全部刷りだしたら100億ページ分！ 有権者情報の露出としては人類史上最大です。 トランプ大統領当選を支えた共和陣営の調査会社から、アメリカ全人口の62%にあたる1億9800万人の有権者の個人情報1.1テラバイト分が今月ウェブに野ざらしになっていたことがわかりました。有権者のセンティメント分析で集めたデータポイントは計95億件。それらがAmazonクラウドサーバーに12日間、パスワード未設定で保存されており、リンクさえあれば誰でもアクセスしダウンロードできる状態だったといいます。 保存したのは共和党全国委員会（RNC）が選挙運動で雇ったマーケティング会社Deep Root Analyticsです。米Gizmodoからの取材に対し、事実に間違いないと認めました。 ただの個人情報じゃありません。銃規制に反対かどうか、幹細胞研究に反対かどうか、中絶に反対かどうか、下手すると宗教と民族までわかります
Googleは米サンフランシスコでイベント「Google Cloud Next'17」を開催。1日目の基調講演で、データサイエンティストのコミュニティを運営する「Kaggle」の買収を発表しました（Googleの発表、Kaggleの発表）。 KaggleのブランドとチームはGoogle Cloudのなかで引き続き存続し、コンペティションなどの運営を続けていくとのこと。 Kaggleは、企業や研究者などがデータを投稿し、世界中のデータサイエンティストらがそのデータを基に、いかに優れたモデルやアルゴリズムなどで与えられた問題を解くかを競うコンペティションなどを運営しています。 Kaggleのコンペティションは、例えば機械学習を利用してガンの兆候を早期発見する方法を競うなど、社会的に重要な問題をコミュニティを通じたクラウドソーシング的な手法とデータサイエンスのアプローチで解決することと同時に、課
今回の協業では、米ヒューレット パッカード エンタープライズ（HPE）が開発した「HPE Security - Data Security」を活用し、データを乱数によって関連性のない文字列に変換する「トークン化」を実現し、企業が個人情報を安全に保存し、効率的に利活用する体制の構築を支援する。PwCグローバルとHPEは海外市場において、トークン化セキュリティソリューションの実装経験を数多く積んでおり、その成功モデルを日本で本格展開するという。 PwCコンサルティングは、個人情報保護体制の強化を目指す企業に対し、現状分析（アセスメント）、方針策定から、トークン化セキュリティソリューションの導入まで支援する。「HPE Security - Data Security」はデータ中心のセキュリティおよび暗号化ソリューションにより、保存時、使用時、移動時のいずれにおいても重要なデータを保護するという。
誰がどんなデータを持っているか？ 誰が何を求めているか？ を示し、互いに満たしあう知と価値の連成の場です。データ取引に定価はつけられません。取引価格は、データを用いてデザインされる物やサービスの価値から逆算して得られる副産物にすぎないので、大澤研究室ではデータを用いた創造物の価値に焦点をあてます。また、データは流れてゆくものではなく、取引相手の信頼性やデータの利活用方法を認識した上で価値交換の形でのみ提供されるべきものです。このような連成の場を生み出すイノベーションの場を構築することにより、大澤研究室では人々が必要としながら存在しなかったデータを設計し構築し、中身を公開できないデータまで合意の上で「共有」し、社会的要求にフォーカスを絞ってデータ分析する手法（対象世界のモデルとデータ解析・可視化アルゴリズム）、その結果に基づくビジネスシナリオ策定ツールとして必要な潜在データの検索技術も実現し
2. 本日のアジェンダ 1. 自己紹介 2. リクルートの紹介 3. リクルートにおけるデータ活用の取り組み 4. メタデータ管理Webの紹介 5. まとめ 2(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. 3. 本日のアジェンダ 1. 自己紹介 2. リクルートの紹介 3. リクルートにおけるデータ活用の取り組み 4. メタデータ管理Webの紹介 5. まとめ 3(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. 4. 自己紹介 4(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. 池田 英哲（いけだ ひであき） 株式会社 リクルートテクノロジーズ IDポイント部 兼 ビッグデータ部 IDポイント ビッグデータシ
