關於 optimization r ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

🎉 ฮัลโหลลล เพื่อน ๆ เจอกันอีกแล้ว วันนี้แอดจะพาเพื่อน ๆ มาดูความแตกต่างของอาชีพสาย Data ที่สุดฮิตแห่งยุคนี้เลยก็ว่าได้ เผื่อเป็นแนวทางให้กับน้อง ๆ หรือเพื่อน ๆ คนไหนที่อยากเดินไปสายนี้
.
👉 ทั้งสามนั้นมีรายละเอียด และต่างกันยังไง มาหาคำตอบไปพร้อมกันเลยยย !!
.
🔵 Data Scientist เป็นอาชีพที่ใช้ทักษะขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์ และตีความข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น การทำ Machine Learning, Deep Learning เป็นต้น
.
🔴 Data Engineer วิศวกรข้อมูลที่ช่วยจัดเตรียมข้อมูล ซึ่งจะมีหน้าที่พัฒนา สร้าง ทดสอบ และบำรุงรักษาสถาปัตยกรรมที่ใช้ในการจัดเตรียมข้อมูล
.
🟢 Data Analyst นักวิเคราะห์ข้อมูล ที่ใช้ข้อมูลตัวเลข และใช้กระบวนการทางสถิติมาวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อใช้ข้อมูลดังกล่าวตัดสินใจหรือคิดกลยุทธ์ทางธุรกิจนั่นเอง
.
✨ ทักษะสำคัญที่ต้องมี
.
Data Scientist - ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง, Data Mining, Machine Learning, Data Optimization, ทักษะการเขียนโปรแกรมขั้นสูง (SAS/R/ Python) เป็นต้น
.
Data Engineer - Data Warehousing & ETL, ทักษะการเขียนโปรแกรมขั้นสูง, Hadoop-based Analytics, SQL / Database, Data Architecture & Pipeline, Machine Learning Concept, Data Visualization เป็นต้น
.
Data Analyst - Data Warehouse, Adobe & Google Analytics, การเขียนโปรแกรมพื้นฐาน, ทักษะพื้นฐานทางสถิติ, SQL/Database, Data Visualization เป็นต้น
.
🌈 มีหน้าที่อะไรบ้าง ?
.
Data Scientist - รับผิดชอบในวิเคราะห์ข้อมูล จัดทำโมเดล วางแผนและกลยุทธ์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เรียนรู้ Tools และวิธีการต่าง ๆ ในการนำข้อมูลมาทำ Machine Learning และ Deep Learning
.
Data Engineer - พัฒนา ทดสอบ และบำรุงรักษา ในทุกขั้นตอนของการเตรียมข้อมูล เขียนโปรแกรมเพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ดำเนินการตามขั้นตอน ETL ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
.
Data Analyst - รวบรวมและประมวลผลข้อมูลโดยใช้ความรู้ทางสถิติ เพื่อนำข้อมูลต่าง ๆ มาตัดสินใจทางธุรกิจ
.
เป็นยังไงกันบ้าง พอที่จะรู้จักกับทั้งสามอาชีพสุดฮิตคร่าว ๆ แล้วเนอะ !! เพื่อน ๆ อยากทำอาชีพไหนกันบ้าง ?? หรือพี่ ๆ คนไหนที่อยู่สายนี้อยากมีข้อมูลอะไรมาแชร์ สามารถคอมเมนต์ไว้ด้านล่างได้เลยนะคร้าบบบบ 🥰
.
borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน

【使用Nutanix雲端服務，是您成本優化的最佳選擇！】
　
「安全性」，是採用私有雲的重要原因，它將能減少許多數據安全性和合規性問題。但管理私有雲的成本仍然是許多企業面臨的棘手挑戰。
因此，Nutanix列舉了三項成本優化的經驗法則，讓我們一起來看看！
　
#Nutanix #nutanixTW #Private #Cloud #IT #Optimization #Environment
　
➡️立即加入Nutanix LINE@：https://line.me/R/ti/p/%40sqz5036h

[SHORT SHARE] CON ĐƯỜNG HỌC KHOA HỌC DỮ LIỆU CỦA MỘT SINH VIÊN KINH TẾ

Helu cả nhà, nhân dịp bài đăng về Data Scientist được quá trời bạn quan tâm và hỏi chị về con đường trở thành nhà khoa học dữ liệu, nay chị giới thiệu cho các em bài viết của một bạn học trái ngành nhé. :D

Bật mí nhỏ là ngày xưa chị cũng học Tài chính ngân hàng ở FTU sau đó chuyển qua làm security cho Microsoft và Facebook, nên việc trái ngành là hoàn toàn có thể nha. Nhưng schofans sẽ phải cố gắng nhiều lắm đấy!!

