贬补诲辞辞辫でアナリティクス8チェックリスト
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Checklist for Analytics on Hadoop
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The document discusses methodologies for teaching writing assignments to pre-service educators, emphasizing the importance of structuring learning experiences and facilitating reflections. It outlines the various writing tasks expected of teachers in different educational contexts, highlighting the differences in tasks for pre-service versus in-service teachers. Additionally, it addresses the stylistic expectations for writing across various audiences while noting that many writing tasks have parallel teaching tasks but differ based on the educator's experience level.??????? ??????? ?????? ??????? ?? ?????? Work progress program step by step-b...
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Great optical illusionsPaul Sloane
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This document discusses optical illusions and contains two examples. Square A and Square B appear to be different shades but are actually the same, and two monsters appear different sizes but are in fact equal. The document is authored by Paul Sloane and references his Twitter handle and website on the topic of optical illusions.Tobe a superstar programmer
Tobe a superstar programmerArif Huda
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The document discusses tips for becoming a successful programmer, highlighting the importance of experience, a strong portfolio, and commitment to continuous learning. It emphasizes joining communities and sharing projects as vital strategies for growth. Inspirational figures and various levels of software architecture work are also mentioned as key components of a programmer's journey.Postiglione meridionalismo all'olio d'oliva
Postiglione meridionalismo all'olio d'olivaAlessio Postiglione
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Il documento fornisce dati sulla tiratura e diffusione di una pubblicazione, indicando un totale di 289.219 copie stampate e 339.543 copie diffuse, con un numero di lettori di 2.355.000. ? redatto da Mario Calabresi e include servizi di media monitoring e sezioni editoriali. La data di edizione è il 01/04/17.Basic Study for Erlang #1Masahito Ikuta
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Le document semble contenir une série de dates, probablement organisée par jours, avec des chiffres qui pourraient indiquer un suivi ou un enregistrement. Il ne fournit pas d'autres informations contextuelles ou explicatives. Les données sont répétitives et une analyse plus approfondie serait nécessaire pour en comprendre le sens.Zica profile presentation
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Zee Institute of Creative Art (ZICA) in Bhubaneswar focuses on innovative training in creative fields like animation, visual effects, and graphics, utilizing high-end technology and labs. The institute boasts a strong placement program, with testimonials from students highlighting the quality of education and support received from faculty. In addition to their academic programs, ZICA engages students in extracurricular activities, such as participating in competitions and producing short films.现场の”今”を知る、これからのビッグデータ分析?活用のすすめ
现场の”今”を知る、これからのビッグデータ分析?活用のすすめyuji suzuki
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日本マイクロソフト様主催のイベント「リアルタイムデータ分析の最新動向と取り組み方」にて登壇させていただきました。
https://www.microsoftevents.com/profile/3210203
【讲演资料】ビッグデータ时代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション
【讲演资料】ビッグデータ时代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューションDell TechCenter Japan
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2014年10月15日開催
デル株式会社主催「Dell Solutions Roadshow (DSR) 2014 Tokyo」講演資料
タイトル：
ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション
講師：
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
ビックデータアナリティクス部
シニアエンジニア
小平 啓一 氏
内容：
ビックデータを統計解析の手法を使って分析?予測?モデリングするビジネスアナリティクスによって新しいビジネスチャンスが生まれている。
BAシステムとしてSAS Visual Analyticsの機能とそれを支えるDELL PowerEdge VRTXの実力に迫る。Beginner must-see! A future that can be opened by learning Hadoop
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What is "Hadoop" now? It is difficult to hear ... But those who are interested, those who are thinking about the future as active as a data engineer, those who are new to the first time, through introductions of Hadoop and the surrounding ecosystem, introducing merits and examples, "What now Should I learn? "And I will introduce the future spreading through learning Hadoop and the surrounding ecosystem.基调讲演：「多様化する情报を支える技术」／西川彻
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PFIオープンセミナー2012「多様化する情報を支える技術」
2012年9月21日（金）実施
?概要?ビッグデータ分析の対象は、人が生み出すデータから、機械が自動的に生み出すデータへとシフトしつつある。そうなると、データが生まれるスループットは桁違いに大きくなり、また、データの種類は多様性を極めるようになる。データ処理アーキテクチャも、データ処理手法も、大きく進化する必要がある。増え行くデータの量?多様性に対して、技術者としてどう取り組むべきか、実例を交えながら概説する。 More Related Content
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ビッグデータ時代にむけて/濱田 正彦Takumi Kurosawa
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IBMのシステムズ & テクノロジー?エバンジェリストとしてSmarter Computingを担当している濱田 正彦による『ビッグデータ時代にむけて』と題した講演の資料です。
本公演は2012年5月23日に開催され、講演の録画は前半と後半にわけて公開しております。
(前半) https://www.facebook.com/photo.php?v=305249496227676
(後半) https://www.facebook.com/photo.php?v=306470076105618Use case and Live demo : Agile data integration from Legacy system to Hadoop ...
