3:30 PM - 5:10 PM
[3J5-KS-20-01] Proposed session
データ活用の重要性が増していく中で,データの収集・蓄積が進められ,データサイエンスが日々進歩してきた.
データサイエンスの更なる発展のためには,データを集めるだけに留まらず,それらデータを使えるよう適切な加工し,整備された解析基盤の構築が必要である.さらに,AI開発からその実装やサービス展開においてはハードルも多く,解析プラットフォームの整備に加え,開発サイドと運用サイドを繋ぐMLOpsの考え方も広がりを見せている.
このような背景から海外では,データエンジニアリングの重要性が認知され,データエンジニアが職種として認知されつつあり,日本においても,データを意味ある形で使えることを実現するデータエンジニアリングの重要性が今後さらに増すことが想定される.本セッションでは,アカデミア,ビジネスの両側面から考えるデータエンジニアの役割や求めるもの,そして今後の期待について議論したい.
データサイエンスの更なる発展のためには,データを集めるだけに留まらず,それらデータを使えるよう適切な加工し,整備された解析基盤の構築が必要である.さらに,AI開発からその実装やサービス展開においてはハードルも多く,解析プラットフォームの整備に加え,開発サイドと運用サイドを繋ぐMLOpsの考え方も広がりを見せている.
このような背景から海外では,データエンジニアリングの重要性が認知され,データエンジニアが職種として認知されつつあり,日本においても,データを意味ある形で使えることを実現するデータエンジニアリングの重要性が今後さらに増すことが想定される.本セッションでは,アカデミア,ビジネスの両側面から考えるデータエンジニアの役割や求めるもの,そして今後の期待について議論したい.
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