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はじめに 2026年3月26日、初の試みとして、リクルート本社オフィスにて 「産学連携技術交流会」 を開催しました。本イベント

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リクルートのデータ推進室長 野村が自ら聞き手となり、現場の最前線で試行錯誤を続けるスペシャリストたちの「手の内」を紐解く連

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事では、Databricks Assistantを活用して需要予測モデルを構築してみた内容をご紹介します。 内容に少しボリュームがあるため、前編・後編の2部構成でお届けします。 前編：背景・コンセプト整理からEDA（探索的データ解析）、需要要因の仮説出しまで 後編：特徴量設計、ベースライン構築、機械学習モデル構築、振り返りまで 需要予測はビジネスインパクトの大きいテーマですが、実務では前処理やEDA、特徴量設計など

はじめに 人材領域でデータ分析を担当している羽鳥です。KaggleのVesuvius Challenge - Surface Detection コンペにソロで参加し、1391

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2025年9月、チェコ・プラハで開催されたレコメンドシステムの国際カンファレンス「RecSys 2025 」。その公式コンペティシ

はじめに こんにちは。RECRUIT TECH CONFERENCE 2026 企画担当の石神です！ この度、開発事例・ナレッジを共有するリクルートの技術カンファ

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はじめにこんにちは、データサイエンティストの栗本です。LINEヤフーでは、最新の知見を業務に取り入れるべく、論文の社内共有会や社外研究会への参加などを積極的に行っています。その一環として、業務に関連す...

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サーバーワークスの村上です。 このブログでは Amazon Quick Suite を使い、Kaggleの小売データセットを題材に、簡単な顧客離反（Churn）分析をやってみます（推論ではなくデータ分析）。 概要 Amazon Quick Suiteについて 使用するデータセットについて シナリオ（Scenarios）機能を利用した分析 Quick Reserch SaaS系のAIソリューションとの違い BIツールである点 料金体系やガバナンス面 概要 今回試したことを簡単にまとめます。 シナリオ（Sce

ファインディでソフトウェアエンジニアをやっている土屋です。今回は、先日大好評だった企画、「エンジニアの人生を変えたイベント」のPart2をお届けします。 tech.findy.co.jp 前回に引き続き、弊社エンジニア達が過去に参加したイベントの中で、特に印象に残っているイベントを紹介していきます。 それでは見ていきましょう！ YAPC (Yet Another Perl Conference) はじめての外部登壇 同世代エンジニアとの出会い キャリアの転機 まとめ HackBowl【次世代エンジニアの登

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