📘 Bạn Giang Phương Hoa từng học Đại học Ngoại Thương Hà Nội, học Thạc sỹ tại Imperial College London, hiện đang làm việc tại Microsoft AI Research London chia sẻ về con đường trở thành Data Scientist của mình.

Chào cả nhà,

Cảm ơn anh Tiệp đã tạo cơ hội cho mình viết bài này để chia sẻ. Follow Forum Machine Learning cơ bản đã lâu mà chưa đóng góp được gì nhiều.

Dạo gần đây mình có gặp nhiều bạn trẻ muốn theo nghề Data Science và PM mình hỏi về con đường mình đến với Data Science và bắt đầu học Machine Learning như thế nào. Vì thế mình đã xin phép anh Tiệp để viết bài ở đây, chia sẻ cùng mọi người và hy vọng sẽ giúp ích cho các bạn đang tự học Data Science, hoặc có background trái ngành trái nghề và muốn làm Data Science một cách nghiêm túc. Bài viết sẽ rất vớ vẩn với các chuyên gia 😊.

Đây là con đường không hề dễ dàng nếu bạn không học Khoa học máy tính hay Toán từ bậc ĐH nhưng cũng không có nghĩa là không thể. **Everything is impossible until you do it.**

📘 Học Ngoại Thương HN
Con đường mình đến với Data Science không hề bằng phẳng và mình tin nhiều bạn ở đây cũng vậy. Mình học Ngoại Thương chuyên ngành Tài chính. Cũng tự coi là có chút background về Toán Cao Cấp và Xác suất thống kê nhưng sẽ chỉ là muối bỏ bể so với các bạn học bài bản về Toán Lý Thuyết hay Xác suất thống kê. Rất may là trong quá trình học Ngoại Thương thì mình nhận ra môn học mà mình yêu thích nhất là môn Phân tích dữ liệu tài chính. Cảm giác nhìn những con số rồi tìm tòi ra một ý tưởng gì đó mới rồi trình bày bảng biểu vô cùng hấp dẫn (mãi sau này mình mới biết khái niệm đó gọi là insights 😊). Vì thế mình có tham gia một số cuộc thi sinh viên về phân tích dữ liệu.

📘 Nielsen Case Competition
Hồi đó hình như chỉ có Nielsen Case Competition–cuộc thi dành cho sinh viên của Nielsen, một công ty data consulting khá lớn tại Mỹ. Mình cũng may mắn cùng với các bạn trong nhóm giành giải của cuộc thi đó và bắt đầu đầu quân cho Nielsen để làm Chuyên viên phân tích dữ liệu 😊–Insight Analyst. Thời gian làm việc cho Nielsen là thời gian mình luôn cảm thấy là thời gian tạo một nền tảng vững chắc cho bản thân trong nghề làm Analyst. Nếu bạn google Nielsen thì Nielsen là một công ty nghiên cứu thị trường truyền thống, dữ liệu cung cấp chủ yếu bằng survey và phỏng vấn người tiêu dùng. Thời đó khái niệm Dữ liệu lớn hay là Khoa học máy tính vẫn còn xa vời với mình. Nhưng chính từ thời gian làm việc giống như một nhân viên tư vấn dữ liệu đã giúp mình hiểu được ứng dụng thực sự của dữ liệu là gì? Làm sao để dữ liệu có ích cho doanh nghiệp? Mình cũng học được cách từ một câu hỏi lớn và mơ hồ, làm sao để chia nhỏ câu hỏi đó thành những câu hỏi nhỏ hơn mà bạn có thể translate (phiên dịch) thành một câu hỏi có thể trả lời bằng dữ liệu sẵn có? Mình cũng hiểu khái niệm connecting the dots (xâu chuỗi) dữ liệu là gì? Vì vậy, đừng tự nghĩ rằng công việc mình đang làm không có gì hấp dẫn, không có gì liên quan đến Machine Learning hay Dữ liệu lớn mà nản lòng. Nhiều lúc bạn sẽ ngạc nhiên về những gì bạn học được từ các dirty jobs trong cuộc sống.

