データ分析に関する記事とニュース
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2020/06/01ディープラーニングによる時系列データ予測モデル――精度を高める2つの方法とは？
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。第3回では、予測モデルの精度を向上させる2つの方法をお伝えいたします。（編集部）
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2020/05/26IRISのインターオペラビリティ機能を使いこなそう（後編）～OpenAPIを利用したRESTサーバの構築
この連載では、InterSystems IRIS Data Platform（以下IRIS）を使って車載器から発生するデータを扱うIoTアプリケーションの構築方法を紹介しています。これまでの連載をまだご覧いただいていない方は、ぜひこの機会にお試しください。
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2020/03/31IRISのインターオペラビリティ機能を使いこなそう（前編）
この連載では、InterSystems IRIS Data Platform（以下IRIS）を使って車載器から発生するデータを扱うIoTアプリケーションの構築方法を紹介しています。これまでの連載をまだご覧いただいていない方は、是非この機会にお試しください。
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2020/02/14AIサービスの開発に求められる予測性能以外のこととは？データ粒度の詳細化を例に学ぶ
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。第2回では、PoC（概念実証）進行中にサービス性向上のため、当初の目標スコープからの追加・変更があった場合、どのようなことが起こるのかをお伝えします。（編集部）
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2020/02/03Visual Studio Codeを使ってIRISのクラスを定義してみよう
連載の前回では、InterSystems IRIS Data Platform（以下IRIS）のインターオペラビリティ機能を使ってMQTTブローカに接続する方法をご紹介しました。これまでの連載をまだご覧いただいていない方は、ぜひこの機会にお試しください。今回は、Visual Studio Codeを使ってIRISのクラス定義を行う方法をご紹介したいと思います。
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2019/12/24データサイエンスとは何か？ 『事例で学ぶ！あたらしいデータサイエンスの教科書』から第1章を公開
様々な領域のデータを収集できるようになった今、データサイエンスに基づく意思決定や社会課題の解決に期待が寄せられています。その手法を学ぶにあたっては、そもそもデータサイエンスがどういうものなのかを知っておかなければなりません。横浜市立大学データサイエンス学部の初代学部長である岩崎学さんが解説する『事例で学ぶ！あたらしいデータサイエンスの教科書』（翔泳社）から、「第1章 データサイエンスとは」を抜粋して紹介します。
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2019/12/20ディープラーニングを用いた時系列データの予測モデルの作り方
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。第1回では、プロトタイプで想定するサービスが作れるかを検証するPoC（概念実証）の辺りをお伝えします。（編集部）
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2019/12/06データプラットフォーム「IRIS」からMQTTプロトコルを利用してみる
前回は「まずは動かしてみよう！」と題してInterSystems IRIS Data Platform（以下IRIS）を使ったIoTアプリケーションを紹介しました。まだ試していない方は、ぜひ前回の記事をご覧ください。以降の連載では、そのアプリケーションの開発手順を解説しながら、IRISのさまざまな機能を体験していただきたいと思います。今回は、IoTアプリケーションで使用されることの多いMQTTプロトコルを、IRISから利用する方法について解説します。
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2019/10/15データプラットフォーム「IRIS」を、まずは動かしてみよう！
前回は、InterSystems IRIS Data Platform（以下IRIS）が誕生した背景やIRISの設計思想などについて説明しました。その中でも述べましたが、IoTの拡がりなどに伴い大量のデータが発生する時代になり、機械学習／AIを活用してデータを分析するニーズが高まっています。真に価値ある成果を引き出すには、データを収集・統合し、高いパフォーマンスでアクセスできるデータプラットフォームが求められます。また、アプリケーションを迅速に開発できることも、データプラットフォームに必要な要...
