PMとPMOの違い PMとPMOは、プロジェクトマネジメントにおいて異なる役割を担います。PMは「プロジェクトマネージャ（Project Manager）」の略で、プロジェクトの計画・管理・運営に関する責任者です。一方、PMOは「プロジェクトマネジメントオフィス（Project Management Office）」の略で、PMによるプロジェクトマネジメントを支援するポジションを担います。PMがプロジェクトの具体的な運営を担当するのに対し、PMOはプロジェクト管理に専念します。 [Tips]PMとPMOと

はじめに こんにちは、クラウドエース データML ディビジョン所属の永山です。 クラウドエースのITエンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータML ディビジョンになります。 データML ディビジョンでは活動の一環として、毎週Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開しています。 今

目次 導入 PyMCとは PyMCの最近の動向 コードリーディングの方針とスコープ メインコンテンツ Modelクラスとインスタンス化 with文 メタクラス 実装の確認 確率変数と分布クラスの管理 分布クラスの構造 ベータ分布クラス 分布クラス 観測された確率変数 サンプリング サンプリング手法選定 並列サンプリング NUTS実装 まとめ 導入 こんにちは。InsightEdgeのデータサイエンティストの小柳です。 本記事ではデータ分析の強い味方、MCMCサンプラーの実装を見てみようと思います。 今回取

本記事は 2022年度 新人卒業記念Week 最終日の記事です。🌸 5日目 ▶▶ 本記事 📚 はじめに 業務内容 データ収集 データ分析 データの可視化 業務のやりがい 早い段階でお客様と接する経験ができる。 開発も経験できる。 GAのスペシャリストと一緒に仕事ができる。 配属されてから苦労したこと 出社するための体力をつけること タイピングの練習をすること 学習に行き詰ったときに気持ちを切り替える方法を模索すること ①出社して先輩の仕事ぶりを目にする ②映画を見て気持ちを切り替える おわりに はじめに

はじめに 医療・介護・ヘルスケア・シニアライフの4つの事業領域で高齢社会の情報インフラを構築している、株式会社エス・エム・エスのAnalytics&Innovation推進部（以下、A&I推進部）の新卒3年目の小貝です。現在は主に介護職向け求人情報サービスである「カイゴジョブ」のデータ分析・アルゴリズム開発を担当しています。 A&I推進部はエス・エム・エス社内のデータを横断的に収集し、データの分析や加工から、データに基づく施策展開までを行う部門です。部門の役割としては以下の3つが挙

こんにちは。 株式会社ココナラのインフラ・SREチーム所属の かず と申します。 本記事では2023年2月1日に同所属のよしたくと修了した G.I.G. プログラム に関して紹介させていただきます。 G.I.G. プログラム　について 本プログラムは Google Cloud（旧 GCP）のプロダクトやサービスを幅広く学べる招待制特別プログラムです。 プログラム実施期間は約3ヶ月で、短期間に技術を習得できる、素晴らしいプログラムになっております。 受講中は以下のことができるようになります！ Courser

1.はじめに このブログを読んで下さっている皆様、こんにちは。 プラットフォームサービス本部 クラウド&ネットワークサービス部 開発オペレーション部門の丹野(入社１０年目)です。 この記事では、NTTコミュニケーションズに入社してから業務内容の変化に適応するため、必要なスキルを獲得してきた私の体験(リスキリング体験)と、最近自分で立ち上げて運営している社内での育成の取り組みについて紹介します。 2.私のスキル習得の体験（リスキリング体験） 最初に私の入社してからの業務経歴を簡単に紹介します。 ①入

こんにちは、佐々木です。年末に書こうと思って、すっかり忘れていた宿題です。 2022年末のre:InventのキーノートでAWSのCEOであるAdam Selipskyが、『A Zero ETL future』という概念が提唱しました。言わんとすることは解るのですが、これは一体どういう文脈で、なんのためなのだろうと疑問に思う方は多いと思います。そこで、自分なりにデータ分析を取り巻く現状と課題、ゼロETLの概念が出てきた理由をまとめてみます。これは私自身の思考なので、全然違う可能性が高いですので、悪しからず