📘 Bắt đầu con đường học Khoa học dữ liệu
Sau một thời gian làm việc ở Nielsen thì mình nhận thấy hạn chế của các phương pháp nghiên cứu truyền thống (limited samples, biased trong cách đặt câu hỏi và trả lời). Vì thế mình bắt đầu tìm hiểu phương pháp mới để có thể thực sự phân tích user behavior mà không cần phải “hỏi” họ. Và thế là mình khám phá ra một thế giới mới là Khoa học dữ liệu (Data Science-DS). Thời điểm mình bắt đầu tìm hiểu về DS và học về DS thì mọi thứ còn khá mới mẻ (2013) cũng chưa có nhiều các khóa học open source như bây giờ. Mình hoàn toàn tự học mọi thứ từ xác suất thống kê (may mà trong công việc cũng có dùng), toán, lập trình, hệ thống dữ liệu. Mình hiểu là với các bạn không có nền tảng về Khoa học máy tính như mình, việc các bạn làm một cách bản năng là cố gắng lấp đầy lỗ hổng về lĩnh vực này càng nhiều càng tốt. Vì thế, các bạn sẽ cố gắng học Python, học R hay học các ngôn ngữ lập trình. Điều này dẫn đến một hệ quả là các bạn bị tool-driven. Học Python không khó, bỏ ra 6 tháng học một cách tập trung, các bạn sẽ viết được những dòng codes như mẫu. Nhưng điều mình hay gặp đó là các bạn học Python hay R như Kinh Thánh vậy. Nhiều bạn nghĩ rằng chỉ cần biết Python hay R là có thể làm được phân tích dữ liệu rồi. Thực ra thì không phải. Mình rất may mắn là trong thời kỳ đầu bắt đầu học, cảm thấy hoang mang quá thì một lần đi gặp khách hàng, gặp một bạn đã làm quantitative analyst ở Wall Street nhiều năm. Bạn ấy thấy mình ôm một quyển Python Fundamentals dầy cộp thì mới bảo “Mày nên học cách nghĩ, đừng học cách làm vội”. Chỉ một câu nói nhỏ mà mình nghĩ là có thể trao thưởng huy chương cho bạn ấy vì đã cứu rỗi cuộc đời mình. 😊. Và quyển sách đã thay đổi cuộc đời mình là How to think like a Computer Scientist. Mình đã có dịp gặp tác giả của cuốn sách này và nói với anh ấy là “You saved my life. 😊”.

✏ Thực sự thì đối với người học trái ngành, trái nghề, vấn đề lớn nhất là thay đổi cách suy nghĩ và sự tự ti. Bạn có xuất phát điểm không giống người khác và thế là tìm mọi cách để làm được NHƯ người ta mà quên mất mục đích ban đầu của mình là gì. Sau khi đọc cuốn sách trên thì mình hiểu ra vấn đề vì sao mình học Python đến hai tháng mà vẫn rất thụ động, chỉ có thể viết những gì code mẫu mà gặp vấn đề mới thì chịu. Đó là vì mình không suy nghĩ theo cách máy tính có thể suy nghĩ. Vì không think the language nên mình cũng không thể speak the language. Điều này cũng giống như lúc bạn học Tiếng Anh hay ngoại ngữ vậy, không hiểu cách tư duy của ngôn ngữ thì bạn sẽ thành học vẹt. Vì thế mình dành hẳn ba tháng chỉ để học computational thinking và computer logic, về những thứ như directory, class, variables, binary operations, algorithmic thinking, big O notation, v.v.. Điểm này sẽ không thể nào so sánh được với các bạn học Khoa học máy tính trong 3-4 năm nhưng cũng đủ để mình học lập trình một cách đúng hướng (programming in the right way). Mình đã nói chuyện với nhiều bạn tự học programming và nhiều bạn bị cuốn theo cách học Google knowledge–có vấn đề gì thì google–stackoverflows có câu trả lời sẵn. Cuối cùng thì chương trình cũng vẫn chạy, các bạn vẫn thấy hạnh phúc, nhưng lần sau gặp vấn đề khác các bạn không tự trả lời được. Cũng giống như hồi nhỏ ở trường học “How are you?” và trả lời “I’m fine, thank you”. Đến lúc người ta hỏi “How do you feel today?” thì không biết trả lời thế nào.

