データ分析に関する記事とニュース
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2021/09/08行列分解を用いた推薦システムを実装してみよう！【推薦システム入門】
データをもとに、ユーザーが気に入りそうなアイテムを推薦する推薦システムは、通販サイトや求人サイトなど、生活のいたるところで利用されています。本連載では推薦システムについて学びたい開発者やデータサイエンティスト、およびプロダクトのユーザー体験を向上させたいと考えている方向けに、接触履歴情報のみを用いる「暗黙的フィードバック」を使った推薦システムの概要と代表的なアルゴリズム、およびそれらの長所と短所を解説します。前回は、接触履歴情報のみのデータである「暗黙的フィードバック」を用いた推薦システムのう...
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2021/07/01データ分析の基礎から実践力が身につく、エンジニア向け「データサイエンス実践コース」提供開始
人工知能（AI）領域を含めた先端技術に関する教育事業を展開するキカガクは企業のDX推進を援助するため、データサイエンスの基礎から実践までを学ぶことができる、エンジニア向けの「データサイエンス実践コース」の提供を6月29日より開始した。
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2021/06/28推薦システム初心者におすすめの手法「行列分解」とは？ ～特異値分解からCB2CF法によるコールドスタート問題解決まで～
データをもとに、ユーザーが気に入りそうなアイテムを推薦する推薦システムは、通販サイトや求人サイトなど、生活のいたるところで利用されています。本連載では推薦システムについて学びたい開発者やデータサイエンティスト、およびプロダクトのユーザー体験を向上させたいと考えている方向けに、接触履歴情報のみを用いる「暗黙的フィードバック」を用いた推薦システムの概要と代表的なアルゴリズム、およびそれらの長所と短所を解説します。前回は、推薦システムの概要と、実装に必要なリソースを解説しました。今回は、推薦システム...
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2021/04/14ユーザー体験を向上させる、暗黙的フィードバックを用いた推薦システムの作り方
データをもとに、ユーザーが気に入りそうなアイテムを推薦する推薦システムは、通販サイトや求人サイトなど、生活のいたるところで利用されています。本連載では推薦システムについて学びたい開発者やデータサイエンティスト、およびプロダクトのユーザー体験を向上させたいと考えている方向けに、接触履歴情報のみを用いる「暗黙的フィードバック」を用いた推薦システムの概要と代表的なアルゴリズム、およびそれらの長所と短所を解説します。連載の第1回は、推薦システムの概要と、実装に必要なリソースについて解説していきます。 ...
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2021/04/06データミックス、「データサイエンティスト育成コース本講座」をリニューアル
データミックスは、個人向けスクールのメインコース「データサイエンティスト育成コース本講座」を4月5日にリニューアルし、7月1日より開講する。
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2021/04/06Cloudera Data PlatformがGoogle Cloud上で利用できるように
米Clouderaは、「Cloudera Data Platform（CDP）」のGoogle Cloudにおける一般利用が可能になったことを、3月31日（現地時間）に発表した。
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2021/03/24「データ」は不確実性と戦う武器――事業を観測しながら改善する、プロダクト開発の仕組み作り
プロダクト開発は、関係者の誰も正解を知らない、不確実性が高い環境の中で進めなければならないものだ。仮説から正解を導き出すには、どんなアプローチが必要なのだろうか。その答えの一つがデータの活用だ。ProductZineは、1月22日に、DMM.com 総合トップ開発部 部長である石垣雅人氏を招き、データを軸としたプロダクト開発のウェビナーを開催。石垣氏は、事業を科学的に理解し、仮説検証によって正解を導き出す手法を具体的に解説した。
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2021/01/08
「JupyterLab 3.0」リリース、Jupyter Notebookの後継となる対話型Webアプリ開発環境の最新版
Project Jupyterは、Jupyter Notebookの後継となる対話型Webアプリケーション開発環境の最新版「JupyterLab 3.0」を、1月5日（現地時間）にリリースした。
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2020/12/18ディープラーニングによる時系列データ予測モデルの問題点を解消する
本稿では、NTTテクノクロスでAIエンジニアとして活躍する筆者が、実際にどのようなことを行っていて、どのような苦労があるのかを、実際に動かして試せる「時系列データの予測モデル作成」の題材を通して、4回にわたってお伝えします。最終回となる今回は、これまでに作成した予測モデルを振り返り、時系列データを用いた予測モデルを作成する際に起きやすい問題とその対応方法をお伝えいたします。（編集部）
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2020/12/17Microsoft、データをビジネスの戦略的資産とするための分析プラットフォームを発表
