ClubDB2 第173回

Clubdb2 第１７３回

アジェンダ：　注：内容は変わる可能性があります。
1. ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？
2. データサイエンティストに必要な「道具」
3. Pythonを使ったデータ分析の実践

講師:
　日本IBM 中林 紀彦
時間 11月22日（金）19:00 ～ 21:00
場所 IBMイノベーション・センター 18Fセミナールーム(渋谷)

https://www.ibm.com/developerworks/community/wikis/home?lang=en#!/wiki/ClubDB2/page/%E7%AC%AC173%E5%9B%9E

・ITエンジニアが分析結果を持っているだけでは勿体ない。分析結果をオペレーションに組み込む
・ビジネスユーザに課題を持ってもらう。
・ビックデータで何ができるかという問いは意味がない。各社でデータの有効活用方法は違う。基本他社の事例は役に立たない。ビジネスの状況をよく理解できている人でないと分析はできない。
データ分析の整備だけでなくデータを分析する機能を合わせて整備しないとなかなかうまくいかない。分析環境を整備しないと難しい。
・RDBMSだけでなくテキスト検索もできないといけない。
・将来的には画像分析や動画分析も求められる。
・Pythonは分析のライブラリが充実している。もちろん可視化まで実現できる。
・データ分析手法をエンジニアが知っておくのは当たり前。
・ITだけで分析した結果でアナリストの分析結果を超える。ただし、ツールでできることではなく事象ごとにアルゴリズムを作る必要がある。
・音声分析はテキストにしてからテキストマイニング。また、話すスピードなどから感情を読み取ることも必要になる。
・画像分析は物の認識はできるようになった。しかし、属性までは分析できていない。
・Drレベルが集まらないと１つの課題のモデルは作れない。
・感と経験を数値的に説明するためにデータ分析をするとモデルを作りやすい

クラウドファンディングで資金調達をする技術

最近、クラウド、クラウドといろんなところでクラウドという言葉がはやっていますね。

クラウドファンディングとは、簡単にいうとインターネット上でこんなことをやりたいとプロジェクトを立案して、それに賛同してくれる人から資金を寄付してもらうという仕組みです。

ノウハウはリンク先の資料を読んでもらうとよいです。


クラウドファンディングで資金調達をする技術
http://www.slideshare.net/schoowebcampus/ss-28447466



調べてみるといろんなサイトがありました。
たくさんの人が利用しているようです。
一般の人も資金調達をできるのでハードルが低く、プロジェクトも大小さまざまなので、いろんな人が利用できてよいサービスだと思います。

また、一方で問題もたくさんあるようです。
・法整備が進んでいない。
・実際にプロジェクトを執行しないで資金の持ち逃げをしてしまう。

このようなサービスを利用して社会を活性化できることはすばらしいことなので、是非みんなでやってみたいですね。

アメリカではかなりはやっているようですよ。