✏ Lập trình cũng chỉ là công cụ. Cái cốt lõi của Data Science và Machine Learning (ML) vẫn là Toán và Xác suất thống kê. Về điểm này thì forum và cuốn sách của anh Tiệp sẽ rất hữu ích. Nền tảng Toán của mình không tệ vì cũng từng học chuyên Toán. Tuy nhiên, cũng giống như câu chuyện lập trình thì mình cảm thấy cũng cần học ML bằng cách think in ML ways. Các thuật toán quan trọng trong ML hầu như đều đã được viết và tạo thành thư viện nên vài bạn có thể lười chỉ cần from sckitlearn import * và thế là ung dung chạy một cái chương trình ML. Nhưng để thực sự làm DS/ML thì nhiều khi nên bắt đầu ôn lại khái niệm đạo hàm, ma trận và toán cơ bản.

📘 Học Thạc sỹ tại Imperial College London
Một điểm nữa mà nhiều bạn rất hay quên hoặc bỏ qua khi học DS vì nghĩ nó nhàm chán đó là database structure và data manipulation. Mình cũng vấp phải vấn đề tương tự khi mình bắt đầu học Thạc sỹ về Data Science ở Imperial College London. Ngay Kỳ 1 thì trong chương trình có một môn học mà rất nhiều bạn bỏ lớp (mình cũng cúp cua mấy lần) đó là Database Admin. Môn này phải nói là cực kỳ chán vì nó sẽ không có kết quả ngay cho bạn như khi bạn chạy môt chương trình máy tính hay vẽ biểu đồ, đem lại cảm giác cực kỳ cool vì I did something. Tuy nhiên khi bắt đầu thực sự làm dự án nghiên cứu ở Data Science Institute in Imperial College (mình làm cộng tác viên) thì mình có thể thực sự hiểu được tầm quan trọng kinh khủng của môn này. Bạn không thể thi triển được thuật toán hay tối ưu hóa thuật toán nếu không hiểu cấu trúc dữ liệu hay database relation, handle missing values, organizing the table in long/wide format, normalization of the database, etc.** Những việc nhỏ nhặt, *dirty jobs, tốn thời gian vậy thực ra là vô cùng quan trọng. Khi bạn hiểu cấu trúc dữ liệu thì bạn mới quay lại bước 1 được: Từ câu hỏi lớn làm sao để thi triển ra nhiều câu hỏi nhỏ và trả lời? Rốt cuộc thì DS chính là công cụ để trả lời câu hỏi mà thôi. Đừng quên mục đích ban đầu!

📘 Microsoft AI Research
Sau rất nhiều chông gai thì bây giờ mình được gọi là data scientist tại Microsoft AI Research. Chặng đường học thì vẫn còn rất dài, bây giờ mình vẫn phải đọc forum Machine Learning thường xuyên để hiểu thêm. Dưới đây là một ít bài học mình đã đúc kết sau 4 năm ròng rã mất nhiều máu (ngã cầu thang mấy lần vì mải nghĩ) và nước mắt (khó quá làm thế nào), hy vọng sẽ giúp ích cho nhiều bạn có nền tảng giống mình.

⚠️ Đừng chạy theo buzzwords, cuộc sống nhiều cám dỗ, hãy bắt đầu từ những thứ căn bản nhất. Thinking và mindset là những thứ quan trọng nhất. Python hay R hay Java cũng chỉ là công cụ.

⚠️ Machine Learning là học máy, trước khi làm ML nếu bạn không có nền tảng về Computer Science thì hãy thử tìm hiểu về Computational thinking và computer logic.

