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Masahiko suzuki 2021-01-13
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Tableauデータサイエンス勉強会2021-01-13 鈴木雅彦さん発表資料
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【個股產業分析】功率放大器產業分析
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洋書(英語情報源)に見るDXの定義
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【個股產業分析】被動元件產業分析
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被動元件是電子裝置的必備元件,可分為電容、電阻及電感等三大被動元件及整合元件,主要應用於通訊設備、電腦、車用 電子及消費性電子領域,被動元件需求量預估由 2019年的3.95兆顆,以4.2%的 CAGR成長至2024的4.85兆顆,市場規模則 預估由2019年的312億美元成長至2024年的380億美元。 今天,就讓我們請 Collaborator的 Junior 吳博瑜 針對被動元件產業的未來展望進行頗析,透過評價模型探討未來的發展吧! #Collaborator #Industry #小編KK --- 提醒: 此份報告所提供之資料僅供參考。報告中之內容取材於據信為可靠之資料來源,但概不以明示或暗示的方式,對資料之準確性、完整性或正確性作出任何陳述或保證。任何資料、建議或預測將根據實際情況而隨時更改,Collaborator不保證其看法或預測將可實現,因此不對任何人因使用任何報告提供之資料、建議或預測所引起之損失負責。 此份報告所提供之投資建議(如買進、中立、賣出)、目標價相關字眼,為學術性社團為貼近業界實際產出所練習使用,僅供學術討論使用,並無對特定讀者收取費用(即所謂對價關係),不具投資參考。 本報告並未考量任何特定投資人個人之財務目的、現況及需求。投資人作任何決策前,需考量自身財務目的、現況及需求,審慎研判個人於投資風險上之承受能力,以做出合適之投資決策。 投資不同標的牽涉某些風險,包括政治、經濟或產業等變動。本報告所指涉之國家、產業、公司、證券及市場僅用以說明趨勢、情形或投資過程。其資訊不得視為買進或賣出任何證券之建議、推薦、請求或提議等意見。
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An untold story of the Mangamura controversy 2018
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Collaborator
近年電動車在各國汽車碳排放規範、充電設備逐漸完善及主流車廠加速佈局帶動下,滲透率持續提升,進而增加動力電池需求,預估2018-2023年裝機需求量將由116GWh增至611GWh,CAGR達33.9%。 今天,就讓我們請 Collaborator的 Junior 賴泉潣針對動力電池產業的未來展望進行頗析,透過評價模型探討未來的發展吧! #Collaborator #Industry #小編KK --- 提醒: 此份報告所提供之資料僅供參考。報告中之內容取材於據信為可靠之資料來源,但概不以明示或暗示的方式,對資料之準確性、完整性或正確性作出任何陳述或保證。任何資料、建議或預測將根據實際情況而隨時更改,Collaborator不保證其看法或預測將可實現,因此不對任何人因使用任何報告提供之資料、建議或預測所引起之損失負責。 此份報告所提供之投資建議(如買進、中立、賣出)、目標價相關字眼,為學術性社團為貼近業界實際產出所練習使用,僅供學術討論使用,並無對特定讀者收取費用(即所謂對價關係),不具投資參考。 本報告並未考量任何特定投資人個人之財務目的、現況及需求。投資人作任何決策前,需考量自身財務目的、現況及需求,審慎研判個人於投資風險上之承受能力,以做出合適之投資決策。 投資不同標的牽涉某些風險,包括政治、經濟或產業等變動。本報告所指涉之國家、產業、公司、證券及市場僅用以說明趨勢、情形或投資過程。其資訊不得視為買進或賣出任何證券之建議、推薦、請求或提議等意見。
enNetforum Fukuoka Panelist
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Forum
The presentation by Fukuoka panelist at the enNetforum meeting on 2007/8/2.
