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帰ってきたペンギン125

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(*´艸`*)クスクス
戦後政策転換で超国家主義が台頭、企業国家としてテック企業が猛威、移民や奴隷よりも時間と距離を0にした働き方が普及、失敗を恐れないでアイディアを出してスピーディに商業化でちゅよ〜
コスト競争でマイニング業者の選別をし、運の良い人や特定の人だけが大儲けをしない数量調整、人数が多い方が有利になる仕組みを是正、BC可視化を急いで透明化、多数決の原理を覆して信用力があるマイニング業者がランダムな状態を指向でちゅよ〜
GAFAやAzureがクラウドを利用してBC進出、日本企業と連携、経産省や総務省も連携、派遣事業も参入、RPAやIoTは業務自動化、BCは自動可視化で多重な仕事を省略、データサイエンスでは×100の効果、NO手作業❗流れ作業❗自由な発想を育むでちゅよ〜
仏マクロンとゴーン崩壊からEU崩壊、これは移民労働や格差や政策の問題、EUもBCや暗号通貨で価値観が変化、先進国は多数決の原理を覆すイノベーションを確立して次の100年を準備し、少数精鋭にして才能のある人を救う弱者救済で繋がっていき、嫉妬がない、信頼し合えるイジメのない世界でちゅよ〜

873

>>872
 東芝でフラッシュメモリを発明した舛岡富士雄氏、シャープで電卓や液晶事業を興し「ロケット・ササキ」と呼ばれた佐々木正氏、任天堂との共同開発をきっかけにゲーム機市場へ参入したソニーの久夛良木健氏など、いわゆる「とがった人材」です。列挙はしませんが、久夛良木氏の発言と先見の明は、いちユーザーから見ても実に“ロック”でした。

 とがった人材も許容する懐の深さは、日本の製造業における強さと魅力だったのではないでしょうか。

874

>>865
(*´艸`*)クスクス
フレディ・マーキュリーねえでちゅよ〜
データサイエンスは新しい分野だけど、ペンはコンサルもやれるでちゅよ〜
1点を見つけて全体を視野に収められるでちゅよ〜
ペンの言っていることに反論をするものは、会社から出ていってもらうでちゅよ〜
仕事ができないクズは出て行けでちゅよ〜
お前らは仕事ができないクズだから会社から出ていきなさいでちゅよ〜
ペンに勝てないし、ペン1羽ですべての仕事をできるから、お前らみたいなカスはいらないでちゅよ〜
失せろでちゅよ〜

875

>>874
(*´艸`*)クスクス
データサイエンスを築いたけど、それを実践できる人がいないでちゅよ〜
どうなっているの❓でちゅよ〜
資格要件を高くしているのは何故でちゅよ〜
資格は不要でちゅよ〜
できる人、研究できる人、データ集めをデキる人、因果関係が分かる人、どうやって説明して、どうやって改善を図るか、そして全体的思考を持っているかでちゅよ〜
データサイエンスの定義が間違っているし、その人材を活かすには社会的な変革が必要になるでちゅよ〜

876

>>875
(*´艸`*)クスクス
う〜ん
データサイエンスの道に入るには、職業を色々と変更していく必要があるでちゅよ〜
1つの仕事を迅速に習得して問題解決を図ったら、それで終了になるでちゅよ〜
飛ぶ鳥跡を濁さずでちゅよ〜
巨大な功績を上げてその実績を日本社会全体にイノベを巻き起こし、その効果を継続して発揮できる人が適任になるでちゅよ〜
転職をすることがカギになるでちゅよ〜
優秀な人ほど転職をするけど、無能は転職ができないでちゅよ〜

877

>>876
(*´艸`*)クスクス
データサイエンスに必要なことは新しい知識や経験を貪欲に吸収することになるでちゅよ〜
世界を変える勢力に入ろうでちゅよ〜
データサイエンスの道に入ると世界を変える人材になって、その道のプロたちと繋がれるでちゅよ〜
彼らは世界を動かす達人たちでちゅよ〜

878

>>877
【企業】鴻海・シャープ、中国政府と半導体工場 総額1兆円規模

879

>>878
(*´艸`*)クスクス
ふ〜ん
中国市場で大活躍のシャープには日本人が働いているし、日本の技術だったでちゅよ〜
そのシャープは鴻海の傘下だけど、日本メーカーを吸収しているでちゅよ〜
日本のスタンスとしてはアメリカ中心にしても、ロシアや中国とのお付き合いは別の選択として行っていくでちゅよ〜

880

>>879
コラボレーションできるデータサイエンス視覚化ツールDataikuが$101Mを調達

Dataikuは、常時大量のデータを生成している企業や団体を顧客にして、それらのデータ集合に隠されている意味を見つける。まず顧客は、Dataikuに接続して自分のストレージにデータをインポートする。Dataikuのプラットホームは非常に多種類のデータベースのフォーマットとデータソースをサポートしている。Hadoopでも、NoSQLでも、画像でも、なんでもよい。

Dataikuは、それらのデータを視覚化したり、データ集合を掃除したり、それらのデータから機械学習のモデルを作ったりする。機械学習システムのデプロイも行なう。また、ビジュアルなコーディングツールも提供しているが、モデル作りにはユーザーが自作のコードを使ってもよい。

881

>>880
しかしDataikuは、単なるデータサイエンティストのためのツールではない。ビジネスアナリストのような人でも、Dataikuから直接、データを取り出して視覚化できる。しかもそれはSaaSだから、複数のデータサイエンティストやデータアナリストから成るチームがDataikuの上でコラボレーションできる。

またユーザー企業は、Dataikuを使って変動を追ったり、詐欺を検出したり、需要予測をしたり、製品〜商品のライフタイムを最適化したりできる。現在の同社の顧客には、General Electric, Sephora, Unilever, KUKA, FOX, BNP Paribasなどがいる。

882

>>880
(*´艸`*)クスクス
データを視覚化してもデータを活かしきれないと意味が無いねでちゅよ〜
生きたデータは自分で集めるのが良いし、視覚化したデータも利用方法が思い浮かぶかなでちゅよ〜
殆どの場合が活かせる場所、人、モノにあって、そういった関係を構築できるシステム作りから始めないと効力を失ってしまうでちゅよ〜

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