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「データサイエンティスト」最新記事一覧

分析モデルの開発、展開を機械学習で自動化 IBMが提供へ
高価値の企業データを元にした学習分析モデルの作成・トレーニングを自動化する機械学習プラットフォーム「IBM Machine Learning」を発表。「IBM z Systems」メインフレームから提供を開始する。(2017/2/20)

タイピングは得意なんです:
PR:池澤あやか、タレントとエンジニアのダブルワークを希望する
えっ、週に3日働くだけでそんなにもらえるの?――希望条件に合った仕事を選ぶはずだったのに、時給が気になる池澤さん。派遣エンジニアってそんなにもうかるの?(2017/2/17)

大幅な高速化を達成:
利用広がるTensorFlow、バージョン1.0がリリース
米グーグルは2017年2月15日(現地時間)、オープンソースの機械学習ライブラリ「TensorFlow」のバージョン1.0を発表した。(2017/2/16)

機械学習活用プロジェクト大解剖(1):
「Deep Learningをサービスに導入したい!」人が泣かないために知っておきたいこと
サイト内検索のランキングアルゴリズムに機械学習を活用した事例を通じて、Deep Learningをはじめとした機械学習の強みと限界を探る連載。(2017/2/20)

GitHubで公開:
インテル、Spark対応の分散型ディープラーニングライブラリ「BigDL」をオープンソース化
インテルがデータサイエンティストのディープラーニング活用を支援する「Apache Spark」対応分散型ディープラーニングライブラリ「BigDL」をオープンソース化。GitHubで公開した。(2017/2/10)

DMP成功まで、あと1センチ(8):
「DMP導入で業務がラクになる」という勘違い
DMPを導入すれば、業務が楽になると思っていた――。そんな“勘違い”をしている企業は意外と多いもの。DMPは構築して終わりではなく、むしろそこからが本番。今回のテーマに「あーあるある」とうなずいてしまったアナタ。危険な職場にいるって、分かってますか?(2017/2/9)

リコーのITが見せた、デジタル時代における複写機メーカーの戦い方
「ITを経営の武器に」――。デジタル技術が旧来の事業モデルを“破壊”すると言われる現在において、この言葉を実践できるかが企業の存亡にかかわるとされる。リコーが取り組み状況を語った。(2017/2/9)

グローバルで得たノウハウや知見はどのように生かされるのか:
PR:サイバー攻撃にマイクロソフトはどのように対抗しているのか――マイクロソフトの最新セキュリティ対策事情
世界で最もサイバー攻撃の標的にされている企業の1つでもあるマイクロソフト。しかし、そのセキュリティ対策や組織構造の詳細はあまり知られていないだろう。数多くのセキュリティ製品やテクノロジー、サービスを提供するマイクロソフトのセキュリティ対策とはどのようなものなのか。今、マイクロソフトが最も注力する「セキュリティへの取り組み」を通じて、その詳細に迫ってみたい。(2017/2/9)

「ビッグデータプロジェクト」の進め方(4):
ビッグデータ基盤の本番環境設計──セキュリティ管理とデータ管理を考察する
本連載は、「ビッグデータプロジェクトの“進め方”」を業務視点/ビジネス視点の両面から理解し、具体的に実践していくためのナレッジアーカイブです。今回は、ビッグデータ基盤における本番環境の設計で考慮すべき「セキュリティ管理」と「データ管理」の項目を解説します。(2017/2/8)

提供:東日本電信電話株式会社
スポーツ界で進むデータ活用、データサイエンスは“チームワーク”が大切?
スポーツの世界では、データ分析を意思決定プロセスに取り入れる動きが始まっている。実際、プロチームが人材確保に乗り出している。一方で、定義の固まっていないデータサイエンスの領域ではチームワークが大切だ。(2017/2/8)

観光客呼び戻しへデータ活用:
熊本観光にビッグデータ活用 震災からの復興目指す
被災した熊本県の観光振興にビッグデータを活用する取り組みが始まる。(2017/2/7)

高速開発ツールが後押し
“ノーコード/ローコード”のソフト開発が浮上、問われるのは開発者の思考に
企業のアプリケーション開発が変化しつつある。「開発者」の定義が変化し、業務部門のメンバーによる市民開発者の存在が主流になりつつある。これを後押しするのがノーコード/ローコードのアプリケーション開発ツールだ。(2017/2/7)

海賊版とダフ屋があっても伸びる:
「コケても興収10億円」中国映画の急成長
「君の名は。」の中国展開が好調だったが、実は中国の映画産業は、年々成長を続けている。中国の映画産業に何が起こっているのか? 中国とビジネスをしていくうえでどんなことが必要とされるのか? 「君の名は。」の中国展開を担った柏口之宏代表取締役に聞いた。(2017/2/6)

