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データサイエンスすいすい会22th

データサイエンスに関する雑談を通して、すいすいデータサイエンスを理解できるような知見を貯めていく『オンライン雑談会』

GRIの分析官リーダが主宰してテーマについてお話します
参加無料、お気軽にご参加ください

※今回のすいすい会は、前回に引き続き夕方開催となります。

参加方法

時間になりましたら、下記ZoomURLよりご自由にご参加ください

ZoomURL:
https://zoom.us/j/96152836275
ミーティング ID: 961 5283 6275

※Zoomミーティングにて行います。
Zoomの表示名変更が必要な方は、入室の前に変更をお願いいたします。

参加無料
時間になりましたらご自由にご参加ください

スケジュール

第21回 2021年8月25日(水)18:30~19:30
隔週で開催予定

内容

第22回「データ分析基盤どうあるべき?~データエンジニアリングの民主化の方向性~」

AIやBIを利用するハードルは、ツールの進化と共に下がっています。AIやBIを最大限に活用したいのですが、AIやBIの民主化が進むとデータの準備段階である前処理がボトルネックなことに気付きます。ノーコードを前提にした、分析系の人材を既存組織から用意することは容易ですが、データ分析基盤を構築できる人材の確保は困難です。外部から人材を確保するにも、良いデータエンジニアを探すのは、データサイエンティストを探すよりも遥かに困難です。また、この業界あるあるですが、分析官にとっての使いやすさを判断できない社長やCTOなどにトップ営業をかけ、使えないシステムを超高額で買わせてしまう事例が後を絶ちません。

今回のすいすい会では、最近のデータ分析基盤の典型例を紹介し、どのようなことに配慮すれば、分析官にとって使いやすいデータ分析基盤を用意できるか、ご紹介します。分析基盤で使われる列指向データベース、前処理となるデータパイプラインとジョブスケジューリング、データエンジニアの人物像に迫ります。ツール選定のポイントを列指向DB(BigQuery, Snowflake, Redshift, Athena, Synapse, Treasure Data, Vertica)とETL/ELTツール(Tableau Prep, SPSS Modeler, Talend, Pentaho, Alteryx, Matillion, Xplenty, Stitch)についてご紹介します。また、業務的にどのようになるかを説明するために、Matilionと自動機械学習ツールForecastFlowの連携から、データエンジニアリングをどのように民主化されるかご紹介します。

ナビゲーター

氏名: 古幡征史
所属: 株式会社GRI 取締役
Ph.D in Computer Science
経歴: GRIにて50以上のAI, BI, 分析基盤構築プロジェクトをリード
KPMGコンサルティング、University of Southern California、ドワンゴを経て、2016年9月より現職

機械学習活用やデータサイエンスに関する
情報共有コミュニティ

〇自由にご参加いただけるSlackを用意しています
実践的に機械学習を活用するための議論やノウハウの共有を目的としています
すいすい会の内容についても活発に議論できればと思います
Slackはこちら

GRIのTwitterでもデータサイエンス関連の情報をつぶやいています

過去のすいすい会

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