2017年06月12日

データサイエンス

データサイエンス.jpg


データサイエンス(データ中心科学)とは社会に溢れている膨大なデータ(ビッグデータ)を分析し価値を引き出す学問です。

IT社会において、ビッグデータをビジネスに活用する動きが加速しており、データ分析専門家(データサイエンティスト)の需要が高まっています。
また、技術だけでなく、正しい倫理観も要求されます。

滋賀大学は、2017年(平成29年)4月、日本で初めて、データサイエンス学部(DS学部)が創設されました。

滋賀大学データサイエンス学部では、理系科目(情報、統計など)だけでなく、文系科目(経済、経営など)の授業もあり、下記のようなことも学べるようです。

・自分の分析結果を正しく人に伝える方法を取得する「プレゼンテーション論」
・データを扱う上のルールを学ぶ「情報倫理」
・価値創造を行う上での特徴的なテクニックを学ぶ「価値創造方法論」
・現場で価値創造を行う上で注意すべき点を学ぶ「価値創造実践論」
・実際のデータを使ったデータ分析の経験を重ねる多種多様な分野の授業
・様々な統計分析の活用法を重点的に学ぶ授業、数理的な理論を重点的に学ぶ授業
データマイニング人工知能、モバイルコンピューティングなどの最先端の情報理論を学ぶ講義









データサイエンスに関するサイト


社会人のためのデータサイエンス入門
http://gacco.org/stat-japan/
総務省統計局によるデータサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」が無料で受講できます。
統計学の基礎やデータの見方や公的統計データの入手方法などが学べるようです。


一般社団法人 データサイエンティスト協会
http://www.datascientist.or.jp

国立情報学研究所(NII)
http://www.nii.ac.jp











ビッグデータと人工知能 - 可能性と罠を見極める (中公新書)

会社を強くする ビッグデータ活用入門 基本知識から分析の実践まで

この1冊でまるごとわかる 人工知能& IoTビジネス実践編 (日経BP)


















私の事典

意味

癒しの動画 おすすめチャンネル








posted by 知的好奇心 at 22:27| 情報工学 コンピューター | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2015年08月26日

スパースモデリングとは、少ない情報から目的の情報を導く手法

スぺースモデリング


スパースモデリングとは、実際に観測される高次元データに内在するスパース(疎の部分。少ない限られた情報。)を利用し、数式を駆使することで最大限の情報を効率よく抽出する情報処理技術です。
数式やコンピュータを用いて、医療分野や、天文分野、地質分野などでの応用が試みられています。

ちなみに、スパース(sparse)を英和辞典で調べると、形容詞で、「希薄な」、「わずかな」、「まばらな」、「〈髪の毛などが〉薄い」のような意味になります。


位置情報スパースモデリング
http://u777u.info/nt4L
岡田研究室(東京大学新領域創成科学研究科 岡田真人教授の研究室)

位置情報スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成
http://sparse-modeling.jp
文部科学省科学研究費補助金「新学術領域研究」平成25年度〜29年度 スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成









<私と一緒に勉強したい中学生さんへ>
(成績アップしたい人、学年でトップクラスに入りたい人)
中学生の勉強法と高校受験対策.jpg

かわいい中学生向けのメールマガジン
バックナンバーの最新号が、無料購読できます。

中学生の勉強(数学、英語、理科、国語、社会)のコツや、中間テスト・期末テストの対策や、高校入試問題を通して高校受験対策をする無料メールマガジンです。将来の進路に役立つ面白い話題(画像、動画)や、おすすめの参考書も紹介します。男子中学生も女子中学生も高校受験生も保護者様もぜひご覧ください。









ペン中学受験(小学生の勉強)
http://juniorexam.seesaa.net/

ペン高校受験(中学生の勉強)
http://highexam.seesaa.net/

ペン大学受験(高校生の勉強)
http://uniexam.seesaa.net/

ペン就職活動
http://recruit.seesaa.net/










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posted by 知的好奇心 at 14:18| 情報工学 コンピューター | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2012年06月25日

フェイスブック使い方

フェイスブックを安心して使うためのノウハウ
フェイスブック使い方

ひらめき「フェイスブックが危ない」 (詳細クリック!)


