『農業データ連携基盤（データプラットフォーム）』を、産官学が連携して構築
～ ビッグデータの利活用を見据え、データの多面的活用を図る基盤により、エビデンスベースのデータ活用型の農業を世界に先駆けて実現 ～ 経験や勘に基づく高付加価値型農業を実現してきた我が国の特性を活かす、データ活用型の農業を、産官学が連携したデータ連携基盤により世界に先駆けて実現 １．背景 IoTやAIの社会の進展に伴い、データを活用したエビデンスベースの取り組みが着目されています。これまで我が国農業は、農業者の長年にわたる経験や勘により、様々なおいしい農産物を生み出してきましたが、高齢化の中で失われようとしているこれらの経験や勘を学ぶことは難しく、データの集積も進んでいない事からエビデンスベースのデータ活用型の農業、新たな農業ICTの取り組みが求められていました。 作物の生育状況や圃場の環境、そしてこれらの経験や勘をデータ化すれば、若い農業者などが早期に経験や勘を習得できるようになるほか、デ
もし、あなたが「“ビッグデータプロジェクト”を任せる。何とかするように」と言われたら
本連載におけるビッグデータ基盤の説明には、業界標準であるオープンソースの分散処理基盤である「Apache Hadoop（以下、Hadoop。とりわけ、Clouderaが提供する「Cloudera Enterprise」）を用いますが、考え方そのものは基盤に依存することなく共通なので、Hadoopではない他の基盤を使っていても活用できることでしょう。 第1回目は、「ビッグデータプロジェクトを開始する前に確認しておくべき、事前知識」編として、ビッグデータおよびビッグデータ基盤の概要とその利点を解説します。 Hadoopについて Hadoopは今から10年前の2006年、オープンソースの検索ライブラリの開発者であった米Cloudera チーフアーキテクトのダグ・カッティング氏が開発した、一般的なIAサーバを並べるだけでスケールアウトできる分散処理基盤です。Hadoopが持つ分散ストレージ／分散フ
Be a Path Finder to the Connected World. JIG-SAW
IoE・IoA時代の 革新的なテクノロジーや サービスを裏側から支え続け、 人類がいまだかつて 体験したことのない未来社会を 導き支えていきます。 MORE
ビッグデータ時代の注目職種「データ・サイエンティスト」の第一人者がNYで学んだ、適者生存の極意【匠たちの視点】 - エンジニアtype | 転職type
アクセンチュア株式会社 テクノロジー コンサルティング本部 アナリティクス インテリジェンス グループ統括 シニア・プリンシパル 工藤卓哉氏 慶應義塾大学を卒業しアクセンチュアに入社。コンサルタントとして活躍後、コロンビア大学国際公共政策大学院で学ぶため退職。同大学院で修士号を取得後は、ブルームバーグ市長政権下のニューヨーク市で統計ディレクター職を歴任。在任中、カーネギーメロン工科大学情報技術科学大学院で修士号の取得も果たす。2011年に帰国し現職に。Accenture SAS Analytics Group数理統計アーキテクト顧問委員会でアジア太平洋地区代表顧問も務める データ・サイエンティストは統計データを分析するだけの仕事ではない データ・サイエンティスト。日本ではおそらく1000人に満たないであろう、この職に就くのはどのようなタイプの人間なのだろうか？ 外界との接触を好まない象牙の
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