𝙈𝙞𝙣𝙤𝙧𝙞 𝙈𝘼𝙏𝙎𝙐𝘿𝘼🏍️’s Tweets

Google Cloud ML Summit 開催のご案内 | Google Cloud Blog

Oct 23

バズりつつあるので宣伝というものをしてみますが、Google Developers ML Summit 21で "難しい多変量の時系列予測、新しい DNN ベースの Vertex AI AutoML Forecasting の概要と実際の事例を交えて紹介"でオンラインでお話します。コカ・コーラのデータに興味ある方も是非

cloud.google.com

11 月 9 日（火）から 4 日間にわたり Google Cloud ML Summit を開催いたします。あらゆるアプリケーション、サービスで、AI を活用し新たな価値を創造することが重要な時代になってきています。このイベントでは、データサイエンティスト、アプリケーション開発者向けに、最新の Googl

ななななーんと！国立遺伝学研究所で講演する依頼が来た！アカデミアにはばたいてしまう。これは忙しいけど受けるしかない。「え？そんなことも知らないんですか？」って論破されてきたら年末寝込む。

かなりMTG中ワイヤレスヘッドホンで内容聞きながらミュートにしてトイレに行く族はマジョリティらしくて安心した。会話がふられそうにない時に行くのがコツ。

Quote Tweet

𝙈𝙞𝙣𝙤𝙧𝙞 𝙈𝘼𝙏𝙎𝙐𝘿𝘼

@helmetti

· 12h

出社するとMTG中にミュートにしてワイヤレスヘッドホンつけて聞いたままトイレにいけなくなるのか。それはつらい

12h

出社するとMTG中にミュートにしてワイヤレスヘッドホンつけて聞いたままトイレにいけなくなるのか。それはつらい

17h

リバプール大の講演で世界有数のピザチェーンHQからLinkedInに詳細教えてちょうだい！！！というのが来た。コンペティターじゃないので（むしろピザとコカ・コーラは合う）前のめりでSYNCするのだ

20h

なんかスゲーエアリプだらけで真意が伝わってなくて超イライラしてきた。会社のGPUと業務時間使ってお前の私的なことをすんなということだけです。

Topics to follow

Carousel

もう乗り納めが近い。

自分のリバプール大のセッション、日本の深夜０時だったので見ずに寝てた。あるある。

23h

来年のGoogle Nextでは自販機の「あったか～い」「つめた～い」を言語学的・音韻論から見た長音の与えるイメージとそれに伴う購買関係の相関性についての講演を行います。ウソです。

23h

Data Scientist Manager #今日の曖昧性

With a network of 700,000+ vending machines how do

@CocaColaBJ

decide where exactly to place them? Discover more in

's #SDSC21 talk, whose #DataScience team is taking their customer segmentation to new levels with #geospatial analytics

あとは注意点として「Kaggleより仕事が大事」「仕事よりKaggleが大事」みたいな水掛け論はあまり意味がないので、やめた方が良いと思う。どちらも（特にデータ分析を生業とする立場から見れば）重要なので、バランス良くやっていくべきなのかなと

色々な議論があるのは承知しているけど、個人的には「仕事は仕事」「KaggleはKaggle」だと思うので、それぞれに励むのが良いのではないかと思っている。会社のリソースを使って良いか否かは会社や部門ごとに方針が違うのは当然だし、それは仕事とKaggleがどれくらい重なるかによるという話なのかなと

なんか今日もフォロワーが100人ぐらい増えた。Kaggleに触れると爆発炎上しそうだからもう触れない。

私は老害マネージャーと呼ばれているかもしれないが会社のリソースを使ってKaggleをするのは禁止にしてある。目の前に答えのまだ出ていない生のデータあるのに、なんでそれを掘らないのか謎。普通飛びついて掘りまくるはず。好奇心なきところに向上はないですよ。

325

Google+ (G+)は確実にコア層にささってた。なんであれを辞めたのか不明。Workspaceレベルでは議論が活性化しないし、生産的議論があれだけ活発にできるのはG+以外になかった私もG+難民。

データ分析に二種類の人間がいて「スピード重視で締め切りに合わせ雑なデータをだす」人間と「締め切り過ぎてるけど変な所あるから調査する」人間がいる。どっちかというと後者の方がデータ分析に向いている。しかしDSになろうと思うと「締め切りに合わせて正しいデータを出す」ことが必要なのだった。

