Mobilize data to the cloud with visual ETL/ELT and reverse ETL.
![Technical Advantages of JSON-centric iPaaS](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c9b1ecdea89068e71db28f326f17db6f609df069/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.snaplogic.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2014%2F01%2FElastic_Snaplex-293x300.png)
今年、「ビジネス・オブ・ファッション」が発表する世界のファッションスクールランキングに日本の文化服装学院が2位にランクインしたことが話題になった国内ファッション教育機関。しかし、世界で高い評価を受ける一方で、国内の服飾専門学生の数は70年代後半をピークに年々減少。現在ファッション業界を目指す服飾系専門学生の数はここ十数年でさらに減少し、約1万5000人と教育現場としてはニッチなものになってきている。「なぜ若者がファッション業界を目指さなくなったのか」。 第1回目は、早稲田大学の繊維研究会代表の中林龍平さん。繊維研究会は設立60年以上の国内最古歴史を持ち、卒業生にはフォトグラファーのシトウレイ、「アンリアレイジ(ANREALAGE)」の森永邦彦、「ケイスケカンダ(keisuke kanda)」の神田恵介、「カナタ(Ka na ta)」の加藤哲朗、「トウキョウリッパー(TOKYO RIPPER
元々はロシア語の掲示板に出ていた、職場での小さなことをなんでも自動化していたハッカーの話が英語に翻訳され、Hacker News等で話題になっています。 xxx(ハンドル名): オーケー、ビルド担当エンジニアが転職で辞め […] 元々はロシア語の掲示板に出ていた、職場での小さなことをなんでも自動化していたハッカーの話が英語に翻訳され、Hacker News等で話題になっています。 xxx(ハンドル名): オーケー、ビルド担当エンジニアが転職で辞めちまった。本当にターミナルに住んでるようなやつだった。わかるだろ、Vimが大好きで、.dotファイルで図を描いて、Markdownでwikiに投稿するようなタイプさ… もし何か、そう何でも、90秒以上掛かるようなことがあったら、スクリプトで自動化しちゃうんだ。 xxx: そういうわけで我々はここにいて、彼の、そう、「遺産」を見てるところだ。 xxx
ファッションアイテムのレンタルサービスや、チャットでパーソナルスタイリストのアドバイスを受けられるアプリなど、ちょっと前までは考えられなかったサービスが次々と登場しています。 次は一体どのようなサービスがファッション業界を賑わせてくれるのでしょうか? 8月30日-31日の2日間、ハースト婦人画報社、講談社、小学館、集英社の4社が手を取って、ファッションの未来を考えるイベント『THE FASHION HACK TOKYO』を開催しました。 このイベントに参加したのは、ファッション好きのプランナーやデザイナー、エンジニアなど、様々な分野で活躍するクリエイター47人。 8つのチームに分かれ、それぞれのチームが業界を変えてしまうようなファッションのサービスを作り上げました。 今回は5年後には当たり前のように使われているかもしれない、イベント会場を盛り上げた8つのサービスをご紹介します♪
Daily Earth Data to See Change and Make Better DecisionsPlanet provides daily satellite data that helps businesses, governments, researchers, and journalists understand the physical world and take action. Product Planet Launches Forest Carbon DiligenceWe are thrilled to announce global availability of our Forest Carbon Diligence product, a global, 30 m historical time series of forest change and
氾濫するデータの海を泳ぐために、図書館情報学が導き出す理論。 情報化社会を生きる現代人に必須の「評価基準」とは何か。 人々や図書館は、情報をどのように選択し、「コレクション」をどのように構築しているのか……。 理論から実践・実例までを備えた、基礎的テキストの決定版。 まえがき 第1部 情報の評価 第1章 利用者の視点にもとづく情報と情報源の評価 齋藤泰則(明治大学) 第2章 学術情報の評価 小野寺夏生(筑波大学名誉教授) 第3章 ウェブ情報源の評価 佐藤翔(同志社大学) 第4章 蔵書の評価と資料選択 大場博幸(文教大学) 第2部 コレクション形成 第1章 コレクションとは 安井一徳(国立国会図書館) 第2章 日本の図書館のコレクションの現状 大谷康晴(日本女子大学) 第3章 学校図書館のコレクション形成 河西由美子(鶴見大学) 第4章 大学図書館のコレクション 佐藤義則(東北学院大学) 第
Your influence. Tracked. Explained. Visualized. Altmetric’s interface tracks online engagement to reveal how and where your research is making a difference. Reveal online attention to research at speed Thousands of conversations about research happen online every day. Altmetric tracks and captures a range of online attention sources to published research across social media, news outlets, policy a
前編(「ビッグデータは“リアルタイム”でこそ価値がある」)では、リアルタイムなビッグデータ解析プロジェクト「CET(Capture EveryThing)」が始まったきっかけから、いまのチームまで組織に焦点を当てました。 後編では、いよいよビッグデータ解析のシステムについて深掘りしていきます。 Amazonのクラウドサービスを活用して作り上げた現状のシステムを捨て、Googleで作る構成に変えようとしているそう。その意図とは。 クラウドサービスのコストパフォーマンスなど、エンジニアやアーキテクトには気になる情報が満載です。 「CET」で基盤構築や分析・集計アプリケーションの開発を行っている、吉田啓二さんに聞きました。 聞き手/構成/編集/写真:小川楓太(NEWPEACE Inc.) AWSで本格的に運用するのは厳しいかなという印象です —— 今回構築された基盤の具体的なシステム構成はどのよ
こんにちは、リッテルラボラトリーの清田です。 このたび、国立情報学研究所(NII)のご協力を得て、HOME'Sに掲載されている日本全国の賃貸物件データ(約533万件)と、それに紐付く物件画像データ(約8300万件)を研究資源として無償提供することになりました。あわせて、画像処理分野などで注目を集めているdeep learningなどの機械学習アルゴリズムや、テキストマイニング処理などを簡単に試していただけるツールキット群も年内に公開予定です。 2015年11月24日より、NII情報学研究データリポジトリを通じてHOME'Sデータセットとして提供開始しました。ぜひ多くの研究者の方にデータセットを研究利用していただき、住まい探しを変革するようなイノベーションにつなげていただけると嬉しいです! 詳しい内容については、以下のイベントでお話しさせていただきました。 スライドファイルを公開しております
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