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この画像は法的な理由で削除されました。本日、エリザベスウォーレンは、ドナルドトランプの信頼性に対して徹底的かつ残忍な攻撃を行いました。
ストーミー・ダニエルズを脅迫したとされるこの謎の男は誰ですか？
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グアテマラで見つかった古代マヤの260日カレンダーの断片
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Josh Duggarのスキャンダル：簡単なタイムライン
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大規模なレイオフは、常に低いベンチャーキャピタル投資であり、それがクラッシュであるかどうかを議論します…なぜそれが起こっているのか、そして終盤は何ですか？
免責事項：この記事は、非常に多様な業界を大まかに一般化したものです。客観性の目的で、名前付きセグメント内での競争の激化など、ハイテク企業が直面するより具体的な課題は考慮されません。
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NocNocのユニバースデータ製品
データ製品は何をしますか？AI /機械学習は何をしますか？データ関連のタスク、これは大きな頭痛の種ですか？多くの人が疑問に思うかもしれません。私たちはデータプロダクトマネージャーの仕事に飛びついた人でもあります。元々はデータという言葉を聞いたばかりですが、私はとても怖いです。グースバンプがありますこの記事では、このイベントがやりがいのあるものであることを共有したいと思います（しかし楽しいです！）とにかく、私たちの使命は何ですか？そしてフィニッシュラインに到達する前に データプロダクトマネージャーになる前は、セラー向けのプラットフォームであるスクエアセラーセンターのNocNocでアソシエイトプロダクトマネージャーとしてこの分野での最初の仕事を始めました。これは、製品の小さな機能の処理から始まります プロモーションの作成 注文管理 仕事の範囲が継続的に拡大し始めるまで （すぐに）私がほぼ全域の所有者であることに再び気付くまで、売り手側で製品を製造してから1年後、NocNocは大規模なチーム変革の時代に入り、新しいチーム、つまりデータチームが成長しました。クロスファンクショナルチームで4つのポジションが連携します。これは、私たちが受け取ったデータ製品チームの最初のミッションです。問題が発生したとき、それは非常に残酷だと感じました。NocNocには数十万のSKUがありますが、各顧客が気に入った製品を見つけるにはどうすればよいでしょうか。一人一人が違う心を持っているので そして、顧客の数と増え続ける製品の数とともに 徐々に 製品を1つずつ選択して各ユーザーに提示することはできません。したがって、製品の推奨とパーソナライズを行うために機械学習を使用する必要があります。しかし、私たちは製品であるため、これまで機械学習の知識がありませんでした。そのため、どの機械学習を使用するかについて、多くの質問が頭に浮かびます。それはどのように機能しますか？データ側の製品であるためには、それがどのように機能するかをどの程度理解する必要がありますか？そして、この知識を持って、チームのメンバーと話をしますか？それで、製品はうまく出ますか？データプロダクトマネージャーの役割の最初のステップ、新しいチームの最初のキックオフ、先輩と一緒に座り、チームのビジョン、実行するプロジェクト、作業の分割に関する情報を収集することから始めます。とにかく、最初はただ座って聞くのは難しいことではないと思いましたが、結論として、最初のセッションに入った後、耳が完全に消えました。誰もが専門用語で話し合う データエンジニアは、データインフラストラクチャの隅にある懸念事項と障害を、使用されているサービスの10の名前とともに説明します。それぞれの名前は、サービスの機能が何であるかはわかりません。データサイエンティストは、推奨モデルとは何かを説明します。に基づく。「これを行うには、次の原則を使用します。協調フィルタリングですが、それがコンテンツベースのフィルタリングである場合は…」（新しいスターに夢中になっていると想像してみてください。他の人が普通について話すこと 聞こえないのは私たち一人だけです、ハハ）。それまでの間、記事を見つけたり、ウェブサイトで読んだり、YouTubeを視聴したり、コースを追加したりしてください。少なくとも会議の時間はみんなに追いつくことができるといいのですが 最初のプロジェクト？…顧客の行動に応じて何か良いことをする 家具を探す時間 またはさまざまな製品 NocNocのウェブサイトでは、彼は常に製品を念頭に置いています。したがって、顧客が探しているものは、見た目または似ている必要があります。あなたが見ている部分で したがって、私たちのチームはその機能を考慮します そのため、この類似製品推奨モデルのロジックを再調整し、A / Bテストを実行して、古いロジックと新しいロジックを比較しようと思いました。それほど難しくはありませんが、チームが類似製品推奨の解凍を開始すると、この類似製品推奨システムの問題を理解する前に、3つの課題があり、四半期はほぼ終わりました。しかし、問題を1つずつクリアした後、いくつかのA / Bテストを実行し、A / Bテストの結果から、新しいロジックによってカートへの追加率が大幅に増加しないことが明らかになりました。（重要なことに）それに投入された労働力は返された結果と一致しなかったと結論付けました._。