大人気!データマイニング+WEB勉強会に参加してみた(第48回 TokyoWebmining参加レポート)

大人気勉強会である「第48回 データマイニング+WEB @東京( #TokyoWebmining 48th ) ーAWS上での分析基盤アーキテクチャ最前線 祭りー」に参加したのでこれを報告したい。 データマイニング+WEB @東京(以下 TokyoWebimining)は, 2010 年から開催されている統計・機械学習系の勉強会だ。発表者と受講者の間の議論を重視して参加人数を絞っているため,なかなか参加予約がとれないことでも有名だ。幸いにも筆者は本勉強会の参加チケットを獲得できたため,参加することができた。もともと取材予定で参加したつもりはなかったのだが,主催者の濱田氏に承諾を得ることができたので,参加報告レポートという形で読者にも共有したい(濱田氏による開催報告 http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi/20150801/p1 も同時に参照されたい)。 tokyowebmining_48   最初は毎度おなじみ主催者濱田氏によるオープニングトークだ。

オープニングトーク - 創設の思い・目的・進行方針  -データマイニング+WEB勉強会@東京from Koichi Hamada

TokyoWebmining がどのような目的で開催されて,どのような会にしていきたいかという熱い思いを共有することで,その後の発表を真摯な気持ちで聞くことができた。 オープニングトークに続くメイントークは 3 件あった。今回は AWS 上での分析基盤アーキテクチャ最前線祭りということで, Amazon Web Services(AWS)の紹介や分析事例が報告された。 最初はアマゾンデータサービスジャパンの岩永氏による「AWSでのビッグデータ分析」だ。

AWSでのビッグデータ分析 from Amazon Web Services Japan

Amazon の中の人による AWS プラットフォームの解説や事例紹介で, AWS をうまく使うためのコツやどのように応用していくかを知る良い機会となった。ちなみに弊社(DATUM STUDIO)でも AWS はデータ分析の基盤として大いに活用させていただいている。 つづいてクラウドソースの宮島氏による「1000人規模で使う分析基盤構築 〜redshiftを活用したeuc」だ。

1000人規模で使う分析基盤構築 〜redshiftを活用したeuc from miyazima

EUC とは End User Computing の略で,ここではエンドユーザーがデータにアクセスできて分析を行えるようなプラットフォームを意味する。 AWS の Redshift や DataPipeline を利用して 1000 人規模企業で EUC を実現するプロジェクトを紹介された。技術以外の課題についての報告もあり、データ活用プロジェクトを進める上での非常に参考になった。 最後にスマートニュースの西岡氏による「SmartNews の Webmining を支えるプラットフォーム」だ。

SmartNews の Webmining を支えるプラットフォーム from SmartNews, Inc.

スマートニュース配信を支えるアナリティクスが, AWS をどのように活用して行われているのかという事例の紹介だ。モノリシックな状態から AWS のマネージサービスを活用したマイクロサービス化など,プラットフォームの構築から活用まで, AWS 活用の模範を示してくれた。 以上が主な内容であったが,メイントークの後の振り返りも盛り上がった。勉強会をより良いものにしていくために継続的にこのような振り返りを行っているのも,データ分析者主催の勉強会ならではかもしれない。   TokyoWebmining は人気イベントでなかなかチケットが獲得できないが,データ分析に携わる人ならぜひ一度は参加したいイベントだ。ちなみにこの大人気イベントに確実に参加できる裏技を主催者の濱田氏に伝授いただいた。それは発表者になることだ。発表者になると講師枠としてチケットを確保してくれるという仕組みだ。興味がある人は,まずは講師枠から参加してみると良いかもしれない。



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