⚠️ Data science rất rộng lớn. Hãy thử nghĩ về một mảng nhỏ mà bạn muốn theo đuổi: nhiều người có thể theo đuổi Optimization, mình thì chọn cho mình con đường đã đưa mình đến với DS ngay từ đầu: User Behavior Analytics. Điều này sẽ giúp các bạn định hình và tập trung vào những mảng lý thuyết liên quan mật thiết đến mảng này. Nghe có vẻ thực dụng nhưng mình chủ yếu tìm hiểu về các mô hình/thuật toán liên quan đến time series, sequential pattern mining, pattern recognition, clustering/classification, association mining, etc. vì đây sẽ là những thứ giúp bạn tìm hiểu về User Behavior. Các thuật toán simulation như Monte Carlo hay các thuật toán tối ưu khác mình không biết quá sâu.

📘 Chúc mọi người học Machine Learning vui. 😊
Nguồn: Machine Learning Cơ Bản

Hết rồi, các em đã có cái nhìn rõ ràng hơn về ngành khoa học này chưa?

❤ Tag và chia sẻ bài viết đến bạn bè em nhé ❤

#HannahEd #duhoc #hocbong #sanhocbong #scholarshipforVietnamesestudents

HenHen TV: https://www.youtube.com/channel/UC-KJZnCj21OqXlcginStk3Q

Instagram: https://www.instagram.com/dw_kid12/

Facebook: https://www.facebook.com/deepwebkid/?modal=admin_todo_tour

Subscribe: https://www.youtube.com/channel/UC8vabPSRIBpwSJEMAPCnzVQ?sub_confirmation=1

Youtube/互聯網上不能搜尋的一個字是什麼?

SEO Search engine optimization是很多Digital Marketing公司研究關鍵字與搜尋結果的關係. 像Google或Youtube這些公司會重金禮聘一些叫Crawlers的軟件爬到互聯網確認一些推薦的網站.

作為1個二三線的Youtuber我也常常爬到search engine看看什麼關鍵字最受歡迎

找到美國Youtuber Blameitorjorge最近出了一條十分Viral的影片. 有關網上一個不可以打的一個字

[都巿傳說]

2015年11月討論區出現了一份由匿名網友分享一個神秘女子的故事. 故事中的女生會常常在不同的公司做臨時工作. 其中一次她於一間快倒閉的電腦程式設計公司幫手清潔和收拾. 她在收拾紙箱時發現其中一個箱子上寫了 ‘E,R,A,T,A,S’ Eratas一個字. 公司剩下只有一名老員工, 他叫這位女子不淮跟任何人提起Eratas. 因爲公司電腦?面原來有種代碼專門追查有搜尋這個字的員工然後將他們解僱.

同年12月討論區出現了另一個匿名信息問有關Erratas, 但寫法拼發多了一個R. 話說2000年至2010年期間, 多名大公司的人力資源部門Human resources會用一個名Erratas的電腦程式去做出對員工一些侵權的行為. 是將每位員工的所有資料全交給一個神秘部門.
涉及的企業有: 美國輸送公司UPS和美國能源公司Ecolab. 這個指控出來之後也只是被當成其中一個網上陰謀論.

直至16’年1月網路世界另一邊, 一個音樂討論區出現了一個名’暗網’ 的奇怪曲風. 是把極少人觀看次數的Youtube片剪接成為背景音樂. 當中提供了9個Youtube影片link. 9個影片裡面最不可思議是Youtuber Chronosforlife的影片: Youtube is MONITORING and controlling my life. 當中這位無名Youtuber提出的個案到現在也是對ERRATAS最恐怖的真實解釋.

該名Youtuber死去的母親最愛的電影就是 ‘侏羅記公園’ 她上載的 ‘侏羅記’ 影片該Youtuber指被Youtube的程式針對. 詳情是: 母親多條深愛的侏羅記影片被Youtube刪除. 相信和本身強大的版權系統是有關係. 該Youtuber另一條有關 ‘侏羅記’ 第三集的影片尾段有一段莫斯密碼, 被翻譯後是: Hollywood astral projection clinic. 到現在也沒有人知道是什麼意思.
同時Chronosforlife上載第三條名Here goes nothing影片, description寫著不能說的那個禁字, 試著會不會被Youtube刪除. 結果沒有. 雖然該影片今時今日還是存在, 但成功帶動了一陣想破解這個案件的熱潮. 主因是Here goes nothing影片中的字幕有一段地址: 200 Corbin KY 40219. 被揭出該地址屬於一隊叫KFC Murder Chicks的女子獨立樂隊.

