Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
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
1.8k
Classiが取り組んできた 機械学習の試行錯誤
tetsuroito
0
810
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
600
Data Engineering Study #9 Classiのデータ組織の歩み
tetsuroito
5
5.6k
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
4.7k
Subscription Meetup Vol.2 Opening Talk Slide
tetsuroito
0
120
Data_Pipeline_Casual_Talk_Vol.4_for_Ready.pdf
tetsuroito
0
1.4k
Data Pipeline Casual Talk Vol.3 for Ready #DPCT
tetsuroito
0
1.9k
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
精度を無視しない推薦多様化の評価指標
kuri8ive
1
360
20241226_くまもと公共交通新時代シンポジウム
trafficbrain
0
410
【NLPコロキウム】Stepwise Alignment for Constrained Language Model Policy Optimization (NeurIPS 2024)
akifumi_wachi
3
530
CUNY DHI_Lightning Talks_2024
digitalfellow
0
480
2024/10/30 産総研AIセミナー発表資料
keisuke198619
1
460
[輪講] Transformer Layers as Painters
nk35jk
4
680
知識強化言語モデルLUKE @ LUKEミートアップ
ikuyamada
0
230
渋谷Well-beingアンケート調査結果
shibuyasmartcityassociation
0
400
新規のC言語処理系を実装することによる 組込みシステム研究にもたらす価値 についての考察
zacky1972
1
320
Human-Informed Machine Learning Models and Interactions
hiromu1996
2
570
BtoB プロダクトにおけるインサイトマネジメントの必要性 現場ドリブンなカミナシがインサイトマネジメントに取り組むワケ / Why field-driven Kaminashi is working on insight management
kaminashi
0
180
地理空間情報と自然言語処理:「地球の歩き方旅行記データセット」の高付加価値化を通じて
hiroki13
1
190
Featured
See All Featured
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
461
33k
Practical Orchestrator
shlominoach
186
10k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
47
7.3k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
158
23k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
6
250
How GitHub (no longer) Works
holman
314
140k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
30
4.6k
The Invisible Side of Design
smashingmag
299
50k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
193
16k
Designing for humans not robots
tammielis
250
25k
Optimizing for Happiness
mojombo
376
70k
Building Adaptive Systems
keathley
40
2.4k
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