、毎月のように新しいサービスの提供を発表している。7月には、ビッグデータ活用のためのサービスを統合した「Cortana Analytics Suite」を発
第4回 ビッグデータ分析基盤のためのアドホック分析環境 ～導入編 | gihyo.jp
アドホック分析環境とは？ ビッグデータ分析におけるアドホック分析では、レポーティング分析で得られた気づきを元に具体的な根拠を得るために実施するケースと、ユーザが今までに無い条件を元に分析をするケースがあります。つまり、分析の当初はアドホック分析を行いながら、レポーティング分析に必要な基本KPIを見つけ出していくことが必要になります。 今回と次回で、JupyterとPandasを用いてアドホック分析環境を構築し、分析エンジンとして利用するMySQLに対してインタラクティブに集計と可視化を行うための準備をします。 JupyterとPandasとは？ Jupyterは、Webブラウザベースのインタラクティブシェルを提供するツールです。元々は、iPythonという名前で、Python用のWebブラウザのインタラクティブシェルを提供していました。そこから現在は進化し、Jupyterという名前でさまざ
第1回 ビッグデータ分析を始めよう | gihyo.jp
ビッグデータ分析エンジンを比較してみると、ビッグデータを処理する一般的なインターフェースとしてSQLが提供されていることが主となっています。こうして見ると、最近流行っているビッグデータを使った分析とは、SQLによる分析が主となっていることがわかります。 さらに、他の機能を見てみると、スケジューリングや依存関係を考慮したジョブの実行、データの可視化などは分析エンジン自体は備えておらず、別途用意する利用必要があります。 このように考えてみると、以下の点が気になってきます。 ビッグデータ分析基盤で何をできるようにするのか？ ビッグデータ分析基盤と考えたときに他にどういったツールが必要になるのか？ SQLによる集計を基にした分析ではどういったことができるのか？ 本稿では、ビッグデータ分析基盤を構築するために必要な分析エンジンではなく、主にその周辺のエコシステムについてを中心に紹介し、ビッグデータ分
Google、ビッグデータ処理基盤の「Cloud Dataflow」を正式サービスとして公開。エクサバイトまでスケール可能
Google、ビッグデータ処理基盤の「Cloud Dataflow」を正式サービスとして公開。エクサバイトまでスケール可能 Googleは、ビッグデータ処理のためのサービス「Cloud Dataflow」を正式版として公開すると8月12日に発表しました。 Cloud DataflowはGoogle Cloud Platformで提供されるフルマネージドのクラウドサービスで、エクサバイトのスケールまで対応。大量のデータの取得、変換、分析、分類などの一連の処理を、リアルタイムに処理するストリーム処理、逐次的に処理するバッチ処理のどちらでも同一のプログラミングモデルで記述し処理できるのが特長です。 Cloud Dataflowは昨年の6月に開催されたイベント「Google I/O 2014」ではじめて発表されました。その時点でGoogle社内ではすでにMapReduceを大規模データ処理には使っ
Tableau 9.0 ロードショー Tokyo に参加してきた #Tableau | DevelopersIO
Tableauの新しいバージョン、Ver.9がリリースされたのは今年4月上旬。世界各国でTableau9のリリースイベントが開催されていたのですが、リリースから2ヶ月経ち、いよいよ日本でも記念イベントが開催される運びとなりました。 Smart Meets Fast: Tableau 9.0 Is Here! | Tableau Software Smart Meets Fast - Tableau 9.0 の登場です。 | Tableau Software そのイベントが2015年06月10日に開催された以下イベントとなります。弊社としてもこのイベントは勿論チェックしておりましたので、社員数名で参加して来ました！ Tableau 9.0 ロードショー - 東京開催 | Tableau Software 開催場所はベルサール九段@九段下。受付そばの看板(垂れ幕？)も、今回のリリースを記念する
分散処理基盤Apache Hadoop入門とHadoopエコシステムの最新技術動向 （オープンソースカンファレンス 2015 Tokyo/Spring 講演資料）
分散処理基盤Apache Hadoop入門とHadoopエコシステムの最新技術動向 （オープンソースカンファレンス 2015 Tokyo/Spring 講演資料）
TechCrunch | Startup and Technology News
Parallel Domain is putting the ability to generate synthetic datasets into the hands of its customers. The San Francisco-based startup has launched a new API called Data Lab that stands on the shoulde Multiple subreddits are adopting alternative methods of protesting like publishing only one kind of post, changing the topic in focus, and days when the community turns private. A lot of these commun
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GCP Next: Googleが描く、MapReduceを超えたビッグデータの世界