【個股產業分析】觸控模組產業分析
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Collaborator
觸控模組產業面臨以智慧型手機、平板電腦為主的終端市場成長趨緩,且兩者應用由面板廠商主導的 嵌入式技術比重皆逐年提升,使主攻外掛式技術的觸控模組廠商備受考驗。
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The presentation by Wakamatsu at the enNetforum meeting on 2007/8/2.
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Tomohiro Iwahashi
海外コミュニティの事例と Workout Wednesdayの話 2020/11/11(水)@データサイエンス勉強会 株式会社truestar 大滝 幸
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Tomohiro Iwahashi
NTTデータ東海主催:基調講演:AI時代のビジュアルデータ活用術 〜先進企業のTableau導入事例とデータ活用の未来〜 http://www.nttdata-tokai.co.jp/seminars/detail.php?log=1561507355
Tableauで実現するAI時代の次世代データ活用 (後編)
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Tomohiro Iwahashi
【基調講演】 Tableauで実現するAI時代の次世代データ活用 現在、企業におけるデータ活用は新たなステージを迎えようとしています。過去と現在のデータを可視化する段階から、機械学習やAIを活用して、未来予測や、人知を超えるインサイトを発見し、ビジネスモデルを改革することが求められています。本講演では次世代のデータ分析プラットフォームとしてTableau が実現する「未来」のデータ活用をご紹介します。
Tableauによるデータ可視化と機械学習によるデータ分析
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Tomohiro Iwahashi
実践者向けディープラーニング勉強会第5回発表資料 https://techplay.jp/event/737827 AI技術が進化する時代においても、ドメイン知識を理解し機械に入力する、AIからの出力情報をビジネスアクションに繫げるためにBIの重要性は増していくと考えます。こちらの資料では、AI時代におけるBIの取り組みについてご紹介します。
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Tomohiro Iwahashi
TableauとPythonの連携方法、TabpyClientからデプロイ済みのモデルを呼び、リアルタイム予測するデモを実施しました。
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Tomohiro Iwahashi
2019-02-21 開催 Tableau Developers Club Season 2 /*TableauのAPIすべて*/ 外部サービス編 #2 R言語 での 株式会社GRI 古幡征史 さん による Tableau + R + グラフ理論 → ソーシャルネットワーク分析 の講義資料です。 Tableau からRを呼び出し、アニメのソーシャルネットワーク分析をグラフ理論を使ったネットワーク図に可視化する試みをご紹介頂きました。
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Masahiko suzuki 2021-01-13
1.
Tableau × データサイエンス勉強会 AI屋が語るBI事情 2021.01.13
鈴木雅彦
2.
AGENDA ■お知らせ ■AI < BI ■BI関連スキル ■登壇者
3.
リレーションシップ ID rId3
のイメージ パーツがファイルにありませんでした。 登壇者
4.
はじめまして&お久しぶりです 思考の加速装置 コミュニケーションツール 安全で便利な調理器具 2019年4月以来、1年9ヶ月ぶり2度目の登壇です。 前回資料(https://www.facebook.com/groups/tableau.datascience/permalink/580182085789782)より一部抜粋
5.
経歴 Yahoo! DATUM STUDIO 社内インフラ 広告配信PF データ分析 利活用支援 Eコマース 検索&データ エンジニア ディレクター マネージャー 2008年
2013年 2018年
6.
AI(人口知能)を用いて データ利活用を支援する データサイエンティスト集団 所属 詳細は前回資料(https://www.facebook.com/groups/tableau.datascience/permalink/580182085789782) または弊社ホームページ(https://www.datumstudio.jp/)をご参照ください。
7.
パートナー 2020年7月よりTableau社とパートナーシップ契約を締結。 Tableauを導入する企業様のお手伝いをしてます。
8.
リレーションシップ ID rId3
のイメージ パーツがファイルにありませんでした。 AI < BI
9.
最近の傾向 私のまわりでは AI(機械学習モデル構築)系が減り、 BI(ダッシュボード構築)系が増えてる。 考えられる理由は3つ。
10.
