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『アジャイルデータサイエンス』1章 理論

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『アジャイルデータサイエンス』1章 理論

  1. 1. アジャイルデータサイエン ス 1章 理論 2014/05/13 第1回「データ解析のための統計モデリング⼊⾨」読書会 @who_you_me
  2. 2. お前誰よ @who_you_me 株式会社ハウテレビジョン所属 (2014/04〜) Webエンジニアになったと思ったら名刺に「エンジニ ア」としか書いてない ⾒習いスクラムマスター CakePHPでサービス作ってる会社でひとりPythonを書い てる chefのレシピ書くのがダルいのでdockerに置き換えたい ついでにdocker上⼿く使ってイケてる開発環境つくりた い
  3. 3. #みどりぼん 開催おめでとうございま す!
  4. 4. 統計の難しい話とかはわからないので、 このLTではエンジニア寄りの話をしていきます
  5. 5. × 流⾏りモノ2つくっつければいいってもんじゃないだ ろ、、、
  6. 6. 紹介してるツール
  7. 7. Python Apache Pig MongoDB Elasticsearch Flask Bootstrap D3.js Github dotCloud Amazon Web Service Google Analytics Fluentd Kibana
  8. 8. 溢れ出るフルスタック感
  9. 9. あまりいい予感はしませんが、取り敢えず読み進めていきま しょう^^
  10. 10. 本書の⽬的 1. Hadoopを使ってビッグデータを扱うデータアナリティクス アプリケーションの構築⽅法のハウツー形式のガイドを提 供すること 2. アジャイルなスタイルでビッグデータのプロジェクトで複 数のチームが協⼒し合うことの⽀援 3. この分野を発展させるようなやり⽅でアジャイルビッグデ ータアナリティクスを実践する上での仕組みを提供するこ と
  11. 11. 要は
  12. 12. 集合知プログラミングは読んだ はじパタも読んだ ⽬の前にデータらしきものはある DBには何か⼊ってる ログがどこかにある
  13. 13. さて、どこから⼿をつけた らいいんだろう^^;
  14. 14. そんな⼈のための本です
  15. 15. それでは、はじまりはじま り〜
  16. 16. データサイエンスの世界 ⼤量データを(以前より)容易に扱えるようになったた め、データサイエンスが盛り上がりを⾒せている データサイエンスのプロジェクトは⻑期間になるため、ウ ォーターフォール⽅式が未だに採⽤されいている
  17. 17. ソフトウェア開発の世界 ウォーターフォールは失敗する アジャイル⾰命によってプロジェクトの成功率が上がった 変化を受け⼊れる 短いサイクルでリリースを繰り返す
  18. 18. 本書の問題意識 アジャイル開発とデータサイエンスを組み合わせることで (アジャイルビッグデータ)、研究とエンジニアリングを⽣ 産的につなぎ合わたい
  19. 19. では、アジャイルビッグデ ータにどう取り組めばよい か
  20. 20. 1.チーム
  21. 21. 求められる役割 顧客 ビジネス開発 マーケッタ(ママ) プロダクトマネージャ ユーザーエクスペリエンスデザイナ インタラクションデザイナ Web開発者 エンジニア データサイエンティスト 応⽤リサーチャー プラットフォームエンジニア 運⽤/DevOpsプロフェッショナル
  22. 22. いっぱい
  23. 23. スペシャリストよりもジェネラリスト ⼤規模なチームよりも⼩規模なチーム クラウド、分散システム、PaaSの活⽤ 中間的な成果を継続的かつイテレーティブに共有
  24. 24. 2.プロセス
  25. 25. チームの⽅向性の統⼀ 現実世界からの要求は常に変化 変化に対応するため、モック作ったらすぐ実装 データは「主張する」 事前に結果を予測し過ぎるのは危険 アプリケーションの「主要な性格」をまず構築する ?
  26. 26. 3.コードレビューとペア プロ
  27. 27. 4.環境
  28. 28. メンバーはクリエイティブワーカーであり、オフィスワー カーではない オフィスよりもスタジオに近い環境づくり 3種類の空間 コラボレーション空間 プライベート空間 パーソナル空間
  29. 29. 5.⼤判プリン タ
  30. 30. 以上 なんちゅう終わり⽅やねん、、、
  31. 31. 次回予告
  32. 32. 2章 データ 本書で使⽤するデータ データの保存先 分析の視点
  33. 33. 以上、ご清聴ありがとうご ざいました!

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