東京大学のデータサイエンティスト育成講座（マイナビ出版、 2019年3月）著者でもあり、業界を代表するデータサイエンティスト山田典一氏によるセミナー講演の資料です。 資料内容 自己紹介 エンジニアとデータサイエンティストの関係性 機械学習関連技術を中心にエンジニアロールの需要が急伸中 機械学習エンジニアはML機能の社会実装の担い手という位置づけ Cloud活用がAIやAnalyticsを上回るハードスキル要件に Cloud Computing + Open source driven ML Engineering 参考：機械学習要素技術ごとのビジネス成功度 エンジニアとデータサイエンティストの幸せな関係は？ 『キャリア』視点からのお話し キャリア変遷からの気づき１：SE視点とDS視点から キャリア変遷からの気づき２：PS視点とEP視点から見た気づき キャリア変遷からの気づき３：ベンチャーニ
みなさん DBPedia をご存知でしょうか．DBPedia とは，Wikipedia から構造化データ (RDF) として情報を抽出するものです．DBPedia では Linked Data として情報が体系化されているので，Wikipedia 内の必要な情報を，非常に簡単に抽出することができます． 「◯◯ の情報を Wikipedia からスクレイピングして取ってきて…」みたいな話をよく耳にし，そんなのスクレイピングしなくても DBPedia 使えば一瞬なのに… と感じることが最近多々あるので，DBPedia の普及もかねて簡単にまとめてみることにしました．DBPedia なんて初めて聞いたという方は，ぜひチェックしてみて下さい． Linked Data の基本 Linked Data では，エンティティ，プロパティ，リテラル の 3 つを使って情報を表現します．エンティティは上図の
岩田健太郎さんのYouTube動画「ダイヤモンド・プリンセスはCOVID-19製造機。なぜ船に入って一日で追い出されたのか。」（https://www.youtube.com/watch?v=W3X3RSmf7ds）の書き起こしです。「ダイヤモンドプリンセス」を「プリンセスダイヤモンド」と言い間違えたりするなど、単純なミスは修正しています。間違いなどがあれば、ご指摘ください。 ダイヤモンド・プリンセスはCOVID-19製造機。なぜ船に入って一日で追い出されたのか。 https://t.co/g2d1C5HSuI @YouTubeさんから ダイヤモンド・プリンセスに入りましたが、何者かによって１日で追い出されました。感染対策は飛散な状態で、アフリカのそれより悪く、感— 岩田健太郎 (@georgebest1969) February 18, 2020 ――――――――――――――――――――
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