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
13k
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
Data Engineering Study#30 LT資料
tetsuroito
2
1.8k
データエンジニアリングの潮流を俯瞰する
tetsuroito
1
1.9k
Classiが取り組んできた 機械学習の試行錯誤
tetsuroito
0
880
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
690
Data Engineering Study #9 Classiのデータ組織の歩み
tetsuroito
5
6.2k
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
5.1k
Subscription Meetup Vol.2 Opening Talk Slide
tetsuroito
0
170
Data_Pipeline_Casual_Talk_Vol.4_for_Ready.pdf
tetsuroito
0
1.7k
Data Pipeline Casual Talk Vol.3 for Ready #DPCT
tetsuroito
0
2.1k
Other Decks in Research
See All in Research
A History of Approximate Nearest Neighbor Search from an Applications Perspective
matsui_528
1
200
2026.01ウェビナー資料
elith
0
310
英語教育 “研究” のあり方:学術知とアウトリーチの緊張関係
terasawat
1
530
それ、チームの改善になってますか?ー「チームとは?」から始めた組織の実験ー
hirakawa51
0
930
"主観で終わらせない"定性データ活用 ― プロダクトディスカバリーを加速させるインサイトマネジメント / Utilizing qualitative data that "doesn't end with subjectivity" - Insight management that accelerates product discovery
kaminashi
16
23k
学習型データ構造:機械学習を内包する新しいデータ構造の設計と解析
matsui_528
6
3.9k
姫路市 -都市OSの「再実装」-
hopin
0
1.7k
IEEE AIxVR 2026 Keynote Talk: "Beyond Visibility: Understanding Scenes and Humans under Challenging Conditions with Diverse Sensing"
miso2024
0
130
病院向け生成AIプロダクト開発の実践と課題
hagino3000
0
570
Satellites Reveal Mobility: A Commuting Origin-destination Flow Generator for Global Cities
satai
3
640
AI Agentの精度改善に見るML開発との共通点 / commonalities in accuracy improvements in agentic era
shimacos
6
1.4k
When Learned Data Structures Meet Computer Vision
matsui_528
1
4.1k
Featured
See All Featured
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
275
41k
We Are The Robots
honzajavorek
0
200
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
83
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
750
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
128
55k
The AI Revolution Will Not Be Monopolized: How open-source beats economies of scale, even for LLMs
inesmontani
PRO
3
3.1k
The browser strikes back
jonoalderson
0
790
Music & Morning Musume
bryan
47
7.1k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
140
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
0
390
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