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データ科学に必要なデータとは
データ科学は必要とされるデータを扱うものであり，その基本は，どのデータを収集するか，データを生成するかあるいは保持するか，を決定することだ — データ科学の専門家として長い経験を持ち，Bookin.comの研究部門でプロダクトオーナを務める Lukas Vermeer氏はこのように主張する。真のイノベーションは大きな疑問で始まり，求めている答を得るためにデータが必要であることが明らかになるのだ。
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コンテナ技術は実用化へのキャズムを超えられるか
最近の調査によると，ITプロフェッショナルで実行環境としてコンテナを利用しているのは，わずか38%であることが分かった。コンテナ利用と採用に関する現状を調査したClusterHQの結果でも，回答者の73%は，コンテナをVM環境で動作させている，と回答している。
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データラングリング・アズ・ア・サービスの簡易化を目指すTrifacta
データ解析サービスプラットフォームのTrifactaは先頃，データアナリストのデータラングリング(Data Wrangring)作業支援という同社の活動を推進するため，VCによる出資を受け入れた。目標はデータ収集とクレンジング，マージといった作業を，現在よりはるかに少ない時間と労力で可能にすることだ。