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
6.1k
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
LLMアプリケーションの透明性について
fufufukakaka
0
170
空間音響処理における物理法則に基づく機械学習
skoyamalab
0
220
競合や要望に流されない─B2B SaaSでミニマム要件を決めるリアルな取り組み / Don't be swayed by competitors or requests - A real effort to determine minimum requirements for B2B SaaS
kaminashi
0
880
2025-11-21-DA-10th-satellite
yegusa
0
130
CyberAgent AI Lab研修 / Social Implementation Anti-Patterns in AI Lab
chck
6
3.7k
Pythonでジオを使い倒そう! 〜それとFOSS4G Hiroshima 2026のご紹介を少し〜
wata909
0
1.3k
SREはサイバネティクスの夢をみるか? / Do SREs Dream of Cybernetics?
yuukit
3
410
Thirty Years of Progress in Speech Synthesis: A Personal Perspective on the Past, Present, and Future
ktokuda
0
180
姫路市 -都市OSの「再実装」-
hopin
0
1.7k
[Devfest Incheon 2025] 모두를 위한 친절한 언어모델(LLM) 학습 가이드
beomi
2
1.5k
AIスパコン「さくらONE」の オブザーバビリティ / Observability for AI Supercomputer SAKURAONE
yuukit
2
1.2k
LiDARセキュリティ最前線(2025年)
kentaroy47
0
180
Featured
See All Featured
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
Fireside Chat
paigeccino
41
3.8k
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
1
830
WENDY [Excerpt]
tessaabrams
9
36k
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
Music & Morning Musume
bryan
47
7.1k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
31
10k
The Curse of the Amulet
leimatthew05
1
9.1k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
432
66k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
274
21k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
370
20k
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