Pythonとクラウド

プラットフォームを利用してPythonを使って機械学習を使いこなす，そんなアタリのことをアレコレと・・・．

機械学習でクラウドを使う，ということってさらに色々な組み合わせができるけど，とりあえず，データから語られるものを丁寧に紐解く，ということのテクニックを整理している，只今，そんな状態．

だけど，ちょっとしたことで躓いて，どうも上手く行かない，ということも多くて，それでも積み重ねながら・・・．

だけど，どうしてもアルゴリズムの開発を数理をベースに拵える，ということに興味あって，Rを使い易いのだけど，こちらだと，プラットフォームとの繋がりを探る必要があって・・・．

確かに，このアタリの専門職育成って重要でしょうよ．もちろん，テクノロジーの展開に勢いがあって，ココイラの開発にも関わる，そんな力量を・・・．

個人的には，経営学をベースとしたビジネス・アナリティクスの範疇で考えている，そんなこと．

データドリブンに基づく品質経営，およびビジネス・アナリティクス

バリュ・プロフィットのシステム・デザインとマネジメントの仕掛けを理解する，というのって大切でしょうよ．要は，顧客と従業員の関係性を巧みにビジネス・モデルにつくり込んで実践可能にする，ということ．

だけど，ベースは膨大なプロセスの組み合わせを考察しながら，品質とコストのつくり込みを行う，ということでもあるの．ココイラは，サービスの理論とも絡むことだし，管理会計およびTQMやシックスシグマとも絡むことで・・・．

もちろん，データドリブンの仕掛け，それとビジネス・アナリティクス，意思決定技法とも繋げる，ということが基盤で，クラウドと機械学習を使う，そんなこと．

イノベーション，組織学習，知識科学，それと競争優位，社会価値なども考える必要があって，個人的にはこういったこと全てと品質経営およびデータ経営を同化して考究している，そんなこと．

頑張りましょう．

データを取り巻くテクノロジーとサイエンス，およびシステム・デザインとマネジメント

ビジネス・アナリティクスだけど，データを取り巻くテクノロジーとサイエンス，およびシステム・デザインとマネジメントを基盤に考究する，ということでしょうよ．

もちろん，品質経営に絞っただけでも，何しろ課題って多くて・・・．

機械学習を用いた信頼性のモデリングと予測

色々と準備，そんな状態．品質経営の授業，それと信頼性に関するファーラム進行，学会発表，さらに講演などがあって・・・．

そう言えば，品質・信頼性・安全性に関する機械学習絡みの方法論だけど，企業さまでの導入をどう実現するのか，ということにもきっちり取り組む，そんなことって必須で，やはり，地道に人財育成を続ける，というのが基本かと．

ベイズ推論も含んだデータ・サイエンスの基本だけでなく，RやPythonでの計算の技法，それと各種のツールの利用方法といったことを丁寧に積み上げる，要はそんなこと．

しばらくは，今までのツールを整理して，さらにAWSを使ってどう構築するのか，というアタリをアレコレと・・・．開発する時間を十分取らないと，やはり進まない，そんなことでしょうよ．