「フェイスブック」が大人気を博しています。世界で9億人、日本でも1000万人が利用しているとか。ただ、利用者の激増に伴ってプライバシーの流出やサイバー犯罪の被害も増加しているフェイスブック。安心して使うためのノウハウを伝授。
著者は日本IBMのシニア セキュリティー アナリストであり経産省や警察庁などの機関で構成員を務める守屋英一氏。

第1章 フェイスブックが選ばれる理由
第2章 上手に活用できるかは、あなた次第!
第3章 再利用される生活の記録
第4章 悪用されるフェイスブック
第5章 超絶テクニックを初公開!
第6章 トラブル発生!あなたならどうする?








ビルフェイスブックのNYオフィス
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20120625/404904/









ペンフェイスブックで起こった驚き事件簿「誕生日パーティに1500人が殺到!」
http://biz-journal.jp/2012/06/post_290.html
 フェイスブックに不用意に情報を載せたために、とんでもないトラブルに巻き込まれた人たちがいる。現金の写真をアップしたら強盗がやって来た。誕生日会の告知をしたら、見知らぬ人が1500人も押し掛けて街がパニックになった。。
 BBCなどが報じたところによると、先月、オーストラリアの田舎町で珍しい強盗事件が起きた。発端は17才の少女が多額の現金を写真に撮り、それをフェイスブックに投稿したことだった。少女は、シドニーにある祖母宅で現金を数えるのを手伝っていて、その際、ついでに写真を撮ってネットにアップしたのだった。
 するとそれから数時間後、シドニーから南西120キロのところにあるバンダヌーンという田舎町に2人組の強盗が現れた。バンダヌーンには、フェイスブックに写真を投稿した少女の母親宅があった。強盗は母親宅に押し入ると、金目の物を奪っていった。
 強盗がどうやって母親宅を探し当てたのか、またどうして祖母宅ではなく母親宅を狙う結果になったのかは不明だが、地元警察はこの事件を受けて、ネットに情報を投稿する際には細心の注意を払うよう警告している。この事件では怪我人が誰もいなかったというのが不幸中の幸いである。


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ペンFacebook(フェイスブック)に関する調査
http://research.lifemedia.jp/2012/06/120620_facebook.html
・有効回答:1954件
・調査期間:2012年6月9日から6月14日
・対象者:10代から60代の全国男女

<調査サマリー>
・Facebook(フェイスブック)に登録しているのは、30%程度。Facebook(フェイスブック)を知らない人は、2%いる。2011年の調査と比べ、認知度、登録者ともに増えている。
・Facebook(フェイスブック)に登録しない理由は「自分には不要なサービスだから」「実名で登録することがいやだから」が上位に。実名登録に関しては、女性の登録をしない理由のトップになり、抵抗を感じている。
・Facebook(フェイスブック)の登録者のうち、82%は「実名で登録している」と回答。
・Facebook(フェイスブック)の登録者のうち、プロフィール写真に自分の写真を使っている人は37%程度。顔の分かる自分の写真を使っている人は25%だった。
・1日に1回以上ログインをするのは40%。男性は35%だが、女性は47%が1日に1回以上ログインをしており、女性のほうが活用している傾向がある。
・週に1回以上Facebook(フェイスブック)にログインをしている人は、「友達の近況をチェック」「自分の近況を報告」を主に行っている。
・Facebook(フェイスブック)のログインには、パソコン(84%)が最も多く、続いてスマートフォン(42%)と続いている。









ノートパソコンとフェイスブック

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フェイスブック登録で気をつける点(フェイスブック初期設定) フェイスブック危険
posted by 知的好奇心 at 12:59| 情報工学 コンピューター | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2012年05月26日

企画書・報告書のExcelグラフ作成術

企画書・報告書の書き方
企画書・報告書のグラフ作成術

かわいい「企画書・報告書 Excel実践的グラフ作成術」(詳細クリック!)