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2012/12/7にComSysで招待講演した際のプレゼン資料です。2013/1時点でのJubatusに関する全部入り資料になっています。
概要：Hadoopは非常に成功した大規模データの分散処理基盤である一方、データを貯めないリアルタイム処理や、統計的な手法で知見や予測モデルを得る機械学習技術のサポートは限定的である。Jubatusは、それらHadoopに足りない「分散?リアルタイム?機械学習」を実現するためのOSSフレームワークとして2011年にリリースされた。その技術的特徵は、オンライン学習アルゴリズムを分散化し、かつ分散環境でコストの高いデータ共有を排除してコンパクトな機械学習モデルのみを緩やかに共有するMix操作を中心とした計算アーキテクチャを採用していることにある。本講演ではその動作原理を中心にJubatusの裏側を紹介する。リオ五轮でも活跃！「ハードワーク」から「スマートワーク」へ変革を支援する滨叠惭クラウド
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- 4. Copyr ight ? 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. 4 1 Hadoopについて理解する 2 インメモリ?アナリティクスの活用を検討する 3 分析のためのデータ準備プロセスを見直す 4 データを探索し新しい洞察を得る 5 アドバンスト?アナリティクスについて理解する 6 テキスト?アナリティクスの本当の活用方法 7 アナリティクスでビジネス価値を生み出すために 8 スキルの評価 Hadoopを始めるために知っておくべきこと－チェックリスト８項目－
- 5. Copyr ight ? 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. 5 1. Hadoopについて理解する Hadoopとは、安価なH/Wを並べることにより、非常に大量のデータ を蓄積し、そのデータを並列に処理する技術?方法である HDFS 分散ストレージ YARN リソース管理 Map Reduce データ処理 Pig,Hiveなど データ処理 その他 データ処理 アナリティクス Hadoopプラットフォーム
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- 7. Copyr ight ? 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. 7 3.分析のためのデータ準備プロセスを見直す EDWでは、あらかじめ整備されたデータを目的に沿って準備するのに 対しHadoopでは、とりえあえず格納し、使用する際に整備?加工?ク レンジングする。分析者がHadoop上でデータ加工できることが重要 従来のアプローチ 整備された?繰り返し分析 ビッグデータに対するアプローチ 反復的＆探索的分析 ビジネス?ユーザー が「問い」を決める IT部門が問いに 応えるためのデー タを整備する IT部門が、創造 的な発見のため の基盤を提供す る ビジネスユーザー はどのような「問 い」をすべきかを 探索する
- 8. Copyr ight ? 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. 8 4.データを探索し新しい洞察を得る Hadoop上のビッグデータやAllデータに対して、データの品質、傾向 や関連性、重要性を即座に理解することが必要。IT部門の作業を 待つことなく、分析者自身で実施できる環境が求められる。 ビジュアライゼーション インメモリ?アナリティクス 対話型 記述統計 セルフサービス
- 9. Copyr ight ? 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. 9 5.アドバンスト?アナリティクスについて理解する ビッグデータをビジネス価値に変えるためには、単なる集計や記述統 計では不十分である。データマイニング、テキストマイニングや機械学 習といったアドバンスト?アナリティクスが必要となる。 アドバンスト?アナリティクスの例 ? パターン検知 ? 分類 ? 予測 ? レコメンデーション ? 最適化
- 10. Copyr ight ? 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. 10 6.テキスト?アナリティクスの本当の活用方法 Hadoopを採用する理由の一つとして、テキストデータを格納すること が多い。これはHDFSの特徴から理にかなっている。多くの場合テキ ストデータは予測モデリングのインプットにして初めて価値をもたらす 予測 モデリング アクション レビュー構造化 データ データ 準備 データ 探索 テキスト データ 形態素 解析 タグ付 分類 顧客ID 属性 行動 行動 1 2 3 4 単なる前準備
- 11. Copyr ight ? 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. 11 7.アナリティクスでビジネス価値を生み出すために ビッグデータアナリティクスからビジネス価値を生み出すためには、予測 モデルを用いてよりよい意思決定に繋がるアクションを実施する必要 がある。Hadoop内あるいは業務システムにスコアリング機能が必要 予測 モデル 予測 モデリング 最新の データ スコアリン グ結果 アクション スコアリング処理 例 ? 解約予兆 ? レコメンデーション ? 債権回収 ? 故障予兆 ? 営業活動最適化 ? 与信管理 ? 不正予兆 将来をより良い方向へ導くためのアクションのためのモデル
- 12. Copyr ight ? 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. 12 8.スキルの評価 ビッグデータ?アナリティクスによってビジネス価値を創出するためには、 プログラミング、コンピューター?サイエンス、モデリング、創造的な思考 やコミュニケーション能力など、多岐にわたるスキルが求められる。 そのすべてを一人で備えるケース（データ?サイエンティスト）はあまり多 くない。したがって、アナリティクス?チーム全体でこれらのスキルをカ バーできていればよい。その場合に重要となるのは、「アナリティクス」 そのものの価値を良く理解しているリーダーである。
- 13. Copyr ight ? 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. 13 さいごに： ビッグデータ?アナリティクスを成功に導くマインドセット 従来の考え方 SCARCITY MINDSET ? 技術に縛られる ? 作業中心 ? コスト削減に集中 ? 許可が下りなければ 実行できない 新しいトレンド ABUNDANT MINDSET ? 技術を活力にする ? 発見中心 ? バリュー創出に集中 ? 禁止されない限り実 行してよい
- 14. Copyr ight ? 2012, SAS Institute Inc. All rights reser ved. 14 お問い合わせ先 SAS Institute Japan マーケティング本部 JPNSASInfo@sas.com