Introduction こんにちは、データサイエンティストの善之です。 本記事では私が日頃使っている、データの誤りを見逃さないためのデータ探索チェックリストをご紹介します。 データを分析するにあたり、良質なデータを用いることが非常に重要です。誤ったデータを分析しても誤った結果しか出てきません。 しかし、実際に業務で扱うデータは誤ったデータが含まれていることが多くあります。 特にデータをクライアントから受領する場合には、クライアントのデータ抽出過程にミスがあったり、 そもそもクライアントのデータベースに格

こんにちは。ML・データ部データサイエンス1ブロックの尾崎です。データサイエンス1ブロックでは機械学習モデルや、データ分析によって得られたルールベースのモデルの開発をしています。特に、ZOZOTOWNやWEARの画像データを扱っています。 本記事では、教師データがないPoC特有の「モデルの評価をどうするか」という課題への対策を商品画像の色抽出の事例とともに紹介します。教師データが無いという同じ境遇に置かれた方々の一助となれば幸いです。 目次 目次 事業上の課題 どのようなモデルを作ったか モデルの評価をど

はじめに こんにちは。計測プラットフォーム開発本部 計測プロデュース部の井上です。 私たちは ZOZOFIT 、 ZOZOMAT 、 ZOZOMAT for Hands や ZOZOGLASS などの計測技術に関わるプロダクトのサービス開発をしています。先日ローンチしたZOZOFITではGoogle Analytics 4(以下、GA4)を導入しました。本記事ではGA4を導入する際に工夫した点と注意点について紹介します。 目次 はじめに 目次 計測プラットフォーム開発本部 計測プロデュース部とは 計測プロ

こんにちは、タイミーのデータ統括部でデータサイエンティストをしている小関です。 タイミーのデータサイエンスチームでは、データ分析、機械学習モデル構築に加えて、Google Cloudを主軸としたMLOps基盤の構築などの業務に日々取り組んでいます。 その中でもGoogle Cloudを主軸としたMLOps基盤の構築に関連して、 Google Cloud Professional Machine Learning Engineer認定資格 を社内制度も活用しながら取得したので、実際にした勉強の内容などを紹介

こんにちは、タイミーのデータ統括部でデータサイエンティストを担当している 小栗 です。 データ統括部は、組織内におけるデータ利活用を促進するため、データ分析、予測モデル構築、データ基盤構築などの業務に日々取り組んでいます。 今回、 部署内で「心理的安全性」に関する勉強会を開催しました 。 この記事では、 勉強会の内容をもとにして「心理的安全性」について解説 したいと思います。 心理的安全性とはなにか 「心理的安全性」とは 「アイデア・質問・懸念・間違いを話すことで、罰せられたり、辱められたりしないという信

データ分析基盤グループでデータエンジニアをしている平川です。 近年注目されてきているDataVaultに関して、全3回(予定)で記事を書かせていただく予定です。 第1回の記事では、DataVaultとは何なのか？どんな特徴があるのかを書いていきます。 参考までに、1~3回の内容を紹介しておきます。(内容は変わる可能性が大いにありますのでお許しください🙇‍♂️) 第1回: DataVaultってなに？どんな特徴があるの？ ← 今回はここ 第2回: dbtvaultを使って実際にDataVaultモデリングで

はじめに こんにちは。イノベーションセンター、テクノロジー部門、データ分析コンサルティングPJの更科です。 この記事では、2022年12月08日にβ版フリートライアルキャンペーンが始まった Node-AI で時系列データの因果分析・重要度可視化・要因分析などをしてみようと思います。 Node-AIは時系列データの分析をするNTT Communicationsの内製開発サービスで、製造業を中心に様々な領域で活用されています。Node-AIについて詳しくは「 ノーコードAIモデル開発ツール Node-AI 」