その前に データ分析の種類についての認識合わせ 記述的分析 「これまで何が起きたのか」 予測的分析 「これから何が起こるのか」 診断的分析 「なぜ起きたのか」 処方的分析 「何をすべきなのか」 複雑さ 時間 基本 発展 応用 過去 未来 BI
11.
理由1: PoCの終焉 2015年頃からAIの技術と環境が整ってきた。 DX先進企業が一斉に実証実験に取り組んだ。 それから約5年間、実験はほぼ終わった。
12.
理由2: DXの浸透 多くの企業がデータ利活用に取り組み始めた。 まずはデータの蓄積と可視化から。
13.
理由3: コロナ禍 AIに投資する余力がなくなった。 教師データが使えなくなった。
14.
リレーションシップ ID rId3
のイメージ パーツがファイルにありませんでした。 BI関連スキル
15.
ねらい ・普段Tableauを使っている ・もっと色々なスキルを身に付けて データを使いこなせるようになりたい ・覚える事が多過ぎて混乱してる という方に向けて。 どのスキルをどの順番で習得していくべきかを 考える際の一助となれば幸いです。
16.
表記法 Tableauダッシュボード構築を中心に据えて、 各スキルの方向性によって上下左右に振り分ける。 BI ビジネス系 サイエンス系 エンジニアリング系 親和性が高いものは近くに、低いものは遠くに配置する。 重要度・使用頻度の高いものは文字色を濃くする。
17.
BI関連スキルマップ Ver 2021.01β Tableau
Desktop ダッシュボード構築 プロジェクトマネジメント プレゼンテーション 要件ヒアリング ドメイン知識 ドキュメンテーション SQL データ抽出 DB/DMP テーブル設計 サーバ/クラウド 管理・構築 ETL/データフロー 設計構築 システムセキュリティ データガバナンス 記述統計 有意差検定 因果推論 要因分析 自然言語処理 画像処理 数理最適化 統計モデル 決定木 GBDT データ品質テスト 深層学習 ニューラルネット 検索エンジン ダイナミックプライシング レコメンデーション 確率 コーディング レビュー システム全体設計 ユニットテスト TDD SLA ソースコード管理 CI/CD 強化学習 異常検知 変化点検出 クラスタリング リスクマネジメント コスト管理 ピープルマネジメント 前処理 データクレンジング DB チューニング UI/UXデザイン タスクコントロール サーバ監視・運用 仮説検証 ABテスト ビジネスフレームワーク スクレイピング 課題・テーマ設計 問題定義
18.
マップのぬりつぶし方 【例1】 プロジェクトマネジメント プレゼンテーション 要件ヒアリング ドメイン知識 ドキュメンテーション SQL データ抽出 DB/DMP テーブル設計 サーバ/クラウド 管理・構築 ETL/データフロー 設計構築 システムセキュリティ データガバナンス 記述統計 有意差検定 因果推論 要因分析 自然言語処理 画像処理 数理最適化 統計モデル 決定木 GBDT データ品質テスト 深層学習 ニューラルネット
検索エンジン ダイナミックプライシング レコメンデーション 確率 コーディング レビュー システム全体設計 ユニットテスト TDD SLA ソースコード管理 CI/CD 強化学習 異常検知 変化点検出 クラスタリング リスクマネジメント コスト管理 ピープルマネジメント 前処理 データクレンジング DB チューニング UI/UXデザイン タスクコントロール サーバ監視・運用 仮説検証 ABテスト ビジネスフレームワーク スクレイピング 課題・テーマ設計 問題定義 1 2 3
19.