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2019/09/19複雑化するソフトウェア開発環境にどう対応するのか―RPA、AI時代のデータ活用、データプラットフォームを考える
AI／機械学習が全盛の時代、急速に変化するIT環境の中で、日々刻々生成される膨大なデータを扱うアプリケーション開発にも、大きな変化が求められます。この連載では、大きく変革するIT環境の中、多種多様で膨大なデータを扱うアプリケーション開発の一つのアプローチとして、インターシステムズ製品を使ったシンプルなアプローチをご紹介します。
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2019/07/25GCPでリアルタイムデータ基盤を内製――ユーザー体験を向上させる事例の紹介
スキマ時間で情報を収集できるスマートフォンの普及に伴い、Web上でリアルタイムに接客するニーズは高まる一方です。本連載ではその流れに対応するべく、リアルタイムなストリームデータ活用を実現する基盤（hacci：ハッチ）を内製した事例を紹介します。第1回では基盤に用いられた技術やアーキテクチャについて解説しました。第2回となる本稿ではリアルタイムデータ基盤の実際の導入事例や、今後の展望をお伝えします。
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2019/06/12何のためにデータを分析するのか？ 『スケーラブルデータサイエンス』が教えるデータエンジニアの役割
データ分析の目的はレポートやグラフの作成ではありません。翔泳社から発売した『スケーラブルデータサイエンス』では、その目的を「ビジネスで成果を出すためのより良い意思決定」としています。今回、データサイエンスのノウハウを詳細に解説した本書から、データ分析の目的やデータエンジニアの役割について説明した第1章の一部を紹介します。
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2018/12/12定番のPython機械学習ライブラリ「scikit-learn」ではじめての学習モデル作成から改善まで
本連載ではプログラミングの基本は理解しているが、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語の中でも特にデータ解析環境が整っているPythonをとりあげ、対話型解析ツールやライブラリによるデータ解析の実行・可視化の方法をを解説します。第4回となる本稿ではPythonによる機械学習を解説します。まず機械学習の概観について確認し、Jupyter Notebookとライブラリscikit-learn使った機械学習の手順を解説します。...
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2018/11/30国内最大規模のデータで「社会の課題」を解決できるよろこび――現役データサイエンティストが語る“仕事の魅力”
データの利活用ニーズの急増とともに、日本でも注目度が高まっている「データサイエンティスト」。エンジニアとの接点も増える中、実際にどのような仕事をしているのか、気になる方も多いだろう。そこで、国内最大規模のデータと最先端のデータ処理・分析技術をもつデータサイエンティスト集団「ARISE analytics」で、実際に活躍中の2人に登場いただき、その仕事の内容ややりがい、スキル習得、職場環境などについてうかがった。
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2018/11/15Pythonではじめての統計～基本情報の確認から検定まで
本稿ではプログラミングの基本は理解しているがより実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語の中でも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonをとりあげ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。本稿ではPythonによる統計データ解析を解説します。まず統計の概観について確認し、Jupyter Notebookを使った基本統計量の確認・相関・検定の手順を解説します。
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2018/09/28データ分析エンジニアの役割とは？ Pythonと機械学習はどう役立つ？
データ分析に関心のある方にとって、Pythonは気になる言語の一つ。しかし、実際にデータ分析をしようとしたとき、何から学べばいいのでしょうか。翔泳社の『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』から、Pythonを使ってデータ分析の手法を学んでいくための基礎知識を紹介します。
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2018/07/04研究者とエンジニアが集い、機械学習工学という新しい工学の体系化を目指す～「機械学習工学研究会キックオフシンポジウム」レポート
2018年5月17日、日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 キックオフシンポジウムが開催された。機械学習が普及するなか、実装や運用のシステムに固有の難しさがあり、これまでのソフトウェア工学が通用しない部分があるとして、機械学習工学研究会が発足した。研究者だけではなくSIerも混じり、機械学習とシステム開発の関する現状を共有したキックオフとなった。
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2018/07/02本格的なPythonデータ解析環境を手軽に！ 「Jupyter Notebook」の導入から可視化まで
本連載では、プログラミングの基本は理解していて、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語のなかでも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonを取り上げ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。本稿ではブラウザで動作するOSSの対話型データ解析ツール「Jupyter Notebook」を紹介します。導入から実際にPythonとライブラリを用いたデータ解析の実行、可視...
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2018/06/05「データ分析」が破壊的な力を持った時代にSASが提供できる価値とは【SAS FORUM JAPAN 2018】
SAS Institute Japanは5月18日、東京都港区のグランドハイアット東京において「SAS FORUM JAPAN 2018」を開催した。基調講演において、SAS Institute Inc.のエグゼクティブ・バイスプレジデント兼COO兼CTOであるオリバー・シャーベンバーガー氏は「アナリティクス」（分析）が現在、社会や経済を大きく変革する破壊的なテクノロジーとなっていること。そして、これまで40年以上にわたってアナリティクスの領域をリードしてきたSASこそが、アナリティクスから価...
