最終回は、山田先生からいただいたデータサイエンティストおよびデータサイエンティスト志望者のすべてが必読の「辛口アドバイス」をお届けします。   「研究は価値観が近い人たちとのセッションで！」   ■データサイエンスやAIに携わる人材の資質は何であるとお考えですか？　また、その資質は山田先生ご自身の中に認められますか？   質問の回答になるかどうかわかりませんが…、 前提として、私の中には「ブームになっているようなものは避けたい」という価値観があるんです……

Google Cloud Platformチームに所属したデータハッカーである著者が、ビッグデータの分析システムを構築するためのツールやテクニック、ポイントについて、実践的にアドバイスする。 ビッグデータ・システムを成功させるためのガイドラインや、NoSQLや分散コンピューティング、CAP定理の基礎知識解説から始まり、HadoopやHiveを使った大規模な分析や、BigQueryを使ったリアルタイム分析の基礎にも触れる。さらには、MapReduceパイプラインやPig、Cascading、Ma……

好評だった『Hadoop徹底入門』の第2弾。 Hadoopは、多数のコンピュータを束ねて極めて大きな処理ができるオープンソースの分散処理フレームワークで、多数のPCをつなぎ巨大な処理を短時間で可能にする。MapReduceというJavaフレームワークでプログラミングできるほか、標準入出力が使えるHadoopStreaming、フロー記述環境Pig、SQL風インターフェイスであるHiveなど多彩な環境を備えている。行指向DBのHBaseやログコレクタのFluentdの基盤としても利用できるなど、……

AIベンチャーで働きながら執筆活動などを行うマスクド・アナライズさん（会社にバレるのがマズいため、顔出しＮＧ）が、データサイエンティストとして生き残っていくために必要な習慣・スキル・心構えについて語った。 企業が持っているビッグデータを分析してサービス改善やマーケティングなどに役立てるデータサイエンティストへの需要は高まる一方であり、業界を問わずに争奪戦が過熱しているため、高いスキルを持つ人材には高額な給与が払われており、“21世紀で一番セクシーな職業”とされるデータサイエンティス……

AI・IT系、じつは不人気 「志望しない」大学生が75.4％ そのワケは？ マイナビの調査によれば、AI・IT関連の職種を「志望しない」大学生が全体の75.4％にものぼっている。 「AI（人工知能）推進社会」が進むにつれ、それに関わるIT技術者はもっと必要になるはずだが、職種との関連性が高い理系男子で67.1%、理系女子は81.0%が「志望しない」という結果になった。 調査によると、「AI・IT関連職種を志望するうえで困難に感じること」の問いには「どの程度プログラミングスキ……

急速に広まっているIoTの分野におけるAIの活用が、実業務において成果を得るレベルに到達できる企業が少ない原因は、AIにおける学習モデルの精度にある。AIにとって最も重要な点は「データの良しあし」であるが、現実にはAIに適したデータを収集するのは容易ではない。最善のデータ収集方法は「データの前処理」にある。 本書は、日立産業制御ソリューションズ AI&ビッグデータソリューションセンタが取り組んできた「IoTで生まれるビッグデータ」をAIに与えるためのデータの前処理に関する実践的なノウハ……