たぶんデータサイエンスクラスタのはじっこのほうに入れてもらえた気がするがもっとみんなとイチャコラじゃれあいたい。

私は全身コカ・コーラマンで私服で歩いています。

Quote Tweet

™

@tmaehara

· Oct 26

＠各位社ロゴの入った T シャツ、私服として着れますか？

Slope Hypothesis Testing xkcd.com/2533/ m.xkcd.com/2533/

314

1.8K

Oct 24

米Forbesに載ったこの記事、このオチを語りたい。"(Zapata) is working with Coca-Cola Bottlers Japan Inc. to help it explore and test how quantum can better optimize its deliveries servicing approximately 700,000 vending Machines" forbes.com/sites/forbeste

Quote Tweet

blueqat

@blueqat_os

· Oct 23

現状では、量子コンピュータを使っても特に高速に組合せ最適化問題や量子化学計算、機械学習は解けない件 by Yuichiro Minato | blueqat blueqat.com/yuichiro_minat

Oct 23

リバプール大での私のセッションです。My session at University of Liverpool. #SDSC21

Minori Matsuda

@CocaColaBJ

@CocaCola

Wednesday,October 27th

11.45amET–12:00a ET

How Coca-Cola Bottlers Japan use Spatial DataScience to Steer Strategy spatial-data-science-conference.com/2021/

Oct 23

データサイエンティストはなるもんじゃなく、勝手になっちゃうものなのです。統計して分析して、機械学習して、データ自分でパイプラインとか作って、必要に迫られそうこうしてるうちに勝手に周りからそう呼ばれるものなのです。当然実務を通じてなので座学だけでなれるのか不明。統計学博士とかは別

102

557

Oct 22

全然取材でいい漏れてましたが、正確には70万台の自販機のデータを学習させて2億グリッドの地点を予測しています。

Quote Tweet

Kazunori Sato

@kazunori_279

· Oct 21

コカ・コーラ松田さん @helmetti が全国70万台の自販機から集めたデータをVertex AIのAutoML Tablesで売上予測してる事例、英語版も公開されました。 #gcpja cloud.google.com/blog/topics/de

Coca-Cola Bottlers Japan collects insights from 700,000 vending machines with Vertex AI

Oct 22

Now my 700,000 units of vending machine / machine learning prediction project @ Coca-Cola Bottlers Japan goes worldwide! 全世界に私の70万台+2億グリッドを機械で予測するプロジェクトの予測マップが公開されました！

cloud.google.com

Coca-Cola Bottlers Japan built a MLOps platform with Vertex AI for a large scale data analytics for 700K vending machines. Learn how it helped extracting the business insights.

コカ・コーラ松田さん

が全国70万台の自販機から集めたデータをVertex AIのAutoML Tablesで売上予測してる事例、英語版も公開されました。 #gcpja

cloud.google.com

Coca-Cola Bottlers Japan collects insights from 700,000 vending machines with Vertex AI

Coca-Cola Bottlers Japan built a MLOps platform with Vertex AI for a large scale data analytics for 700K vending machines. Learn how it helped extracting the business insights.

Oct 21

BQのgeo系のSQLを覚えねばならぬ時が来た。

Quote Tweet

lak lakshmanan

@lak_gcp

· Oct 21

Interesting. They recommend that you 1. Use geohash to represent location as categorical variable. This is what i recommend in BigQuery book as well. 2. Use custom splitters in xgboost to handle location variable. In BigQuery book, I recommend treating geogashes hierarchically twitter.com/seanjtaylor/st…

Show this thread

Oct 21

会社携帯に「クラウドお使いですか？」という営業電話がかかってきた。もうセッションに参加するのに電話番号入れないようにする。「私GDEでスピーカーだったんですけど」と大人げなく言ったのに「ではのちほどメールで！」といってガチャ切りされた。クラウドとはなんなのか。すごいテクノロジなのか?

Oct 21

9月に頼んだ荷物がまだ深圳から動かない。Tracking consuming: 68 msじゃないよ。システムのレスポンスタイムは聞いてない。荷物のレスポンスだ。

Oct 20

Google Developer Expertだから言うわけではないんですが、超速いDBが一個あっても何かを一貫して構築できるエコシステムがないと結局つなぎ合わせるコストと技術的負債が発生するので,一個のプラットフォームでDBから開発環境からデプロイまでできるGCPにひっつき続けます.ロードマップが良くできてる