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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
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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
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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
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#みどりぼん 開催おめでとうございま す!
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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
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× 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、、、
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紹介してるツール
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Python Apache Pig MongoDB Elasticsearch Flask Bootstrap D3.js Github dotCloud Amazon Web
Service Google Analytics Fluentd Kibana
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溢れ出るフルスタック感
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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^^
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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
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要は
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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
15.
さて、どこから⼿をつけた らいいんだろう^^;
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そんな⼈のための本です
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それでは、はじまりはじま り〜
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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
19.
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
20.
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
21.
では、アジャイルビッグデ ータにどう取り組めばよい か
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1.チーム
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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
24.
いっぱい
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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
26.
2.プロセス
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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 ?
28.
3.コードレビューとペア プロ
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4.環境
30.
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
31.
5.⼤判プリン タ
32.
33.
以上 なんちゅう終わり⽅やねん、、、
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次回予告
35.
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
36.
以上、ご清聴ありがとうご ざいました!
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