新日鉄住金ソリューションズ株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：謝敷 宗敬、以下 新日鉄住金ソリューションズ）は、データ分析環境として多くの実績を持つData Veraciを自社クラウド基盤absonne上で「Data Veraci＠absonne」（ダータヴェラーチ・アット・アブソンヌ）として本日より提供開始します。AIや機械学習に向けたデータ活用のニーズが強まる中、企業はより手軽にデータ分析を行い、ビジネスの意思決定や新製品・サービスの開発に活用できます。既に新日鐵住金株式会社が利用しています。 新日鉄住金ソリューションズは製造業の高度化に向けたデータ分析に過去20年に渡り取り組み、2014年10月より提供しているData Veraciは食品業界の新商品予測など数多くに利用されています。一方で、機密情報のデータを扱う場合もあり、多くの企業がオンプレミスでの構築を希望するため、イ
Accenture Data Science Center of Excellence グローバル統括 兼 アクセンチュア アナリティクス 日本統括マネジング・ディレクター 工藤卓哉氏 アクセンチュアは10月14日、同社が提供する分析サービスや分析基盤構築サービスのうち、日本市場に向けて重点的に展開を行うサービスに関する記者説明会を開催した。 初めに、Accenture Data Science Center of Excellence グローバル統括 兼 アクセンチュア アナリティクス 日本統括マネジング・ディレクターの工藤卓哉氏が説明を行った。 同社は、アナリティクスサービスとして「アクセンチュアアナリティクス先進ソリューション」「分析処理基盤構築サービス」「分析領域コンサルティングサービス」を提供している。今回、これらのサービスのうち、「波形特徴量抽出エンジン」「アクセンチュアインサ
NSSOLは2016年7月に、国内システムインテグレータとして初めて、機械学習プラットフォーム「DataRobot」の提供を開始したことを発表しました。データサイエンティストが絶賛するDataRobotですが、どこが優れていて、どんなことができるのか。NSSOLがDataRobotで狙うものはなにか。ソリューション企画・コンサルティングセンター 三橋利也さんに伺いました。 ―― 「DataRobot」は機械学習を自動化してくれるということですが、どういうことでしょうか。詳しく教えてください。 機械学習とはコンピュータが過去のデータの特徴を自分で抽出して、そのパターンを学習して未来を予測する技術です。 例えば、ある化粧品会社で新商品のダイレクトメールを送ったら、買ってくれそうなお客様を探したいというニーズがあったとします。そうした場合に、機械学習を使って、過去にダイレクトメールを送った時の開
estrellita.hatenablog.com の続き。 jupyter/jupyterhub · GitHubに従ってJupyterHubをインストールする。 1. npmのインストール JupyterHubの仕組み仕組みが分かっていないがnode.jsが必要なので以下のコマンドでインストールする。 $ sudo yum install npm $ sudo npm install -g configurable-http-proxy 2. JupyterHubのインストール 続いて以下のコマンドでJupyterHubをインストール $ sudo pip3 install jupyterhub $ sudo pip3 install "ipython[notebook]" この時点でjupyterhubと実行するとhttp://ホスト名:8000でJupyterHubにアクセスできる
会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは？ ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます
こんにちは、せーのです。 先日のRe:InventでKinesisの体系が変わりまして、「Kinesis Family」「Kinesis三兄弟」なんて言われるようになりました。 今まではKinesisの一機能として「Kinesis Streams」というのがあったのですが、それがメインのサービスとして昇華し、新たに「Kinesis Firehose」「Kinesis Analytics」が増えて現在の形になりました。 今回はそのうち混同しやすい「Kinesis Firehose」と「Kinesis Streams」の使い分けについてご紹介したいと思います。 やろうと思えば両方できる Kinesis Streamsは次々と送られる大量のデータをリアルタイムに収集、次のサービスに配送するためのサービスです。一方Kinesis Firehoseは同じく次々と送られる大量のデータをRedShift
PythonユーザのためのJupyter[実践]入門posted with カエレバ池内 孝啓,片柳 薫子,岩尾 エマ はるか,@driller 技術評論社 2017-09-09 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに Jupyter Notebook (iPython Notebook)とは? インストール Notebookデータのバックアップ＆マルチアカウントアクセスする設定 Jupyter Notebookのショートカット コマンドモードのショートカット Editモードのショートカット セルを上から全部実行する Markdownで文章を入力する 数式を入力する 数式の計算をする 画像をドロップアンドドラッグで挿入できるようにする 目次を見出し情報から自動生成する レポートタイトルを入力する方法 PDFに出力する Ma