[ARG]
說到這裡, 本人認為跟1年前調查的Ashvlogs事件相似. 一大堆神秘後女主只是一位演員. 事件亦只是為娛樂的ARG遊戲. 由其是這個故事開頭第一個找到Erratas那位女生自我介紹時也說自己是樂隊成員, 和一個毛君島強姦犯Tod Ellsworth的素描有關後,
多位網民表示整件事只為了宣傳KFC Murder chicks樂隊或只是ARG遊戲.

但如果我跟你講KFC Murder Chicks整個網頁之後完全消失, 一個名Exer Erb的Youtube頻道因提及Erratas無辜被Youtube刪除, 多個提及Erratas這個字的討論區被禁止出現, 那Erratas是否真的只是KFC murder chucks一個巨大的宣傳計劃啊? 還是真的是現在陰謀論所講的解釋啊?

[陰謀論]

到2019年9月Youtuber Blameitonjorge講關於此事件的影片到現在有超過一百萬觀看次數. 重新燃起大家對此事件的看法.
普遍對於Erratas這個字的解釋是他是大企業背後用來監視員工行爲的東西. 但從細節可以看到這幕後黑手可能更深入.

如果他們真的對政府和郵局這樣不相任, 那我可以回想到初時第一間被指跟Erratas事件有關的UPS公司. 美國政府真的是用這種不同方式控制一些大企業監視所有人嗎? 而Erratas是不是我們對這個問題的答案的唯一線索呢?

...有想過把Erratas倒轉寫嗎?

http://jp.youtube.com/watch?v=Trn7-SD6fCQ

マッハでMT中です、
ありがとう、

Kawasaki ninja 250R is the motorcycle which Kawasaki Heavy Industries produces it from April, 2008 and sells. I describe it with Ninja 250R in the text as follows.
The engine put on summary Ninja 250R is four two water-cooled stroke parallel cylinder DOHC of 248cc, and basic design is the series having a long of the breath to continue from GPX250R or ZZR250 ceaselessly, but the improvement crosses cylinder head circumference or カムチェーンテンショナ very much in the many divergences. It is fuel injection for the carburetor to have become the one of the biggest changes from an old model(FI) It is の adoption. Similarly some says that rather it is easy to have come to treat the output value and the torque of the engine by benefits newly-designed, to depend such as the improvement of the throttle response by the FI deployment or the optimization of the gear ratio for influence by carried catalyzer or the conformity to the noise regulation that will become severer in future although it is inferior *NONIF than ZZR250 equipped with an engine of the affiliation line because I support an emission control.

The Kawasaki eliminator (ELIMINATOR) is a motorcycle Kawasaki Heavy Industries produces it, and to sell. The name is still a meaning called "the thing to remove".

It is the machine that it is different from a conventional cruiser, and it was developed a drag racer in a concept while other companies adopt the style that resembled a cruiser made in Harley davit loss company.

This drug style is inherited in V-MAX of Yamaha to appear later, X4 of Honda.

ELIMINATOR250 was released in 1987. As for the design, a high rank is similar, and the engine misappropriates two parallel cylinders of GPX250R.

View L(Buell) It is the brand of a motorcycle produced in は, the United States of America.

Bandit1200S
GSF1200 was released in 1995. It is the vehicle which did depth of the torque of the low rotary level for selling and is equipped with a strong engine showing the greatest torque at 4,000 rounds per minute. It was exported by a car name of Bandit1200 abroad. I receive a model change again in 2000, and, across lightning 1200 released as a model change in the country, it will be released as bandit 1200. In addition, there are the half cowl specifications of model number "S" together, too. In addition, in GSF1200S, there was the rare ABS deployment car model to a two-wheeled vehicle in those days.

Yamaha / YZF-R1 (Y Z F - are one) is a large-sized motorcycle of four article for export markets stroke 998cc that Yamaha Motor released in 1998 (a motorcycle).
A concept

It was released as the super sports model who became the opposition car model of Honda / CBR900RR in 1998.

