タグ: データ分析 (58)

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  1. 中山心太氏に,マスクド・アナライズ氏がデータ分析者の未来について聞く第2回。第1回は,データサイエンティストの育成や業務知識を持つことが必要かなどの話で大いに ...
  2. データサイエンティストなど、データ分析・活用で高度なスキルを持つ人材の獲得がきわめて困難になっている。そんな中、専門家を雇わずとも、高度なマシンラーニング(機械 ...
  3. 前回の記事では、なぜいまデータサイエンティストが注目を集めているのか、データサ.
  4. GitHubで2018年に人気のあったオープンソースプロジェクトの統計が公開された。それによると機械学習(ML)や3Dプリント、データ分析といった分野が急成長を遂げており、具体的なプロジェクトとしては「TensorFlow」や、IT部門向けの自動化ツールである「Ansible」や「Kubernetes」が含まれている。 このランキングは、GitHub関連の多くのアップデートとともに発表された「The State of Octoverse」レポートで示されている。Microsoft傘下のGitHubは、同社
  5. 「IBM i」 という夢のOSをご存知ですか? 以下のインフラに必要な要件を満たす業務システムのために設計されたOSです。 1. インフラ更新のたびに発生するアプリケーションのテストやプログラム修正の、費用とワークロードにサヨナラ 2. 基幹アプリケーションを簡単、低コスト、短期間でAI連携し、イノベーションを実現 3. ハッキング対策、データ分析、インフラ運用をすべて自動化 かつてAS/400と呼ばれたOSですが、今、新たに多くのお客様で新規に採用されています。その「IBM i」 に関するイベント
  6. ソフトバンクグループ傘下のコンピュータチップ設計企業ARMが、約6億ドル(約666億円)で米国のデータ分析企業Treasure Dataを買収することに合意したーー7月30日にBloombergが報じたそんなビッグニュースを先日TechCrunchでも取り上げていたけれど、ついに公式の発表が出たようだ。 ARMとTreasure Dataは8月2日、それぞれが公式サイトで本買収案件について正式に発表した。なお買収金額に関しては公開されていない。 今回の買収でARMではデバイスからデータまでを一貫して管理で
  7. いまやWebのデータ分析には欠かせないツールとなったGoogle アナリティクス。その使い方や理解度を確認できる個人認定資格のガイドブック『GAIQ資格試験対策ガイド』 ...
  8. 日本郵船グループは、OSや業務ソフトのクラウドサービスをパッケージにした米マイクロソフトの「Microsoft 365 Enterprise E5」の導入を決めた。日本マイクロソフトが2018年4月26日に発表した。狙いの一つはデータ分析ツール「Power BI」の全社展開。
  9. 間違った情報の展開は良いのか悪いのか?
  10. 日立製作所は2018年3月29日、機器やセンサーから得たOT(Operational Technology、制御・運用技術)データと業務システムのITデータを統合的に分析する、社会・産業インフラ向けのデータ分析基盤を整備したと発表した。本基盤を活用したデータ準備・分析のためのサービスを、2018年4月2日から提供する。価格は個別見積もり。
  11. 米電気自動車メーカーのテスラと宇宙開発企業スペースXの最高経営責任者(CEO)を務めるイーロン・マスク氏は23日、両社の公式ページをフェイスブックから削除した。フェイスブックからのデータ不正流出を受け、同サイトの利用中止を求める声に応える形となった。 フェイスブックをめぐっては先に、英国の政治系データ分析会社、ケンブリッジ・アナリティカがユーザーおよそ5000万人のデータを収集していたとの報道...
  12. 2017-12-13 to , by takuya
  13. データフレームの操作に特化したパッケージです。 Rは基本的に処理速度はあまり早くないですが、dplyrはC++で書かれているのでかなり高速に動作します。
    2017-12-11 to by takuya
  14. AIやデータ分析・データ活用といえば、主にインターネットで事業を展開している企業に限定された話だと思っている方も多いかもしれません。しかし、AIや機械学習の波は、どのような業界にも押し寄せています。本稿では「機械学習をビジネスに活用するためにはどうしたらいいか」という疑問を、より現実的な解を用いて考えていきたいと思います。
  15. ギックスの分析手法とその体系更新しました。名づけて【GiXo Method 2.0】。より実態に即した、実践的な体系となっています。|第2回
  16. AIやデータ分析・データ活用といえば、主にインターネットで事業を展開している企業に限定された話だと思っている方も多いかもしれません。しかし、AIや機械学習の波は、どのような業界にも押し寄せています。本稿では「機械学習をビジネスに活用するためにはどうしたらいいか」という疑問を、より現実的な解を用いて考えていきたいと思います。
  17. updated: 2017-03-17, original: 2017-03-15 to , , , by takuya

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