動き始めた「ラーニングアナリティクス」【第3回】
九州大学でも実践中、「ラーニングアナリティクス」が“空論”ではないこれだけの根拠
学習履歴や行動履歴を生かす「ラーニングアナリティクス」は研究段階ではなく既に実用段階にあり、具体的なメリットを生み出し始めている。先駆的な事例や製品動向を示す。(2017/2/3)

【2月23日開催】IBM iのお客さま向けWebセミナー
IBM i + Watson Analyticsで広がる新次元のデータ分析あなた専属の“データサイエンティスト”!?
(2017/2/3)

PythonコードからFPGAを生成、深層学習したDNNをハードウェアに:
PR:機械学習/Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由
ソフトウェアエンジニアがFPGAを使うハードルがさらに下がってきている。ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。(2017/1/30)

PR:CIOの課題は迅速かつ柔軟な業務革新――デジタル化に欠かせないクラウド活用
デジタルテクノロジーの進化は留まることはなく、今後も指数関数的な進化が続くであろう。企業がデジタル変革に取り組むうえで欠かせないクラウドの活用や、デジタル変革の推進役として大きな期待が掛かるCIOの役割や課題とは。(2017/1/30)

「ビッグデータプロジェクト」の進め方(3):
ビッグデータ基盤の本番環境設計──本番環境におけるクラスタ構成を考察する
本連載は、「ビッグデータプロジェクトの“進め方”」を業務視点/ビジネス視点の両面から理解し、具体的に実践していくためのナレッジアーカイブです。今回は、ビッグデータ基盤の本番環境を設計するのに必要な項目を解説します。(2017/1/27)

キャリアニュース:
2017年上半期の転職市場予測――求人数は高水準のまま緩やかに上昇
転職サービス「DODA(デューダ)」が「転職市場予測 2017上半期」を発表。転職市場の求人数は、2016年下半期の高い水準のまま、緩やかに上昇を続けると見られる。また、11の業種・職種について求人の動向を示した。(2017/1/26)

「訴えてやる!」の前に読む IT訴訟 徹底解説(36):
データベースをパクられたので、著作権侵害で9億円請求します!
IT紛争解決の専門家 細川義洋氏が、IT訴訟事例を例にとり、トラブルの予防策と対処法を解説する本連載。今回は「データベースの著作権」について、判例を基に解説する。(2017/1/25)

デジタル時代のビジネスとテクノロジー(1):
「FinTechは日本発」、ウェルスナビCEO 柴山氏が語る金融とテクノロジー
デジタル化するさまざまな業界で、先駆的な、あるいはユニークな取り組みを進める人たちに焦点を当て、ビジネスとテクノロジーの関係を語ってもらう新連載。第1回は、誰にでも活用できる資産運用サービスを起業した、ウェルスナビのCEO、柴山和久氏に聞いた。(2017/1/24)

学歴=大学名ではない:
「文系エンジニアは世界で通用しない」は本当か?〜シリコンバレーの常識
「米国では、いや日本以外の国では、理系出身者しかITエンジニアになれない」「文系エンジニアというものは海外には存在しない」――このようなウワサを聞いたことはないだろうか。日米のエンジニアが文系エンジニアについて真剣に解説する前後編。後編は、シリコンバレー在住のエンジニアが、米国の採用事情や学歴の考え方、そして文系エンジニアはシリコンバレーに存在するのか、を解説する。(2017/1/23)

API公開からAI活用まで:
ビッグデータで株式投資はどう変わる? カブドットコムの先進事例
社長が自らデータに触れて、データの分析や活用を進めるカブドットコム証券。同社代表執行役社長の齋藤正勝氏が日本データマネジメント・コンソーシアムが主催するユーザー会で、データ活用の取り組みについて講演を行った。(2017/1/20)

乱立するIoTプラットフォームの今後は
2017年、IoTはきっとこうなる――5つの大胆予測
2016年は大企業、中小企業共にモノのインターネット(IoT)に対して多くの投資を行った。IoTは今後どうなっていくのだろうか。2017年で起きるであろう5つの事象を予測する。(2017/1/15)

週刊「調査のチカラ」:
ツイート全量データ分析で判明した受験の縁起物、「キットカット」を超えたのは?
2017年1月14、15日は大学入試センター試験が行われます。今回はこれに便乗……ではなく、受験生の皆さんの健闘を祈って、「学び」をテーマにした調査データを紹介します。(2017/1/14)

IDEARがPythonにも対応:
マイクロソフト、データサイエンスツール群「Data Science Utilities」の新バージョンを公開
マイクロソフトがデータサイエンスツール群の新バージョン「Data Science Utilities version 0.11」をリリース。Python対応の「IDEAR」が追加された。(2017/1/13)