<概要>
レポートや企画書に必須のグラフについて,たとえば数量の比較は棒グラフを大きい順に並べ替えておくとか,傾向は折れ線グラフで…などという基礎知識から,Excelの基本機能では描けない半ドーナツグラフや階段グラフ,2Y軸グラフ,ファンチャート,さらに標準正規分布グラフやスネークチャートなどの統計グラフまで,各種グラフの作成方法をていねいに解説した実践的な1冊。

<こんな方におすすめ>
Excelで企画書やレポートを作成する人
Excelで実践的なグラフを作成したい人
Excelのグラフ機能を使いこなしたい人

<目次>
第1章 効果的なグラフのための基礎知識

1-1 作成するグラフの目的を明確にしよう
縦棒グラフにしてみる
折れ線グラフにしてみる
円グラフにしてみる
意図を持ったグラフを用意する
1-2 基本は「比較」「推移」「割合」の3種類
大きさを比較するのは「棒グラフ」
データの傾向を示すには「折れ線グラフ」
割合を示すのは「円グラフ」
1-3 Excelに用意されているグラフの種類
折れ線グラフに棒の要素を加えた「面グラフ」
多重円グラフが描ける「ドーナツグラフ」
2組の数値データの関係を示す「散布図」
散布図の点の大きさを変える「バブルチャート」
株価のローソク足を描ける「株価チャート」
データのバランスを表現できる「レーダーチャート」
2組のデータの組み合わせの傾向を見る「等高線グラフ」
1-4 基本的なグラフの様式
必要不可欠なグラフの要素
「凡例」は原則として不要
グラフの大きさは、横置きの用紙サイズを意識する
数値軸は「0」から始めるのが基本
項目の順序は大きい順に描画する
配色や白黒のパターンにも気を配ろう
3Dグラフの使用は慎重に
第2章 Excelグラフの基礎知識

2-1 グラフの基本的な作成方法
グラフを作成する
グラフの位置や大きさを変更する
2-2 グラフの基本的な編集方法
グラフツールの各タブについて
[書式設定]ダイアログについて
2-3 [デザイン]タブを用いた主な編集方法
グラフを専用シートに移動する
全体のレイアウトを選択する
グラフのスタイルを選択する
グラフの種類を変更する
データ系列の方向を変更する
2-4 データ範囲を指定するいろいろな方法
離れたセル範囲からグラフを作成する
複雑なセル範囲からグラフを作成する
2-5 あとから追加したデータをグラフに反映する
カラーリファレンスで参照範囲を変更する
テーブルを利用してグラフを作成する
2-6 グラフを印刷する
グラフだけを用紙いっぱいに印刷する
第3章 グラフを編集する基本操作

3-1 グラフ要素を意識して書式を設定する
グラフ全体に装飾効果を適用する
グラフの右側に線を表示する
グラフタイトルを追加する
グラフタイトルにセル内容を表示する
軸ラベルを表示する
凡例をグラフの下に表示する
元データの数値を表示する
元データの数値表全体を表示する
3-2 グラフ種類やデータを考慮して軸の書式を設定する
目盛の最大値/最小値を設定する
目盛の数値を万単位で表示する
数値軸の数値を任意の書式で表示する
補助目盛線を表示する
第4章 データの大きさの比較を表現する

4-1 大きさを比較するグラフの種類
縦棒グラフの基本形
横棒グラフの基本形
集合縦棒グラフの基本形
積み上げ横棒グラフの基本形
4-2 大きさの差を強調するように装飾する
棒の太さを太くする
横棒グラフを元の表と同じ並び順にする
積み上げ棒グラフに区分線を表示する
積み上げ棒グラフに合計値を表示する
大きさの異なるデータを2Y軸の棒グラフにする
4-3 特定のデータを強調する
特定の棒の色を変える
グラフ内に図形の吹き出しを挿入する
グラフ内に目標値の横線を入れる
棒グラフの途中を波線で省略する
4-4 棒グラフの視覚効果を高める
3D棒グラフの視点を変更する
絵グラフを作成する
集合積み上げ棒グラフを作成する
集合積み上げ棒グラフの間隔を調整する
第5章 データの推移や傾向を表現する

5-1 推移を表示するグラフの種類
折れ線グラフの基本形
面グラフの基本形
5-2 データの推移をわかりやすくする
データマーカーを目盛線の位置に合わせる
折れ線グラフが途中で切れないようにする
横軸も数値の折れ線グラフを描く
横軸が日付データの折れ線グラフを描く
横軸が時刻データの折れ線グラフを描く
対数目盛軸を利用する
階段グラフを描く
5-3 データを比較しやすくする
データマーカーの形状を見やすくする
系列名を折れ線に直接表示する
積み上げ面グラフの積み上げ順を変更する
2Y軸の折れ線グラフを作成する
折れ線と縦棒の混合グラフを作る
ファンチャートを作成する
株価チャートを作成する
第6章 割合や内訳を表現する

