全国の目的地の混雑状況をビッグデータから解析するサイトです。 最先端技術を駆使して現地の新鮮な情報をお届けします。 地球上すべての混雑を可視化することを目指します。
ビッグデータからの科学的発見のためには、正確な検定値(P値)の算出が必要。 超高速アルゴリズムを用いた新たな統計検定手法を開発し、発見力を大幅に改善した。 物理学、医学、化学など全ての実験科学において世界中での広い利用が期待される。 JST 課題達成型基礎研究の一環として、産業技術総合研究所 生命情報工学研究センターの津田 宏治 主任研究員(JST ERATO「湊離散構造処理系プロジェクト」グループリーダー)、東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻の瀬々 潤 准教授、理化学研究所 統合生命医科学研究センターの岡田 眞里子 チームリーダーらは、従来に比べて格段に高い精度で誤発見の確率を示す検定値(P値)を計算するアルゴリズム(手順)を開発しました。 自然科学で得られるデータ量は増加の一途をたどり、これらを有効に解析できる方法が望まれています。しかし、従来の統計検定手法は観測できる
OSSの分散処理フレームワーク「Hadoop Mapreduce」をより使いやすくするツールが「Pig」と「Hive」です。ビッグデータ処理に威力を発揮します。個人でも手軽にPigとHiveを「体感」できる方法を解説します。 目次
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