AWS Summit Tokyo 2018でデータサイエンティストがオススメする注目のセッション7つ

いよいよ5月30日から開催されるAWS Summit Tokyo 2018!
AWS Summit Tokyo 2018に参加するNHN テコラスのデータサイエンティストたちに、AWSでデータ解析・活用をする場合のオススメセッション7つとその見どころや予習ポイントを教えてもらいました。

Alexa スキル − ベストプラクティス

5月30日(水) 13:00-13:40
アマゾンジャパン合同会社 Alexa Skills Kit本部 シニアソリューションアーキテクト 小林 剛士

motchieがオススメする理由

2017年11月にAlexaが日本上陸して以来、スマートスピーカーへの関心は高まる一方です。
今年3月には、Amazon.co.jpサイトに「Alexaスキルストア」が開設されました。企業/個人によって、日々様々なAlexaスキルが生み出されています。
Alexa Skills Kit (ASK) とは、このような活発なAlexaスキル開発を陰から支えているツールであり、開発者はASKを使うことで、簡単に、素早く、様々なスキルを作成することが出来ます。
本セッションでは、ASKを使った開発サイクルや、ユーザー目線のスキルを作るためのノウハウが紹介されます。これから最高のAlexaスキルを作ろうと考えている方に、ぜひオススメしたいセッションです。
当社のブログでも、ASKの使い方、Alexaしりとりスキルの作り方をご紹介しておりますので、ぜひご覧ください。
Alexa Skills Kitでしりとりスキルを作ってみる①:アカウント作成~対話モデル設定

AWS の機械学習サービス入門

5月31日(木) 11:00-11:40
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術統括本部 ソリューションアーキテクト 川村 誠

jwsがオススメする理由

AWSの機械学習サービスの一覧を確認してみると、Amazon SageMaker, Machine Learning, Amazon Transcribeなど、2018年5月の時点で計9つのサービスが存在しています(私自身もどれも使ったことがない初心者なので、機械学習への入門編として期待しています)
なお、セッションの紹介文には「AWS re:Invent 2017 で拡張された機械学習/深層学習サービス群の今と、サービスレイヤーを中心としたアップデートについてご紹介します。」と書いてありますので、前もってAWS re:Invent 2017の動画をみておくと良いかと思います。
 

Amazon Redshift の設計・運用大原則

5月31日(木) 14:00-14:40
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 プロフェッショナルサービス シニア・インフラストラクチャー・アーキテクト 仲谷 岳志

hongsがオススメする理由

データ分析の基盤を支えるデータウェアハウス。DT(Data Technology)時代と呼ばれる昨今、言うまでもなくとても重要な役割を果たしています。AWSのデータウェアハウスと言えばRedshiftです。AWS上でシステムを構築して世の中にサービスを提供してる限りRedshiftは必須ではないかと思います。
そこでこちらのセッションですが、Redshiftの設計で注意すべき点や運用のポイントが聴けるようなので主にこういう方にお勧めしたいです。Redshitを使用しているけど適切な使い方をしているか気になる方、もっと効率の良い運用をしたい方、これからRedshiftを導入したい方。
今回のSummitでRedshiftの設計・運用に関するセッションはこのセッションしかないみたいなのでどうぞお見逃しなく!
Redshift初心者の方にはこちらのブログを読んでの参加をお勧めします。
Amazon Redshiftって何ができるの?AWSのデータウェアハウスサービスを解説

ML Ops on AWS

5月31日(木) 16:00-16:40
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術統括本部 ソリューションアーキテクト 志村 誠

hongsがオススメする理由

「機械学習モデルを作ったけれども、実際のビジネスやシステムにどう適用すれば良いか分からない」
「機械学習システムを構築したけど精度をどう評価し、どう改善していけば良いか分からない」
という悩みをもっていて、実際に機械学習システムをどう構築して運用すれば良いかを知りたい方にお勧めします。AWS上で機械学習システムをどうやって実現していけるのかを聴けるかと思います。
まだ機械学習システム構築や運用はやったことのない方にはその始めの一歩に、すでに構築・運用している方にはベストプラクティスが聴ける、よいセッションではないでしょうか?
このセッションをもっと楽しむためにこちらのブログを読んでおくと良いかもしれません。
AWS GlueとAmazon Machine Learningでの予測モデル

【AWS Tech 再演】AWS の DataLake を使ったデータ分析入門

5月31日(木) 18:00-18:40
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術統括本部 ソリューションアーキテクト 上原 誠

tocci3がオススメする理由

大量データの分析基盤をどう作るかというのは多くの企業にとっての課題だと思います。このセッションはそういう方にとって参考になるかもしれません。
Amazon S3にデータを配置し、AthenaやEMR(Hadoop/Spark)などでどうデータを分析するかという内容が期待されます。
登壇の上原さんは以前からHadoop関連などで知り合いですが、Big Data on AWS トレーニングの紹介動画にも登場して活躍されています。
Big Data on AWS – AWS トレーニング | AWS
(話せれば細かい部分も聞いてみようと思います。)

【バンダイナムコビジネスアーク様ご登壇事例】AWS Glue ・ Amazon Athena で作るデータ加工プロセス

6月1日(金) 12:00-12:40
株式会社バンダイナムコビジネスアーク デュピティゼネラルマネージャー 森田 繁

山川 信之がオススメする理由

データ分析を実務で行う際、欠かせないのがETL、様々なデータソースから必要なデータを出力し・変換し・取り込むプロセスです。従来はETLを行うためのコードを書いたり、他社サービスを利用する必要がありましたが、昨今ではAWS Glueという選択肢が有望です。
AWS GlueにはAWS上のデータベースからデータカタログを作る機能がありますが、そのカタログをデータベースで利用することで更に便利になるのです。
本セッションではGlueとAthenaを組み合わせて、データ加工を便利に行う方法が紹介されます。非常に実務的ですので、ETLで悩んでいる方はぜひお聴きください。
事前にこちらでGlueの基礎を抑えておくことをお勧めします。
AWS Glue

【 Gunosy 様ご登壇事例】ユーザー行動が成す力学系の実現とそれを用いた推薦システムを支える AWS アーキテクチャ

6月1日(金) 15:00-15:40
株式会社Gunosy 開発本部データ分析部 機械学習エンジニア 米田 武

t2syがオススメする理由

ユーザー行動をリアルタイムに反映し個人に最適化された推薦システムの数理モデルと、AWS 上でこのシステムを実現するための設計のポイントが聴ける点に注目し申し込みました。
スピーカーの米田さんは数学のバックグラウンドをお持ちになっているとのことで、数理モデルの話を少し踏み込んで伺えるのではと期待しています。人気サービスGunosyの裏側の仕組みについて聴ける機会はなかなかないので、データサイエンティストや機械学習エンジニアの方にオススメのセッションです。
スピーカーの米田さんのブログ Obey Your MATHEMATICS.

 
 
 
 
以上、AWS Summit Tokyo 2018でデータサイエンティストがオススメする注目のセッション7つでした。
すでに定員に達してしまっているセッションも多いですが、例年AWSから資料や動画が公開されるケースが多いので、参加できない方も後日視聴してみてはいかがでしょうか?
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