6-1 割合を表示するグラフの種類
円グラフの基本形
帯グラフの基本形
6-2 円グラフを見やすくする
円グラフに項目名と構成率を表示する
円の中心にタイトルを表示する
円の中心に合計値を表示する
円グラフに白黒模様を設定する
6-3 特定のデータを強調する
特定の扇形だけを切り出す
特定の扇形だけに色を付ける
円グラフの基線の角度を変更する
補助棒付き円グラフを利用する
6-4 データを比較しやすくする
帯グラフに構成率を表示する
多重円グラフを作成する @
多重円グラフを作成する A
半ドーナツグラフを作成する
第7章 相関関係やバランスを表現する

7-1 相関関係やバランスを表示するグラフの種類
散布図の基本形
バブルチャートの基本形
レーダーチャートの基本形
等高線グラフの基本形
7-2 データを比較しやすくする
散布図の点に項目名を表示する
バブルチャートの大きさの差を強調する
塗りつぶしレーダーチャートを作成する
等高線グラフの目盛間隔を変更する
等高線グラフの塗りつぶし色を変更する
7-3 特別なグラフでバランスを表現する
濃淡グラフを作成する
上下対称の棒グラフを作成する
左右対称の棒グラフを作成する
スネークチャートを作成する
第8章 ミニグラフを作成する

8-1 「データバー」でセルに横棒グラフを表示する
売上を入力したセルにデータバーを表示する
データバーの設定を変更する
左右対称の横棒グラフを表示する
セルに横棒グラフだけを表示する
8-2 「スパークライン」でセルにグラフを表示する
折れ線スパークラインを表示する
縦棒スパークラインを表示する
勝敗スパークラインを表示する
第9章 グラフを分析に利用する

9-1 「ヒストグラム」を作成する
9-2 「箱ひげ図」を作成する
9-3 折れ線グラフに「エラーバー」を表示する
9-4 「標準正規分布」グラフを描画する
9-5 「近似直線」を追加する
第10章 描画したグラフを活用する

10-1 グラフをコピーする
別シートにコピーする
グラフをシートごと複製する
10-2 ExcelのグラフをWordに貼り付ける
10-3 元データとのリンクを解除する
10-4 グラフを図としてコピーする
10-5 よく使うグラフを「テンプレート」に保存する
グラフテンプレートとして保存する
グラフテンプレートを利用する









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<ウルトラブック>
ウルトラブックは、インテルが2011年に提唱した、薄型軽量ノートパソコンのカテゴリ
ウルトラブック
ひらめき「ウルトラブック」











ペンビジネススキルとキャリアアップの情報掲示板
posted by 知的好奇心 at 21:44| 情報工学 コンピューター | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2011年09月05日

ゲーム開発(アプリ開発。ゲームプログラミング)

イベント「CEDEC 2011」(横浜)
http://cedec.cesa.or.jp/2011/
ゲーム開発者を対象とした国内最大級の技術情報カンファレンス「CEDEC 2011(コンピュータエンターテインメントデベロッパーズカンファレンス2011)」が、2011年(平成23年)9月6日(火)〜8日(木)、パシフィコ横浜にて開催です。

<対象者>
ゲームを中心とするコンピュータエンターテインメント開発に携わる方。コンシューマ、ケータイ、ネットワーク等、プラットフォームは問いません
エンターテインメントコンテンツ制作、ビジネスに携わる方
関連の技術、機器等の開発や研究に携わる方










<ゲーム開発現場が必要としている技術の基礎を学べます>
ゲームプログラマ.jpg

ひらめき「ゲームプログラマになる前に覚えておきたい技術」 (詳細クリック!)











<ゲームプログラミングのバイブル>
ゲームプログラミング本.jpg

ひらめき「ゲームコーディング・コンプリート」 (詳細クリック!)











