データサイエンス講義

6章タイムスタンプと金融モデリング

この章には、2人の貢献者がいます。GetGlue†1のカイル・テーグ（Kyle Teague）氏と、いまやおなじみのキャシー・オニール（Cathy O'Neil）氏です。キャシーがこの章の主なトピックである時系列や金融モデリング、回帰の説明に入っていく前に、まずはGetGlueのカイル・テーグ氏の話を聞き、GetGlueがレコメンデーションシステムの構築についてどのように考えているのかを学びましょう（このトピックについては、7章でも詳しく説明します）。そしてその後に、タイムスタンプ付きのデータの基礎を説明し、その内容をキャシーの話につなげていきます。

[†1] 訳注：2014年4月現在、サービス名がtvtagに変更されている。以降では、原書が執筆された当時の話としてGetGlueと記載する。

6.1　カイル・テーグとGetGlue

講義では、GetGlue（http://getglue.com/feed）のデータサイエンスとエンジニアリングの責任者であるカイル・テーグ氏に話を聞きました。カイルが背景として持つ専門知識には電気工学があります。彼は、研究所で電気信号処理を学んだ時間は非常に価値があったと考えています。そして、彼は子供のときからプログラミングの経験があります。開発にはPythonを使っています。

GetGlueはニューヨークを拠点とするスタートアップ企業のサービスで、さまざまなコンテンツが存在する映画やテレビから、適切なものを発見できるようにするという課題に取り組んでいます。テレビのコンテンツの発見方法でよくあるのは、1950年代に作られたテレビガイドの番組表です。今でも多くの人が見たい番組を探すのにこれを使用しています。しかし、現在では数千ものチャンネルがあるため、次第によいテレビ番組を見つけるのが難しくなってきています。 ...