E2D3に見るオープンイノベーション
•Descargar como PPTX, PDF•
4 recomendaciones•2,255 vistas
大規模多次元実データと機械学習の邂逅において 主催者（鹿内学さん）から与えられた以下の課題に対するプレゼン資料 実データのビッグデータに関わる分野は、大学や企業の境界を越えることはもちろんのことながら、さらには、組織の境界を越えて個人のつながりによって発展していくだろう。Open Science/Open innovation のあり方も視野にいれつつ、上記の研究・開発の展望を議論したい。ビッグデータ化において、技術的システムだけでなく社会的システムを構築し、社会的に受容されていくことも重要な課題である。 http://e2d3.org http://bit.ly/1sFraIJ
Recomendados
Más contenido relacionado
Destacado
Destacado (20)
Similar a E2D3に見るオープンイノベーション
Similar a E2D3に見るオープンイノベーション (20)
Más de E2D3.org
Más de E2D3.org (20)
E2D3に見るオープンイノベーション
- 1. E2D3（Excel to D3.js）にみる オープンイノベーション 五十嵐 康伸 大規模多次元実データと機械学習の邂逅 2015年2月14日
- 2. /2 39 目的 • 五十嵐は市民について話します • 研究者の皆さんには（今やっている研究でなくてもよい）好きなこ とで市民を巻き込んでオープンイノベーションができないか？を考 えながら聞いてほしい • 五十嵐は，誰かと一緒によくわからないPJを一緒に立ち上げたい
- 3. /3 39 目次 1. 実データ（≠ビッグデータ）活用の オープンイノベーション 2. オープンソースのデータビジュアライゼ ーションソフト E2D3 3. E2D3 のマネージメント
- 4. /4 39 目次 1. 実データ（≠ビッグデータ）活用の オープンイノベーション 2. オープンソースのデータビジュアライゼ ーションソフト E2D3 3. E2D3 のマネージメント
- 6. /6 39 メソッド • 共同研究 • アクセラレーター，インキュベーター • ハッカソン • アイデアソン • コンテスト
- 7. /7 39 実データ（≠ビッグデータ）活用の オープンイノベーション 【日本，世界，運営＝市民】 Code for Japan, Code for xxx：Where does our money go? http://spending.jp/ 【日本，民間】 朝日新聞：データジャーナリズム・ハッカソン http://medicalvis.herokuapp.com/ TBS x Infocom：ヒストレ面白分析コンテスト 【日本，公】 JST+SAS：データサイエンス・アドベンチャー杯～ JAXA：OPEN API COMPETITION 慶応，理研：Linked open data challenge 【世界，公】 NASA：International Space Apps Challenge Tokyo 【データ解析=評価指標ありコンペ】 Kaggle, （Deep Analysis，CrowdSolving）
- 8. /8 39 実データ（≠ビッグデータ）活用の オープンイノベーション 【日本，世界】 Code for Japan, Code for xxx 【日本，公】 JST+SAS：データサイエンス・アドベンチャー杯～ JAXA：OPEN API COMPETITION 慶応，理研：Linked open data challenge 【世界，公】 NASA：International Space Apps Challenge Tokyo 【日本，民間】 TBS x Infocom：ヒストレ面白分析コンテスト 朝日新聞：データジャーナリズム・ハッカソン 【補足：データ解析=評価指標ありコンペ】 Kaggle, Deep Analysis，CrowdSolving http://kyoto-city.spending.jp
- 9. /9 39 実データ（≠ビッグデータ）活用の オープンイノベーション 【日本，民間】 朝日新聞：データジャーナリズム・ハッカソン http://medicalvis.herokuapp.com/
- 10. /10 39 多くの“市民”の興味 １．ジャーナリズム（社会的問題） ＞サイエンス（科学的問題） （２．経営の判断，合意形成材料） データ解析結果を5秒で伝える方法 データビジュアライゼーション
- 11. /11 39 目次 1. 実データ（≠ビッグデータ）活用の オープンイノベーション 2. オープンソースのデータビジュアライゼ ーションソフト E2D3 3. E2D3 のマネージメント
- 12. Excelのユーザー数
- 13. 10億人 ʕ•ω•ʔ✧
- 14. 唯一つ弱点
- 15. グラフがださい！
- 16. プレゼン失敗
- 17. ダイナミック インタラクティブ
- 18. E2D3 (Excel to D3)
- 20. /20 39
- 22. /22 39 デモ Excel2013 Excel365 Excel online Onedrive Windows ○ ○ ○ Mac ○ ○ 1. Onedriveを開く（or google検索） 2. 作成 → Excelブック 3. 挿入 → Office用アプリ 4. ストア→ E2D3と入れてEnter 5. E2D3のアイコンを押して，信頼 6. 使いたいグラフにマウスを合わせて USEをクリック→数値や文字を編集
- 23. /23 39 目次 1. 実データ（≠ビッグデータ）活用の オープンイノベーション 2. オープンソースのデータビジュアライゼ ーションソフト PJ E2D3 3. E2D3 のマネージメント
- 24. /24 39 主催者からの質問 • 過去と現在 – 人員募集 – MTG運営 – 差配 • 未来：More Open, More Innovative PJ – 欲しいリソース，仕組み
- 26. バザール
- 27. /27 39 E2D3メンバー 5月（2名）→ 9月（15名）→ 11月（23名）→ 2月（30名） 多様なバックグラウンド ＜ジャーナリスト＞ 日経，朝日，NHK，ユーザベース（NewsPicks） ＜データサイエンティスト＞ 富士通，NTT西日本，金融エンジニアリング ＜マーケティング，営業，人事＞ ダイドードリンコ，サイバーエージェント
- 29. /29 39 E2D3メンバー 2014年：7月（2名）→9月（15名）→11月（23名） 確かな技術力 CTO of the year IPA未踏採択者 Office 365 MVP MSエバンジェリスト
- 31. /31 39 主催者からの質問 • 過去と現在 – 人員募集 • 最初は五十嵐の身近にいたxxxな奴 • その後はFB，勉強会で集める – MTG運営： • 2週間に一回 • 五十嵐がA4，5-10pの資料を準備 – 差配 • 意見を言った人がやる，五十嵐が頼む • 空気的な合議制，宿題決め，FB Groupで議論
- 32. /32 39 主催者からの質問 • 未来：More Open, More Innovative PJ – 欲しいリソース，仕組み • 世界中のContributorがCommitしやすい 制度作りと，文章化 – 全ドキュメント英訳 – 開発しやすいコード，環境 – Github活用方法 – アプリ版組み込み（審査）方法
- 35. /35 39 芝居的マネージメント • 2-3ヶ月でversionを切る（iterationを回す） • 各人の個性を出せる（出来るだけ違う）仕事を 割り振る
- 36. /36 39 Theパーティー的 マネージメント • 観客をどんどんメンバーにする • 観客よりもメンバーの方が多い • 全然関係ないことをしている人がいるほうが良い • 力加減は人それぞれ • 飲み会だけ来る人を褒める • プログラムが書けない人は アーリーアダプターとしての役割がある http://matome.naver.jp/odai/2135234015320231001