<iPhone/Android/Webでゲームプログラミング>
3Dゲームプログラミング開発.jpg

ひらめき「Unityによる3Dゲーム開発入門」 (詳細クリック!)
WindowsやMac、スマートフォン、ゲーム機でプレイ可能な3Dゲームの開発をステップバイステップで解説。3Dシーンの構成方法やスクリプトの役割といったゲーム開発の基本を押さえたあと、3Dグラフィックや物理シミュレーション、ハイクオリティなライティングをマスターします。開発したゲームはApp StoreやWebで配布できる形式にビルドします。本書ではプロが実践する開発パイプラインにそって解説するので初心者でも本格的な3Dゲーム制作のワークフローを無理なく学ぶことができます。Unityという本格的な開発環境を誰でも利用できる今こそ3Dゲーム開発に挑戦する最高の機会です。












<消失したデータを復元>
ファイルデータ復元ソフト.jpg

ひらめき「ファイナルデータ9.0 plus 特別復元版ダウンロード」 (詳細クリック!)
ファイナルデータ9.0プラスはディスククラッシュなどの致命的なデータ喪失時にも、事前インストールなしでデータを復元します。ファイルやメールの誤削除やフォーマットなど、トラブルの後からでもファイル復旧が可能です。画面に表示されるメニューに従って、項目を選択していくだけで、簡単に復元作業が行えます。
「ファイルの復元」、「メールの復元」、「ドライブの復元」、「高度な復元」から復元したい内容を選ぶとディスクのスキャンが始まり、自動的にデータ復元作業が開始。スキャンが終わると見つかったファイルが表示されます。コンピュータにあまり詳しくない方でもスムーズにデータを復元できます。













ゲーム開発(アプリ開発。ゲームプログラミング)
posted by 知的好奇心 at 08:50| 情報工学 コンピューター | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2010年02月09日

クラウドコンピューティング

クラウド・コンピューティング
クラウド・コンピューティング.jpg

ぴかぴか(新しい)「クラウド・コンピューティング知的生産活用術」 (詳細クリック!)
クラウドを制する者が、仕事も制す! クラウドを活用しなければ、これ以上の知的生産性向上は困難だ。今話題のクラウドサービスの使いこなし方を徹底指南!
(*)クラウド・コンピューティングで仕事の作法はこれだけ進化する 西田宗千佳
(*)クラウドオフィスを最大限に活用する方法 堀正岳
(*)ノマドワーキングが可能な時代へ 佐々木俊尚
(*)マイクロソフトのクラウドサービス 内河恵
(*)クラウドサービスの使い方
 Gメール :メールを集約
 Googleカレンダー :スケジュール管理
 Remember The Milk:タスク管理
 EVERNOTE :万能メモ
 Dropbox :ファイル管理












