愛され系データマイニング屋に必要な５個のソフトスキル - dataminer.me
前回のエントリーではどちらかというと技術的な区分で今回のエントリーではデータマイナーとして持っていると愛される（＝仕事を湯水の如くふられる）ために必要なソフトスキルについての経験的なメモ。 せっかくデータマイナーをやるなら、マネーボールのピーター・ブランド（サーバーメトリックスの人）見たいに愛されながら働きたいですよね、ということでそのために必要だと思ったこと： 1.数字をいくらでも見ていられるスキル 膨大なKPIの中からみるべき数字を見つけ出すとか、毎日決まった数字を何個も見続けられるスキル。毎日みているKPIから仮説を構築したり、考察を加えると重宝されます。毎日KPIをみると素早く異変に気づくことができるし、それがあまり得意ではない人も多いので、これをやってあげるとみんなに愛される（見るべきKPIが無限増殖する）人生がスタートします。 2.みんな気づかない数値の関係性が見つけられるスキ
データサイエンティストになりたい学生の為の就職先の選び方 - shakezoの日記
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
[まとめ] 機械学習/データマイニングに興味がある人が読むといいかも？な本をまとめた - パラボラアンテナに立て掛けられた本
機械学習(Machine Learning)が近年盛り上がっていますね。 gihyoでも連載されているし、PRML1 読書会も各地で開催され盛り上がっています。 またその入門書として読むべき本のリストのようなものもいろいろ提示されるようになってきました。 何なら無料でも楽しめるかもしれませんね。 連載：機械学習 はじめよう｜gihyo.jp … 技術評論社 これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ – EchizenBlog-Zwei BLOG::broomie.net: 無料でよめる機械学習・自然言語処理の教科書 自分も機械学習・データマイニング関係の研究室にいていろいろと悩むことや調べることがあったので そういう背景から機械学習とか少し興味あるけど？な人に自分の視点から薦める本をまとめてみます。 この記事では機械学習、データマイニング、パターン認識を明確に区別
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
データマイニング+WEB 勉強会第9回に参加してきた - As a Futurist...
なげーよ！！！！というわけで、TokyoWebMining という勉強会に参加してきました。 いつも人気の勉強会ですぐに ATND 埋まってしまうんですが、たまたま空いてるタイミングで ポチっとできたので参加させて頂きました。 勉強会の詳しいまとめは主催の@hamadakoichiさんがよくまとめられているので こちらをご覧ください。 第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining #9) －2nd Week－方法論・ソーシャル祭り－ を開催しました 個人的な感想を書くと、やめちゃった大学院とかでは機械学習とか近いところにいたので もともと興味はあって論文とかも読んだり、OpenCV 使ったりとかしてたんですが、 まぁ素人の知識くらいしかないので会場の Ph.D.率の高さに頭が上がらない感じでした。 学問も中途半端、エンジニアとしても全然コード書けてない
#TokyoWebmining 第23回データマイニング+WEB＠東京に参加しました - yumulog
会場のニフティさん*1の最寄り駅は、西新宿。初めて降りる駅だと思っていたら、なんか前に来たことある感じがした。でも地下鉄の駅なんてどこも似たようなつくりだからデジャヴだろうと思って歩いていたら、見覚えのある不動産屋さんの建物が。7年前に院試のためウィークリーマンション借りた時の不動産屋さんが西新宿にあるんだった！懐かしすぎる！ という感じで(どんな感じだ)、第23回データマイニング+WEB＠東京(以下、東京Webマイニング)に参加してきました。勉強会の内容等については、主催の @hamadakoichi さんのblog 第23回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 23rd)−大規模ソーシャルデータ・アクセス解析 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog にこれ以上ないくらいまとまっているので、そちらを見ていただくとして、ここでは思ってた
データマイニングを仕事にする人の生態系 - dataminer.me
「データマイニングを仕事とする人＝データマイナー」はどういう人たちがいるかということについて ビックデータとかで世の中がバズってるけど「僕はデータマイニングをやってます！」といったときに適切にその人がやっている業務領域を把握している人ってかなり少ないと思う。 グリーで働いていたときもデータマイナーはどういった仕事をしていて、何をやっていて何ができるのかっていうことを理解していなくてミスコミュニケーションが生まれていたと思うのでちょっとその生態系についてまとめてみた。おそらく、データマイナーといわれる人は以下のタイプがいる： 研究開発をする人 統計学的に新しいイノベーションを起こせる人。Google のPageRankアルゴリズムを作りましたとか、NetfrixやAmazonのレコメンデーションエンジン作りましたとかいう人がこれにあたる。スキル的には統計学にかなり長けている必要があり、その他
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