アプリケーション開発に変化も
GPUがけん引する“ハード黄金時代”、ディープラーニングやAI処理で需要高まる
GPU技術はかつて主にゲーマーが関心を持つ分野だったが、今では新型GPUがシステムに搭載され、ディープラーニングやAIアプリケーションの実行に使用されるようになっている。(2017/1/13)

オープンソースのイノベーションをデータ分析にいち早く取り込む――Think Bigがテラデータにもたらす変化とは
日本テラデータが、オープンソースソフトウェアの扱いにたけたThink Bigと協力して新たなビッグデータアナリティクスサービスを提供する。それぞれに強みを持つ両社の融合で生まれてくるものとは。(2017/1/12)

製造ITニュース:
タイヤ生産システムにAI技術搭載の分析プラットフォームを提供
SAS Institute Japanは、AI技術を搭載した分析プラットフォーム「SAS Analytics for IoT」をブリヂストンに提供した。取得したデータや熟練技能員のノウハウを機械学習でモデリングし、生産工程を適切に自動制御する。(2017/1/12)

MONOist IoT Forum 東京 講演レポート:
PR:IoT時代のアナリティクスはエンジニアリングデータが主役になる
製造業におけるIoTでは、ERPなどの従来のITシステムで扱うビジネスデータだけでなく、設計開発や製品運用時に得られるエンジニアリングデータをも含めたデータ活用が進むといわれる。このエンジニアリングデータはどのように活用すればよいのか。またそのためには何が必要なのだろうか。(2017/1/12)

FinTech時代、銀行系システムはどうあるべきか(4):
銀行がFinTech時代を勝ち抜くために行うデータ活用の事例とアーキテクチャ、テクノロジー
本連載では、銀行系システムについて、その要件や歴史を整理しつつ、スマートフォンを使う銀行取引やブロックチェーンなど、新しい技術が及ぼす影響を考察していきます。今回は、銀行を取り巻く環境の変化を整理し、顧客理解をより深める「データ分析」について詳細に見ていきます。(2017/1/17)

Gartner Insights Pickup(4):
アナリティクスにおける10のメガトレンド
デジタル世界が複雑さを増す中、企業の経営陣は、アナリティクスに基づいて行動や意思決定を行う傾向が強まっている。(2017/1/13)

ヘイズ 求人予測:
2017年、最も求人が増加する「5つの職業」とは?
ヘイズ・スペシャリスト・リクルートメント・ジャパンは、2017年の国内転職市場で求人が増加すると思われる5つの職業について発表した。(2017/1/6)

会員が注目した2016年記事ランキング(データ分析編)
「脱Excel」「機械学習」「IoT」、データ分析関連で読者が注目したのはどんな話題?
2016年、データ分析関連の記事で最も読まれたのはどんなテーマだったのか。TechTargetジャパンの関連記事ランキングから探ります。(2017/1/4)

Database Watch(2016年総集編):
データベースから「データ」へ データベースウォッチャーが振り返る2016年、2017年に注目すべき技術
データベースの最新事情を追う連載「Database Watch」から、2016年の動向を振り返りながら、技術者に向けた「2017年にチェックしておくべきトレンド」を先読みします。(2016/12/28)

Weekly Memo:
ITの10大トピックで振り返る2016年
2016年も残すところあとわずか。今回は、この1年の本コラム「Weekly Memo」51本から注目すべき10本をピックアップし、この1年のエンタープライズ市場を振り返ってみたい。(2016/12/26)

採用責任者とガチ面接!:
PR:うつくし過ぎるプログラマー池澤あやかは、ヤフーに入社できるのか?
池澤あやかさん、転職するって……よ?(2016/12/20)

技術政策はいまだ不透明
「トランプ次期大統領」は結局、Appleの“敵”か“味方”か?
次期米大統領のドナルド・トランプ氏の技術政策の全体像は、いまだ不透明だ。「トランプ大統領」の誕生は、IT業界にどのような影響をもたらすのか。専門家の話から探る。(2016/12/21)

IoT/AI/自動運転/データサイエンティストの需要が拡大:
「2017年に求められる職業/職種」とは ヘイズ調査
ヘイズ・スペシャリスト・リクルートメント・ジャパンが2016年下半期の求人件数の動向を基にした、2017年の国内転職市場で求人が増えると思われる5つの職業を発表。IoTやAI、ロボット、データサイエンティストなどの職種の求人が増えるという。(2016/12/19)

アプリ分析プラットフォーム「App Ape」で:
フラー、最短1営業日でアプリ業界の市場競合調査を行う「特急分析代行」の提供開始
フラーは、同社のアプリ分析プラットフォーム「App Ape」において、アプリ業界に特化し、各企業に合わせた市場・競合の調査分析代行サービス「特急分析代行」を開始した。(2016/12/13)