(*)クラウド・コンピューティング『ウィキペディア(Wikipedia)』
クラウドコンピューティング(英:cloud computing)とは、ネットワーク、特にインターネットをベースとしたコンピュータの利用形態である。ユーザーはコンピュータ処理をネットワーク経由で、サービスとして利用する。
「クラウド」(雲)は、ネットワーク(通常はインターネット)を表す。従来より「コンピュータシステムのイメージ図」ではネットワークを雲の図で表す場合が多く、それが由来と言われている。一方で、2006年に、米国で有名になった「Wisdom of Crowd」(みんなの意見は案外正しい)の中に、Web社会で、数百万人から数億人の人々の要望や英知が集約されている Crowd Computingと、Internetを表すCloud(雲)のような形を、掛け合わせて、Cloud Computingという言葉で広まった。
 従来のコンピュータ利用は、ユーザー(企業、個人など)がコンピュータのハードウェア、ソフトウェア、データなどを、自分自身で保有・管理していたのに対し、クラウドコンピューティングでは「ユーザーはインターネットの向こう側からサービスを受け、サービス利用料金を払う」形になる。
ユーザーが用意すべきものは最低限の接続環境(パーソナルコンピュータや携帯情報端末などのクライアント、その上で動くブラウザ、インターネット接続環境など)のみであり、加えてクラウドサービス利用料金を支払う。実際に処理が実行されるコンピュータはサービスを提供する企業側に設置されており、それらのコンピュータ本体の購入費用や蓄積されるデータの管理の手間は不要となる。
クラウドコンピューティングは、従来から存在するネットワーク・コンピューティング、ユーティリティコンピューティング、SaaSなどを言い替えたもの、あるいはこれらの要素を含み更に発展させたもの、などとされる。
 クラウドコンピューティングの形態で提供されるサービスを「クラウドコンピューティングサービス」または単に「クラウドサービス」、そのサービス事業者を「クラウドサービスプロバイダー」または単に「クラウドプロバイダー」とも呼ぶ。
 インターネット経由の一般向けサービスを「パブリッククラウド」、業界内・企業内(ファイアーウォール内)などのサービスを「プライベートクラウド」、両者を組み合わせたサービスを「ハイブリッドクラウド」とも呼ぶ。特にプライベートクラウドはアウトソーシングの一形態とも言える。
クラウドコンピューティングはコンピュータ処理の使用形態であり、それ自体は新しい技術ではなく、特定の技術を指す用語でも無い。しかしこの形態の普及を可能にした背景には、インターネットや各種技術の進歩がある。ユーザーとプロバイダの間は、通常は標準化されたインターネットの技術が使用されるが、専用の技術(プロトコル、ソフトウェア、ハードウェア)を使用するものもある。プロバイダの内部(データセンターやサーバ群)で使用する技術は問われないため、通常はオープン標準に準拠したソフトウェアや、ユーザー数や処理量の増減に対応できる仮想化技術が使用されるが、Googleなどはスケーラビリティ確保のために自社独自技術を多用している。
 クラウドコンピューティングの定義や説明には多数のものがあり明確な意味を持たず、ほぼ共通する概念はインターネットを利用するということだけである。 今日見られるいくつかの主張を以下に示す。
クラウドコンピューティングの本質は、従来からのユーティリティコンピューティングという概念に等しいとする主張。ただし、YahooやGoogleやamazonなどの消費者向けのWebサービスなどで、多数の利用者によって培われた技術を、法人や公共機関向けのITサービス向けに進化させたものを言う。消費者向けをConsumer Webと呼び、法人向けをBusiness Webという定義もある。後者のBusiness Webのことをクラウドコンピューティングとしている場合もある。
従来、YahooやGoogleなどは、無料で提供するサービスの対価として、企業からの広告収入が事業の基本にあったが、クラウドコンピューティングでは、その技術を使い、セキュリティやプライバシーなども強化して、法人向けのサービスとして提供し始めたことが、従来のWebと大きく異なるとする主張。
クラウドコンピューティングは、ハードウェア・ソフトウェアに限らず、データベース・ソフトやビジネス・ロジックやAPI、ユーザインタフェース、セキュリティ、バックアップ、災害対策システムまで、標準のサービスとして提供されており、しかも、その上でのシステムを、ユーザが独自にカスタマイズや、アプリケーションを開発することも出来るようになっているものとする主張。これによって、コスト削減や、開発期間の短縮が、実現できるとも言われている。
クラウドコンピューティングと従来のネットワークサービスとの最も大きな違いはその幅広さにあり、従来はネットワークを介することが考えにくかったストレージなどもそれに含まれるとする主張。逆にいえば、クラウドコンピューティングと呼ばれるサービスの種類は非常に多岐にわたるため、個々のサービスが何を実現しているのか注意する必要がある。
 利点:ユーザーはデータセンターの設備は所有せず、データセンターが提供しているサービスを対価を支払って利用することができる。データセンターは膨大な数のユーザーによって共有されている。これにより、ユーザーはデータセンターの持つ性能を低コストで利用できる。
インターネットの接続環境さえ有ればわざわざUSBメモリ等のメモリ媒体を持ち歩かなくても自分の所有するデータの保存と取り出しが出来る。
クラウドにデータを送信するとクラウド内でデータの蓄積と様々な分析がなされ、視覚的に表現されて営業や生産がより効率的に行えるため、それぞれの企業が自社で管理・開発していたソフトウェアは不要となる。つまり、クラウドが情報の処理や管理を一元的に担うので、会社・会社の各部門・個人等は、独自のソフトウェアやシステムを使用せずにクラウドにデータを送信するだけでよく、統一的な連携や仕事の分業等、商業分野でのコストの削減をはかることができる。
急な変更(新規事業、合併、ユーザー増減、法令対応など)が発生しても、サービス内容(ユーザー数、オプションなど)の契約変更だけで良く、どう実現するかをユーザーが検討する必要がない。
 問題点:コンピュータシステムを自前で保有し、修正(カスタマイズ)や運用変更もできる場合と比べると、通常のシステムインテグレーターやアウトソーシング以上にブラックボックスとなり、同業他社との差別化は困難で、突然の変更には対応できない(サービス提供業者に拒否される)リスクがある。
基本的にはすべてのデータがクラウドに集約されるため、クラウド提供側やネットワークの障害や、あるいはクラウド提供側の倒産やサービス終了などでクラウドのサービスが使用できなくなると、クラウドコンピューティングを利用する企業の経営も停止する恐れがある。
一部のプロバイダはSLAで所定の稼働率を達成できなかった場合の返金や繰越を行っているが、メリットとリスクとの比較考慮は必要である。
また通信会社を利用した場合の盗聴されるリスクと同様、集中的なデータの管理はクラウドに銀行/ビジネス/医療などの情報を完全に把握されてしまうためハッカーの格好の攻撃目標となり、個人情報を含む顧客情報や経営情報の流出のリスクがある。また企業はクラウドに依存的になり、開発者らの「利用する事で収益を上げ、中毒症状にさせることで、ますます顧客を増やせる」という発言[14]のとおり、依存度が高まれば通信不能が営業不能に直結するという事態も発生する。
さらに、クラウドはその破壊や政治的利用など存在自体が極めて大きな危険性をもつ。ITの発達は将来の見通しが立たないが、最も重要な人権の一つのプライバシーの面からはクラウドにどこまでの支配を許せるかは難しい問題とされる。











