レポート:100を超える軍事化された警察の襲撃#NoDAPLレジスタンスキャンプ

軍事化された警察は、2016年10月27日にノースダコタ州キャノンボールで#NoDAPLレジスタンスキャンプを襲撃しました。Twitter

数百人の軍事化された警察が木曜日に、ノースダコタ州キャノンボールに提案された38億ドルのダコタアクセスパイプラインの経路にあるネイティブアメリカンの水の保護者によって建設されたレジスタンスキャンプに配備されました。

デモクラシーナウ!Facebook Liveに投稿された写真と複数のビデオは、暴動鎮圧用装備の100人以上の警官を示しており、ノースダコタ州の高速道路1806の向こう側に、複数の地雷に強い待ち伏せ保護された軍用車両、音響大砲、装甲トラック、ブルドーザーが並んでいると報告しています。保護者はまた、警察の存在には複数の狙撃兵が含まれていると報告しています。

Democracy Now!によると、警察はダコタアクセスパイプライン会社が建設を継続する道を切り開くためにキャンプを立ち退かせています。警察の背後で、同社は、無免許のダコタアクセス警備員が9月3日にネイティブアメリカンに対して解き放たれた犬と唐辛子スプレーを警備する同じ神聖な埋葬地でクレーンとブルドーザーを使って建設を行っています。

警察の存在に応えて、水の保護者は車、タイヤ、火を使って高速道路を封鎖し、長老たちは祈りの儀式を指揮しました。

先住民環境ネットワークのメンバーであるダニエルゴールドトゥースは、現地時間の午後2時直前にFacebook Liveビデオを投稿し、警察が水の保護者を逮捕し始めたと報告しました。

デモクラシーナウ!今日の警察の行動に先立って、連邦航空局は、法執行機関によって使用されたものを除くすべての航空機のレジスタンスキャンプの上のエリアに一時的な飛行禁止区域を発行したと報告しています。その命令は、ネイティブアメリカンが警察の活動を記録するためにドローンを飛ばすことはできなくなったことを意味しますが、警察は監視のためにドローンとヘリコプターを使い続けることができます。

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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._。

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製品分析とは何ですか?製品分析とは、データ分析を適用して、ユーザー、製品の使用状況、およびビジネスに関する洞察を得て、主要な製品の意思決定を行うことです。製品分析ツール製品のデータを分析したい場合は、最初に質問に答える必要があります。データを取得するにはどうすればよいですか。幸いなことに、使いやすい追跡ツールとデータ分析ツールがたくさんあります。

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