CIOの役割も変わってきている
IT予算停滞は勘違い? 大きく変わったIT支出“5つの傾向”
ニュースでは、企業のIT予算の拡大が鈍化傾向と報じられている。しかし、ビジネスのデジタル化が進み、ITに関する予算は大きく動いている。どのように動いているか5つの傾向を紹介する。(2016/12/12)

予測分析をビジネスに生かすには
「データサイエンティストが足りない」の大問題をどう乗り越える?
あらゆる業務において経験や勘だけでなく、データに基づいた意思決定を実現したい。ただ、データサイエンティストは今でも手いっぱい。うまい解決手段はないだろうか。(2016/12/19)

選挙予測に新しい手法の必要性
トランプ氏当選で露呈、“電話による世論調査はオワコン”か?
2016年米大統領選挙の予想外の結果は、携帯電話しか持たない世帯が主流になった時代における世論調査の在り方に多くの疑問を投げ掛けた。(2016/12/8)

2030年のキャリアはどうなる:
人工知能に「仕事を奪われない」働き方はある?
リクルートワークス研究所が、日本の労働市場シミュレーションの結果を発表。ビジネスパーソンがキャリアを構築するための取り組み方を提案した。(2016/12/2)

AWS re:Invent 2016:
見えてきたAWSのAI戦略、Amazon.comのノウハウを開発者に解放
米Amazon Web Services(AWS)は2016年⒒月30日(米国時間)、コグニティブコンピューティング/ディープラーニングを活用した3つの新サービスを発表した。提供中のAmazon Machine Learningと合わせ、同社のAI関連サービスの姿が見えてきた、(2016/12/1)

IoT/X Tech全盛時代、データ基盤の“新たな要件”とは?:
PR:データ基盤の高速性・拡張性が、ビジネス差別化のカギを握る理由
国内でもデジタルトランスフォーメーションが進展し、IoTやX Techの取り組みが活発化している。これを受けて、「膨大なデータからいかに素早く潜在・顕在ニーズをつかむか」「データをいかに迅速にアクションに変えるか」というテーマが多くの企業にとって課題となっている。こうした中、データ基盤として国内でもフラッシュストレージの導入が進んでいるが、年々データ量が増大し、よりスピーディな分析・処理が求められるようになりつつある中で、差別化を支えるデータ基盤にはどのような要件が求められるのだろうか? 米Dell EMCに話を聞いた(聞き手:@IT編集長 内野宏信)。(2016/12/1)

新しいトレンドの影響力とは
第3次“AI”ブームは本物か、新しく台頭する4つのデータ分析トレンドとは
第3次人工知能(AI)ブームが到来し、再びAIが注目を浴びている。そして、AIとビッグデータにより、新しいトレンドが生まれつつある。(2016/12/1)

原因分析で見えてきたこと
まさかの「トランプ氏当選」で面目丸つぶれのデータサイエンティスト、米大統領選の予想はなぜ外れた?
米大統領選挙では、ほぼ全ての予測モデリングアルゴリズムが勝者予想を外した。その原因にデータサイエンティストが注意を払わなければ、今後あらゆる予測分析プロジェクトを迷走させてしまう恐れがある。(2016/11/30)

Over the AI ――AIの向こう側に(5):
沈黙する人工知能 〜なぜAIは米大統領選の予測に使われなかったのか
世界中が固唾をのんで、その行方を見守った、2016年11月8日の米国大統領選挙。私は、大統領選の予測こそ、人工知能(AI)を使い倒し、その性能をアピールする絶好の機会だとみていたのですが、果たしてAIを手掛けるメーカーや研究所は沈黙を決め込んだままでした。なぜか――。クリントンvsトランプの大統領選の投票を1兆回、シミュレーションしてみた結果、その答えが見えてきました。(2016/11/29)

Weekly Memo:
日本でデータサイエンティストが育たない理由
IoTなどがもたらすビッグデータから新たな知見を引き出す「データサイエンティスト」。統計学の第一人者はその人材像として「逆Π(パイ)型」が求められるという。どういうことか。(2016/11/28)



多くの予想を裏切り、第45代アメリカ合衆国大統領選挙に勝利。貿易に関しては明らかに保護主義的になり、海外人材の活用も難しくなる見込みであり、特にグローバル企業にとっては逆風となるかもしれない。

携帯機としても据え置き機としても使える、任天堂の最新ゲーム機。本体+ディスプレイ、分解可能なコントローラ、テレビに接続するためのドックといった構成で、特に携帯機としての複数人プレイの幅が広くなる印象だ。

アベノミクスの中でも大きなテーマとされている働き方改革と労働生産性の向上。その実現のためには人工知能等も含むITの活用も重要であり、IT業界では自ら率先して新たな取り組みを行う企業も増えてきている。