マップのぬりつぶし方 【例2】 プロジェクトマネジメント プレゼンテーション 要件ヒアリング ドメイン知識 ドキュメンテーション SQL データ抽出 DB/DMP テーブル設計 サーバ/クラウド 管理・構築 ETL/データフロー 設計構築 システムセキュリティ データガバナンス 記述統計 有意差検定 因果推論 要因分析 自然言語処理 画像処理 数理最適化 統計モデル 決定木 GBDT データ品質テスト 深層学習 ニューラルネット
検索エンジン ダイナミックプライシング レコメンデーション 確率 コーディング レビュー システム全体設計 ユニットテスト TDD SLA ソースコード管理 CI/CD 強化学習 異常検知 変化点検出 クラスタリング リスクマネジメント コスト管理 ピープルマネジメント 前処理 データクレンジング DB チューニング UI/UXデザイン タスクコントロール サーバ監視・運用 仮説検証 ABテスト ビジネスフレームワーク スクレイピング 課題・テーマ設計 問題定義 1
20.
マップのぬりつぶし方 【オススメ】 プロジェクトマネジメント プレゼンテーション 要件ヒアリング ドメイン知識 ドキュメンテーション SQL データ抽出 DB/DMP テーブル設計 サーバ/クラウド 管理・構築 ETL/データフロー 設計構築 システムセキュリティ データガバナンス 記述統計 有意差検定 因果推論 要因分析 自然言語処理 画像処理 数理最適化 統計モデル 決定木 GBDT データ品質テスト 深層学習 ニューラルネット
検索エンジン ダイナミックプライシング レコメンデーション 確率 コーディング レビュー システム全体設計 ユニットテスト TDD SLA ソースコード管理 CI/CD 強化学習 異常検知 変化点検出 クラスタリング リスクマネジメント コスト管理 ピープルマネジメント 前処理 データクレンジング DB チューニング UI/UXデザイン タスクコントロール サーバ監視・運用 仮説検証 ABテスト ビジネスフレームワーク スクレイピング 課題・テーマ設計 問題定義 1 Tableau Desktop Tableau CRM Tableau Prep Data Management Tableau Server
21.
マップのぬりつぶし方 【ダメなやつ】 プロジェクトマネジメント プレゼンテーション 要件ヒアリング ドメイン知識 ドキュメンテーション SQL データ抽出 DB/DMP テーブル設計 サーバ/クラウド 管理・構築 ETL/データフロー 設計構築 システムセキュリティ データガバナンス 記述統計 有意差検定 因果推論 要因分析 自然言語処理 画像処理 数理最適化 統計モデル 決定木 GBDT データ品質テスト 深層学習 ニューラルネット
検索エンジン ダイナミックプライシング レコメンデーション 確率 コーディング レビュー システム全体設計 ユニットテスト TDD SLA ソースコード管理 CI/CD 強化学習 異常検知 変化点検出 クラスタリング リスクマネジメント コスト管理 ピープルマネジメント 前処理 データクレンジング DB チューニング UI/UXデザイン タスクコントロール サーバ監視・運用 仮説検証 ABテスト ビジネスフレームワーク スクレイピング 課題・テーマ設計 問題定義 1 4 3 7 2 6 5 #tableau #3C分析 #アジャイル #デザイン思考 #TDD #ダイナミック プライシング #DeepLearning 8 #GPT-3
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リレーションシップ ID rId3
のイメージ パーツがファイルにありませんでした。 お知らせ
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データ分析案件、承ります どのデータをどう使えばどんな価値が出せるのか、 お客様の状況とニーズに合わせてご提案致します。 データの持つ力を解き放ち、 ビジネスの可能性を広げましょう! AIモデル開発をはじめ、分析環境構築、セミナー等、 データ利活用に関することなら何でもご相談ください。 そのデータ、眠ってませんか?
24.
データサイエンティスト求む 新卒・中途採用募集中 データ分析会社でスキルを磨きたい方、 データの力で様々な企業のビジネスを支援したい方、 お待ちしております! 懇親会、FBメッセンジャーにて お気軽にお声掛けくださいませ~
25.
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