日経トレンディ.jpg

ぴかぴか(新しい)日経トレンディ 2010年3月号
「次世代ネットの衝撃 クラウド&Twitter」
 2010年、インターネットは激動の年になりそうだ。クラウドがユーザーの生活を変え、Twitter人気は続伸、電子書籍が日本を席巻する可能性も濃厚だ。新たなサービスや端末も続々登場予定。




台風クラウドコンピューティングム技術動向と企業戦略

台風クラウド・コンピューティング ウェブ2.0の先にくるもの

台風Microsoftのクラウドコンピューティング Windows Azure入門

台風「クラウド・ビジネス」入門 -世界を変える情報革命

台風クラウド・コンピューティング仕事術










足『SaaS型クラウドグループウェア『デジタリンクグリッディプラス』提供開始。 ホスティングサービス利用で5GB まで無料提供。』2010.2.8
http://www.startia.co.jp/infomation/pdf/20100208.pdf


足ニフティ、オンデマンド・従量制・仮想化技術活用のクラウドサービス「ニフティクラウド」を提供 2010.1.27
http://cloud.nifty.com/

足インフォマートと日立情報システムズ、クラウド型販売促進情報プラットフォーム提供の合弁会社を設立 2009.11.6
http://www.inforise.co.jp/

足JBCC、IBM i環境をクラウド・コンピューティング環境で提供する「iクラウドサービス」を開始
http://www.jbcchd.co.jp/2010/01/25.html








ぴかぴか(新しい)あなたの気になるコンピュータ用語は?








イベント素敵な情報 画像 掲示板 BBS 全国各地のイベント 注目の話題 今週の予定 面白い話題 今週の予定 注目の話題
http://eventinfo.dtiblog.com/blog-category-3.html



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2009年06月18日

半導体




美容院ムーアの法則 『ウィキペディア(Wikipedia)』
 ムーアの法則(Moore's Law)とは、最小部品コストに関連する集積回路におけるトランジスタの集積密度は、18〜24か月ごとに倍になる、という経験則である。インテルの共同創業者であるゴードン・ムーアが提唱した。

美容院「ムーアの法則」の限界、2014年に
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/0906/18/news006.html



半導体産業の将来.jpg
ひらめき「岐路に立つ半導体産業」
激変する海外メーカの戦略と日本メーカの取るべき選択(クリック!)




美容院社団法人 日本半導体製造装置協会
http://www.seaj.or.jp/index.html

美容院アプライド マテリアルズ ジャパン株式会社(AMJ)
http://www.appliedmaterials.com/index_6.html

美容院東京エレクトロン(TEL)
http://www.tel.co.jp/


位置情報徹底解析 半導体製造装置産業

位置情報パワーエレクトロニクス入門

TVNHKスペシャル 電子立国 日本の自叙伝 DVD- BOX






サーチ(調べる)半導体の検索
半導体の原理、半導体デバイス、半導体業界、半導体レーザ、半導体プロセス、コンピュータチップ、半導体製造装置、、



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