#データサイエンス 24件

今後のデータサイエンス技術で考えるべき“多様性”　定着と発展に必要な“自分ごと”として向き合うこと
IBM Tech/Developer Dojo
データサイエンス技術は、作る責任も使う責任もある　現代のジャン・バルジャンに生まないために　データ思考を涵養させる重要性
IBM Tech/Developer Dojo
データサイエンス教育は今のままで十分なのか？　“現代のリテラシー”としての学びと、定着の課題
IBM Tech/Developer Dojo
専門職だけでなくマーケターや企画者も使えるように　LINEのデータサイエンティストが目指す「データの民主化」
LINE Developer Meetup
PyTorch→TensorFlowの変換　VGG16を用いた実践的なモデル移植
かぐるーど
TensorFlowとPyTorchの相互変換はどうやるか　機械学習の困りごとに使える重み変換のテクニック
かぐるーど
今までやってきたあなたなら「絶対にできる！」　データサイエンスの世界に入るということは“強くてNew Game”
一般社団法人日本CTO協会
エンジニアリングならすぐに「使おうぜ。イエーイ！」はならない　データサイエンスの悩み疑問は“置き換え”がすべて解決してくれる
一般社団法人日本CTO協会
「データサイエンス勉強しました、イエーイ！　DXしよう～！」は無理　データサイエンスVtuberが語るデータサイエンティスト誕生ストーリー
一般社団法人日本CTO協会
LINE Fukuokaが掲げる「3つのNOをBUILDに変える」こと　サービス運営業務のKPI可視化と業務量予測の実践
LINE DEVELOPER DAY
スポーツ分析には“アート”と“サイエンス”の両サイドがある　現役スポーツアナリストが語る“オリジナリティ”の出し方
Sports Analyst Meetup
データ分析はサービス競争力にどう貢献できるか？　大量のデータを扱うLINEのデータサイエンティストの役割
LINE Developer Meetup
Rettyのデータ分析事例に学ぶ、回帰分析を意思決定に利用するための3つのポイント
Data Gateway Talk
外部ツールに溜まったデータをどう分析する？　グロースエンジニアが語るツールとの上手な付き合い方
Data Gateway Talk
解像度を上げると「データ分析」はもっと幸せになる　現役データサイエンティストが教える、データ分析の4つの要素
Data Gateway Talk
なんにもないから、おもしろい　営業力のネオキャリアで、データサイエンティストとして働く理由
株式会社ネオキャリア
“グループ作成機能”の改善事例に学ぶ、LINEのデータサイエンティストの仕事と技術的工夫
LINE DEVELOPER DAY
LINEアプリの機能改善を支える、データサイエンスチームの知られざる裏側
LINE DEVELOPER DAY
データが分かる社長と働く––一休のデータサイエンティストが明かす、求められる役割と働き方
株式会社一休
Google検索の一歩先へ　一休がデータサイエンスで挑む、究極のパーソナライズ
株式会社一休
エムスリーの機械学習エンジニアが語る、医療用語に注目した文書の類似度計算のしくみ
Data Driven Developer Meetup
一休×データサイエンス＝？　榊社長が語る、業界の課題と目指すべき場所
株式会社一休
機械学習を用いた日経電子版Proのユーザ分析　データドリブンチームの知られざる取り組み
Data Driven Developer Meetup
LINEの機械学習チームが語る、「おすすめのLINEスタンプ」のレコメンドアルゴリズム
LINE DEVELOPER DAY