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
13k
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
More Decks by tetsuroito
See All by tetsuroito
白金鉱業meetup発表資料
tetsuroito
1
390
Data Engineering Study#30 LT資料
tetsuroito
2
2.1k
データエンジニアリングの潮流を俯瞰する
tetsuroito
1
2k
Classiが取り組んできた 機械学習の試行錯誤
tetsuroito
0
910
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
710
Data Engineering Study #9 Classiのデータ組織の歩み
tetsuroito
5
6.4k
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
5.3k
Subscription Meetup Vol.2 Opening Talk Slide
tetsuroito
0
190
Data_Pipeline_Casual_Talk_Vol.4_for_Ready.pdf
tetsuroito
0
1.8k
Other Decks in Research
See All in Research
Scalable dynamic origin-destination demand estimation enhanced by high-resolution satellite imagery data
satai
3
400
AIで最適化を解けるか?
mickey_kubo
0
150
Cross-Media Human-Information Interaction
signer
PRO
0
170
CVPR2026論文紹介_VLMにとって良いvision encoderとは何か?Rethinking Model Selection in VLM Through the Lens of Gromov-Wasserstein Distance
kobayashi31
1
190
ふとした出会いで生まれたSkillが、 社内利用1位になるまで
mikimhk
13
14k
RS-Agent: Automating Remote Sensing Tasks through Intelligent Agent
satai
3
460
Using our influence and power for patient safety
helenbevan
0
390
The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey
shunk031
4
1.2k
SOTAのさらに先へ:厳しい推論制約下での高性能モデルのPost-Training
analokmaus
0
1.4k
【ローカルAIに向き合う展示会vol.2】液体時間定数型モジュールを用いた オリジナルの双方向エンコーダーモデルNexteraBERT 推論速度向上検討並びにダウンストリーム評価
rikkabotan7
0
160
kintone リサーチ副部/UXリサーチャー 業務紹介
cybozuinsideout
PRO
0
130
人間中心の意思決定支援AI
yukinobaba
PRO
7
3.8k
Featured
See All Featured
Why Mistakes Are the Best Teachers: Turning Failure into a Pathway for Growth
auna
0
200
The untapped power of vector embeddings
frankvandijk
2
1.8k
AI: The stuff that nobody shows you
jnunemaker
PRO
9
910
Jess Joyce - The Pitfalls of Following Frameworks
techseoconnect
PRO
1
370
WCS-LA-2024
lcolladotor
0
790
DevOps and Value Stream Thinking: Enabling flow, efficiency and business value
helenjbeal
1
320
職位にかかわらず全員がリーダーシップを発揮するチーム作り / Building a team where everyone can demonstrate leadership regardless of position
madoxten
64
56k
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
2.1k
Docker and Python
trallard
47
4.1k
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
380
Believing is Seeing
oripsolob
1
190
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1369
210k
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