第31回データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 31st ) −大規模データ活用・基盤・育成祭り−を開催しました

2013/11/23 "第31回データマイニング+WEB ＠東京　( #TokyoWebmining 31st) −大規模データ活用・基盤・育成祭り−"を開催しました。

会場提供し運営を手伝って下さったニフティ株式会社のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。

参加者ID・バックグラウンド一覧：

参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 31st
参加者セキココ：第31回データマイニング+WEB ＠東京セキココ
(作成してくれた [Twitter:@komiya_atsushi] さんに感謝）

以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。

AGENDA：

■Opening Talk：

O1.「データマイニング+WEB＠東京について」(15分)

講師：[Twitter:@hamadakoichi]

オープニングトーク − 創設の思い・目的・進行方針　−データマイニング+WEB勉強会＠東京 from Koichi Hamada

O2.「参加者全員自己紹介」(75分)

進行：[Twitter:@hamadakoichi]

1.「バンディットアルゴリズムの入門と実践」(講師:[Twitter:@GreenGreenMidor]) (発表35分 + 議論35分)

バンディットアルゴリズム入門と実践 from Tomoyuki Murakami

最近Google アナリティクスで実装されたバンディットアルゴリズムですが、従来のテストより効率よくテストが行える、決められた期間内で利益を最大化するように選択肢を選ぶことができるといったメリットがあるにも関わらずまだまだ浸透していないように感じます。そこで、今回の発表ではバンディットアルゴリズムとはどのようなものか、A/Bテストとはどのように違うのか、実際に使用する場合の注意点、活用方法等について、基礎的な内容を説明します。

アウトライン
・バンディットアルゴリズムとは？
・取り扱う問題の設定
・バンディットアルゴリズムの種類
・シミュレーション
・バンディットアルゴリズムの活用

参考資料：

Bandit Algorithms for Website Optimization: Developing, Deploying, and Debugging

作者: John Myles White
出版社/メーカー: O'Reilly Media
発売日: 2013/01/03
メディア: ペーパーバック
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・「Bandits Book（バンディットアルゴリズムの実装コード）」
・「多腕バンディットテスト（Google Analytics）」　

2.「ビッグデータを用いた医療機器ビジネスの課題解決」 ( 講師: [Twitter:@marieuno1]) (発表30分 + 議論35分)

MRI_bigdata from Marie Uno

General Electric Healthcare の Global Innovation Competitionでaward受賞した、20代の日本人2人による医療機器プロジェクトについてご紹介します。
参考資料：
・「データを収集・分析することで、ビジネスの課題を解決する」
・「とりあえず関係者を集めて会議」じゃ新しいものは生まれない」

3. 「Open Compute Project から今後のインフラをみる」 (講師: [Twitter:@5roumiles]) (発表20分 + 議論30分)

【Tokyowebmining】open compute project from Junichiro Tani

クラウドを利用するような世の中の流れになってから、かなりの年月が経ってきて各企業のニーズに合わせて選択ができるようになってきた。オンプレミス、クラウド、ハイブリットなど考え方から、実現方法、提供する側、利用する側。その中で、Open Compute Projectというものがある。
今回は、そのOpen Compute Projectとは、どういったものなのかを紹介させて頂く予定です。

参考資料：
・Opencompute
・Open Compute Project Japan
・Working group
・OSCON 2013: Jay Parikh, "The Open Compute Project"

4.「新人データサイエンティストの成長途中日記」(講師: [Twitter:@KennyISHIMURA] )(発表20分 + 議論30分)

20131123 tokyowebmining kenny from Kenny ISHIMURA

昨今データサイエンティストという言葉が世の中に出始めてはいますが、現在そのような人材はまだまだ少ないといわれています。データ分析とは無縁だったSEが仕事でたまたまデータ分析にかかわり始め、どのように成長しているのかを赤裸々につづります。
今後データサイエンティストを目指す方の参考として、また諸先輩方から今後の成長に向けたアドバイスをいただけたらと思います。

参考資料：