Really newly-designed, an engine and the frame were developed to plan differentiation with FZR1000 and the YZF1000R sander ace, and, since FZR1000, a handstand front fork was adopted after a long absence by a liter model of Yamaha. The engine output of the best class, a sharp design became the topic to weight at the same level as a medium-sized car in those days, and it was it with the instigator of the super sports boom.

In addition, the improvement that it is influence, and the CBR900RR series that was a monumental achievement as the super sports machine (the following SS and abbreviation) so far is large of this vehicle will be demanded, and GSX-R1000 which it is improved, and is a boa up version of GSX-R750 from the sea bass which gave a shock in first generation GSX-R will be born, and the companies stimulate it, and ZX-9R will enter into SS from sports tourer from Kawasaki for the SS age of civil strife to still continue.

2008 カワサキ ニンジャNinja 250R　スズキバンデット1200S　カワサキエルミネーター　ヤマハ YZF-R1　ビューエル

　ELIMINATOR250V　Buell　Bandit1200S
http://jp.youtube.com/watch?v=Trn7-SD6fCQ

マッハでMT中です、
ありがとう、

Kawasaki ninja 250R is the motorcycle which Kawasaki Heavy Industries produces it from April, 2008 and sells. I describe it with Ninja 250R in the text as follows.
The engine put on summary Ninja 250R is four two water-cooled stroke parallel cylinder DOHC of 248cc, and basic design is the series having a long of the breath to continue from GPX250R or ZZR250 ceaselessly, but the improvement crosses cylinder head circumference or カムチェーンテンショナ very much in the many divergences. It is fuel injection for the carburetor to have become the one of the biggest changes from an old model(FI) It is の adoption. Similarly some says that rather it is easy to have come to treat the output value and the torque of the engine by benefits newly-designed, to depend such as the improvement of the throttle response by the FI deployment or the optimization of the gear ratio for influence by carried catalyzer or the conformity to the noise regulation that will become severer in future although it is inferior *NONIF than ZZR250 equipped with an engine of the affiliation line because I support an emission control.

The Kawasaki eliminator (ELIMINATOR) is a motorcycle Kawasaki Heavy Industries produces it, and to sell. The name is still a meaning called "the thing to remove".

It is the machine that it is different from a conventional cruiser, and it was developed a drag racer in a concept while other companies adopt the style that resembled a cruiser made in Harley davit loss company.

This drug style is inherited in V-MAX of Yamaha to appear later, X4 of Honda.

ELIMINATOR250 was released in 1987. As for the design, a high rank is similar, and the engine misappropriates two parallel cylinders of GPX250R.

View L(Buell) It is the brand of a motorcycle produced in は, the United States of America.

Bandit1200S
GSF1200 was released in 1995. It is the vehicle which did depth of the torque of the low rotary level for selling and is equipped with a strong engine showing the greatest torque at 4,000 rounds per minute. It was exported by a car name of Bandit1200 abroad. I receive a model change again in 2000, and, across lightning 1200 released as a model change in the country, it will be released as bandit 1200. In addition, there are the half cowl specifications of model number "S" together, too. In addition, in GSF1200S, there was the rare ABS deployment car model to a two-wheeled vehicle in those days.

Yamaha / YZF-R1 (Y Z F - are one) is a large-sized motorcycle of four article for export markets stroke 998cc that Yamaha Motor released in 1998 (a motorcycle).
A concept

It was released as the super sports model who became the opposition car model of Honda / CBR900RR in 1998.

Really newly-designed, an engine and the frame were developed to plan differentiation with FZR1000 and the YZF1000R sander ace, and, since FZR1000, a handstand front fork was adopted after a long absence by a liter model of Yamaha. The engine output of the best class, a sharp design became the topic to weight at the same level as a medium-sized car in those days, and it was it with the instigator of the super sports boom.

In addition, the improvement that it is influence, and the CBR900RR series that was a monumental achievement as the super sports machine (the following SS and abbreviation) so far is large of this vehicle will be demanded, and GSX-R1000 which it is improved, and is a boa up version of GSX-R750 from the sea bass which gave a shock in first generation GSX-R will be born, and the companies stimulate it, and ZX-9R will enter into SS from sports tourer from Kawasaki for the SS age of civil strife to still continue.