$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Data Pipeline Casual Talk for Ready
Search
tetsuroito
February 08, 2019
Research
1
12k
Data Pipeline Casual Talk for Ready
20190213 Data Pipeline Casual Talk @エムスリーのオープニングトーク資料です。
tetsuroito
February 08, 2019
Tweet
Share
More Decks by tetsuroito
See All by tetsuroito
データエンジニアリングの潮流を俯瞰する
tetsuroito
1
1.7k
Classiが取り組んできた 機械学習の試行錯誤
tetsuroito
0
780
事業会社でのデータマネジメントのプラクティス #TechMar
tetsuroito
1
580
Data Engineering Study #9 Classiのデータ組織の歩み
tetsuroito
5
5.5k
Data Engineering Study #3 基調講演_データ分析基盤の浸透に必要なこと
tetsuroito
4
4.6k
Subscription Meetup Vol.2 Opening Talk Slide
tetsuroito
0
110
Data_Pipeline_Casual_Talk_Vol.4_for_Ready.pdf
tetsuroito
0
1.4k
Data Pipeline Casual Talk Vol.3 for Ready #DPCT
tetsuroito
0
1.8k
データサイエンティスト養成読本ビジネス活用編のこぼれ話とエンジニアとデータサイエンティストのコラボについて
tetsuroito
3
3.2k
Other Decks in Research
See All in Research
Human-Informed Machine Learning Models and Interactions
hiromu1996
2
500
チュートリアル:Mamba, Vision Mamba (Vim)
hf149
5
1.4k
Consciously drifting
fumiyaakasaka
0
100
言語処理学会30周年記念事業留学支援交流会@YANS2024:「学生のための短期留学」
a1da4
1
250
データサイエンティストをめぐる環境の違い 2024年版〈一般ビジネスパーソン調査の国際比較〉
datascientistsociety
PRO
0
700
日本語医療LLM評価ベンチマークの構築と性能分析
fta98
3
690
The many faces of AI and the role of mathematics
gpeyre
1
1.3k
多様かつ継続的に変化する環境に適応する情報システム/thesis-defense-presentation
monochromegane
1
560
Weekly AI Agents News! 8月号 論文のアーカイブ
masatoto
1
200
12
0325
0
190
大規模言語モデルを用いた日本語視覚言語モデルの評価方法とベースラインモデルの提案 【MIRU 2024】
kentosasaki
2
530
ニューラルネットワークの損失地形
joisino
PRO
36
17k
Featured
See All Featured
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
79
8.7k
Optimizing for Happiness
mojombo
376
70k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
111
49k
How GitHub (no longer) Works
holman
310
140k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
356
29k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
341
39k
The Language of Interfaces
destraynor
154
24k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
510
110k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
132
33k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
364
19k
Code Review Best Practice
trishagee
64
17k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
693
190k
Transcript
Data Pipeline Casual Talk for Ready 2019/02/13(Wed) @エムスリー
何者ですか? • 名前:伊藤 徹郎 (@tetsuroito) • 所属:Classi株式会社 AI室 データサイエンティスト •
分野:Educational Technology , Learning Analytics • 著書:データサイエンティスト養成読本ビジネス活用編 • 運営: ◦ Machine Learning Casual Talks ◦ Data Analyst Meetup Tokyo など
カジュアルとは 引用 https://twitter.com/con_mame/status/457130929270435840
#DPCTの狙い データ活用のコモディティ化がだいぶ浸透した ガートナー・ハイプサイクル 2018の図は https://japan.zdnet.com/article/35126917/ より引用
#DPCTの狙い • すべてのリソースとなる「データ」 • 活用の必要性は周知の通り • 21世紀の石油と形容されることもある • ビッグデータと称し、「量」が重視される •
GPUなどの計算リソースなどの進化 などなど
#DPCTの狙い そのデータの生成過程知ってますか? 誰がどうやって利用可能なデータにして いますか? 品質を上げるための苦労を知ってます か? それを担っているのは誰ですか? どんなスキルや経験が必要ですか? どんなツールがありますか? え、機械学習に使いたいって?
・・・
#DPCTの狙い • データの処理工程であるパイプラインがまだ軽視されている • パイプラインの技術情報の共有 • 活用へのパイプライン、機械学習へのパイプライン(MLパイプライン) • 様々なツールの情報 •
担い手のスキル情報 • チームビルディング • 運用における課題 etc こんなことをカジュアルに話すのは#DPCTです!
登壇者だけでなく、 参加者のみなさんからの活発な議論を よろしくお願いします!
大好評のため、次回も開催したいと思います。 発表者および会場を募集します。 よろしくお願いします。
Appendix:申込者属性集計(複数回答可)
Appendix:DPCTに期待すること
Appendix:DPCTに期待すること