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 新日鉄住金ソリューションズ（NSSOL）は7月11日、機械学習を用いた予測モデルの作成を自動化するソフト「DataRobot」について製品説明会を開催した。登壇した米DataRobot日本支社ディレクターの原沢滋氏は、「データサイエンティストの知識と能力をソフトウェアに落とし込んだ。これまで1年かかっていた作業が1日や1週間で完了する」とメリットを説明する。 DataRobotの開発会社は米DataRobotで、日本に支社を置いている。NSSOLはリクルートに次ぐ国内2社めの販売代理店で、7月1日に取り扱いを開始した。NSSOLはシステムインテグレーターとして、ライセンスの販売だけでなく、導入コンサルティングや連携システムの構築などの周
RStudio Server: サーバを設定する 概観 RStudioの設定は2つの設定ファイルに項目を加えることで行います（これらのファイルはデフォルトでは存在しないので独自の設定を加えたければ，これらを作成する必要があることに注意）。 /etc/rstudio/rserver.conf /etc/rstudio/rsession.conf 設定ファイルを編集したら変更した箇所が有効であるか確認する作業を行うべきです。これは以下のコマンドを実行することで行えます。 $ sudo rstudio-server test-config このコマンドはサーバを起動あるいは再起動した時にも自動的に実行されることに注意（これらのコマンドは設定が有効でないと失敗します）。 ネットワークポートとアドレスを変更する 初期インストールを終えるとRStudioは8787ポートでのコネクションを受け入れます。
RStudio Server: サーバを管理する 概観 RStudio serverの管理業務はrstudio-serverユーティリティ（バイナリディストリビューションでは/usr/sbin以下にインストールされる）を使って行います。このユーティリティはサーバの停止，開始，再起動とユーザセッションの列挙，停止，サーバの動作中バージョンのホットアップグレード機能やサーバのオフライン化を可能にします。 停止と起動 もしRStudioを（DebianパッケージやRPMのような）パッケージ管理バイナリを使ってインストールしたのであればRStudioは自動的にデーモンとして登録されシステムのその他の部分と同じように起動します。Ubuntuではこの登録は/etc/init/rstudio-serer.confにあるUpstartスクリプトを使って実行されます。その他のシステムではinit.dスクリプ
おそらく最速でRStudio Serverを利用開始する方法
R Advent Calendar 2012 22日目の投稿です。 皆さんはどんな環境でRを使ってますでしょうか。 私は主にデータをグラフ化するときRを利用するので、作成したグラフをすぐに閲覧できるGUIが嬉しいです。 また常にラップトップを持ち歩くのも面倒なので、勤め先からも自宅からも様々な環境からサーバに接続してGUIを利用できるのが望ましいです。 この要件満たすためRStudio ServerをAWSに導入してみようと思います。 AWSを利用するので私がJapan.R#3で紹介した方法(下のスライド) + RStudio Serverのインストールでも使うことはできるはず※1ですが、手間が多いので最速での利用開始とは行きません。(※1.手動でインストールした場合にはログイン後の画面が表示されませんでした。どこが悪いのかよくわからず諦めました。) 最速を目指すために少しズルをして、Go
基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20～30%は胴元に取られることになる。*1 しかし今回は、ちょっと思い立って競馬の予測をやってみることにした。 理由は馬券の安さだ。私は現在、資金量が少ない人間でも不利にならない投資先を探しているのだが、馬券の一枚100円という安さは魅力的に映る。株の場合にはどんな安い株であれ最低購入額は数万円以上*2なので、ある程度まとまった資金が必要になる。 また、競馬には技術介入の余地（努力次第で勝利できる可能性）がある。 例えばこんな例がある。 １６０億円ボロ儲け！英投資会社が日本の競馬で荒稼ぎした驚きの手法 - NAVER まとめ 彼らは統計解析によって競馬で勝っており、その所得を隠していたらしい。こういうニュースが出るということは、解析者の腕次第では競馬で勝てる可能性が
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