2020年12月3日（日本時間 12月4日）、Microsoftはオンラインイベント「Shape Your Future with Azure Data and Analytics」を配信し、Azure Synapse AnalyticsやAzure Purviewなどデータ分析に関する新しいAzureのサービスを紹介した。
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2020/10/30
AWS Step FunctionsとAmazon Athenaの統合サポートが開始、S3内のデータ照会ワークフローを構築可能に
AWSは、AWS Step FunctionsがAmazon Athenaとの統合サポートを開始したと、10月22日に発表した。
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2020/10/29データ分析コンペ「Kaggle」でスキル習得！ 初心者がPythonで挑戦できる入門書
10万人以上のデータサイエンティストが参加するデータ分析コンペの「Kaggle」。データ分析の初学者にはやや敷居が高いように思われますが、チュートリアル用のコンペも用意されており、実力を問わず挑戦できるのが魅力です。CodeZineを運営する翔泳社では、データ分析やKaggleに興味がある方のために、参加方法からデータ分析の手法まで解説している入門書『Pythonで動かして学ぶ！Kaggleデータ分析入門』を発売中。今回は本書から、著者の篠田裕之さんがデータ分析の力とKaggleの魅力を語った...
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2020/10/28機械学習でデータ分析ができるMLTKを解説！『Splunkユーザーのためのデータ分析実践バイブル』
多様な目的でデータ分析が可能なプラットフォーム「Splunk」。CodeZineを運営する翔泳社では、10月28日（水）にSplunkで機械学習を用いたデータ分析を可能にする「MLTK（Machine Learning Toolkit）」の使い方を解説した『Splunkユーザーのためのデータ分析実践バイブル』を発売しました。
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2020/10/22データ分析コンペに挑戦して基礎を身につける『Pythonで動かして学ぶ！Kaggleデータ分析入門』
データ分析の勉強をしたいとき、自分がどれくらいの知識を学べたのか、実践で役立てられるのかと不安になることがあるかもしれません。あるいは、勉強のモチベーションが保てず挫折してしまうことも。そんなときに挑戦してみてほしいのが、データ分析コンペ「Kaggle」です。CodeZineを運営する翔泳社では、Kaggleを通してデータ分析を学ぶ『Pythonで動かして学ぶ！Kaggleデータ分析入門』を10月22日（木）に発売しました。
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2020/10/12
Amazon Kinesis Data Analytics、強制停止と自動スケーリングステータスをサポート
米Amazon Web Servicesは、Apache Flinkでストリーミングデータをリアルタイムで変換および分析できる「Amazon Kinesis Data Analytics」において、実行中のアプリケーションを強制停止して、そのステータスを「Ready」にリセットして、アプリケーションをより細かく制御可能になるとともに、アプリケーションがスケールアップまたはスケールダウンしているかどうかを確認できるようになったことを、10月8日（現地時間）に発表した。
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2020/09/08
Google、データサイエンティストや機械学習エンジニア向けのMLOpsサービスを発表
米Googleは、データサイエンティストや機械学習エンジニア向けに、MLOps（Machine Learning Operations）に関するサービスを、9月1日（現地時間）に発表した。
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2020/09/07Kaggleコンペ参加予定者向けの「実践データサイエンスコース」が開講
アイデミーは、同社が運営するオンラインAIプログラミングスクール「Aidemy Premium Plan」において、Kaggleコンペに参加予定のデータサイエンティストを支援すべく、初学者から経験者にまで幅広く学びを提供する講座「実践データサイエンスコース」（ベータ版）を、9月7日に開講した。
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2020/07/15
Google、AWSやAzureをまたいでデータ分析ができる「BigQuery Omni」を発表
米Googleは、Google Cloud、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure（Azureは近日提供予定）のデータにアクセスして、安全に分析できるマルチクラウド分析ソリューション「BigQuery Omni」を、7月14日（現地時間）に発表した。
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2020/06/18
データサイエンス初学者向け学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」が公開
データサイエンティスト協会は、6月15日、構造化データの加工について実践的に学べる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubで公開した。
