大きな組織で情報共有するためのOSSつくってみた - Qiita
この記事は、Fujitsu Advent Calender 2016の6日目の記事です。 はじめに 仕事柄、沢山の人が関わるお仕事の効率化に関心があり、プライベートで研究や開発をしています。システム・インテグレーションをはじめ沢山の人が関わるお仕事は、人海戦術で行なわれる事がよくあります。しかし、経験上ITが関わるお仕事の人海戦術はおすすめできません。効率面、品質面、労務管理の面で問題が発生する事が多いからです。 人海戦術にならないようにするには、「人間的な仕事」と「機械的な作業」を切り分けて、機械的な作業をIT化するのが近道ではないかと考えています。 ITの現場における機械的な作業の例 情報を記録する（課題とか、バグとか、更新履歴とか） 情報を探索する（あの資料どこだっけ？とか） 情報を収集する（進捗どうですか？だめですか？とか） 情報を転記する（メールからエクセルとか） 情報を伝達する
re:dashからAmazon Athenaにクエリを投げる - Qiita
2016/12/01に、Amazon S3上のデータにアドホックにSQLクエリを投げられるサービスであるAmazon Athenaがリリースされました。 Athenaの概要に関しては以下をどうぞ。 Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを Amazon Athenaを使ってみました #reinvent Amazon AthenaをBigQueryと比較してみた 自分で軽く使ってみた感じだと、SaaSなので管理コストが低い上にクエリのパフォーマンスもかなり良く、非常に可能性を感じるサービスだという印象です。 というわけでAmazon Athenaをもっと使っていきたいので、OSSのBIツールであるre:dashからAmazon Athenaにクエリを投げられるようにしました。皆さんも良かったらやってみてください。 コメント欄にもありますが、re:d
Jupyter事始め - Qiita
はじめに Jupyter初心者なので、AWS EC2上の環境構築方法、簡単な使い方を半年後の自分用にチラシの裏しておきます。 細かい設定はさておき、手っ取り早くEC2上にJupyter環境を構築し、Jupyter上で簡単なPython scriptを動かして、JupyterのUI操作方法の初歩を覚える所までを目標とします。Linux戦闘力が低いので、極力コピペで手順がなぞれる様に心がけます。 なお、Amazon EMRを使ってSpark Cluster上にJupyterを作りたい場合にはこちらを参照下さい。また、Jupyter Notebookは次期VersionよりJuypter Labとなり大きくUI/機能が変わる予定です。Jupyter Labの環境構築方法はこちらを参照下さい。 Jupyter環境構築 まずは、Jupyter環境を構築する手順です。 EC2の作成 Jupyterを動
AndroidでJINS MEME開発 #大晦日ハッカソン 2016 - Qiita
#大晦日ハッカソン 2016 で JINS MEME を Android で使ったので、ビルド手順などのメモ。 アプリ登録 https://developers.jins.com/ja/login/ SDKを利用するためには アプリID / アプリSecret を取得する必要があるので developers.jins.com に アプリを登録する。 アプリ登録が済めば アプリID と アプリSecret が発行されます。 SDKダウンロード https://developers.jins.com/ja/sdks/android/ この記事を書いている時点では 1.1.5.zip がダウンロードされました。 展開して MemeLib.jar があることを確認する。 Android Studioで新規プロジェクトを作成 ビルドするだけなら Empty project で 十分です。 app/l
Jupyter Notebook を使ってみよう
本ページでは、Jupyter Notebook の概要と基本的な使い方について紹介します。 Jupyter Notebook とは Jupyter Notebook (読み方は「ジュパイター・ノートブック」または「ジュピター・ノートブック」) とは、ノートブックと呼ばれる形式で作成したプログラムを実行し、実行結果を記録しながら、データの分析作業を進めるためのツールです。 プログラムとその実行結果やその際のメモを簡単に作成、確認することができるため、自分自身の過去の作業内容の振り返りや、チームメンバーへ作業結果を共有する際に便利なほか、スクール形式での授業や研修などでの利用にも向いています。 このようなノートブック形式で分析作業を行うためのツールとしては、微分積分などの科学技術系計算ソフトウェアの Mathematica (マセマティカ) や Spark, Hadoop などの並列分散処理シ
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
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