Cloud Datalabを試してみた
Google CloudDatalabとは Cloud DatalabとはJupyterをベースとしたデータ分析を対話形式でかつWeb上で行うことが出来るシェル環境です。また、ソースコードやSQL、実行結果、テキスト、画像等を「１つのノートブック」としてまとめて扱えることが特徴です。 Datalabの環境はAppEngine+Flexible Environment上(machine typeはn1-standard-1)で動作する為、Flexible Environmentと同様の費用が課せられることになります。 ※現在、Flexible EnvironmentはBeta版である為、今後改定されると思いますが現在はVMごとにGCEと同様の費用感になっているようです。 Jupyterとは 上記にもある通り、Jupyterを使うことによってデータの分析、可視化、共有等を１つのノードブックの上
JupyterでTensorFlowが使えるDockerイメージ - めもめも
Jupyterとは？ まず、Jupyterの紹介をすると、これは、Python（IPython）による対話的なデータ分析処理をWebブラウザ上の「ノートブック」で実施するツールです。下記のように、Markdownで記述した文章とコード、そして、その実行結果が記録されていきます。 作成したノートブックは、JSON形式でエクスポートしてGitHubで共有することができます。GitHubのWebサイトでは、自動的にノートブック形式にレンダリングして表示されるようになっています。現在は、Tex形式の数式がうまく表示されない問題があるようですが、下記のような感じになります。 ・ロジスティック回帰による二項分類器の作成 また、受け取ったノートブックは、自由にコードを修正して再実行することができますので、データ分析のコードとその説明をノートブックにまとめておけば、「実行できる教科書」が実現することになり
Salesforceの基本的なキーワードを理解する
Salesforceと一言に言ってもその種類や機能は多岐にわたります。ここではSalesforceを構成する主要な製品について説明し、次に利用する上でよく出てくるキーワードについてまとめます。 これから業務でSalesforceを使い始める人は事前に基本的なキーワードを確認することで運用開始に役立てていただければとおもいます。 またすでにSalesforceを運用している人にとっても改めて見直すことにより利用の幅を広げていただけるかもしれません。 SalesforceはクラウドベースのCRM・顧客管理やSFA・営業支援 サービスです。 このサービスを構成する主要な製品としてSales Cloud, Service Cloud, Chatter, Force.comがあります。 それぞれの概要はつぎのとおりです。 Sales Cloud 商品およびサービスの販売、顧客管理（関係を管理）、商談
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We provide the world’s leading digital cross-device graph By creating not only the first, but the most robust global cross-device digital identity graph on the market, Tapad has partnered with brands to maximize their digital marketing investment for years to come. The Tapad Graph enables marketers to identify a brand customer or related household across multiple devices, unlocking key use cases a
Google Cloud Platformをはじめようチュートリアル #gcpja
IaaS的なみかたをすると上記のようなAWSとの比較になりますが、 じつは GAE (Google App Engine)もGCPファミリーのプロジェクトです。 Webコンソールからアカウントをセットアップしてプロジェクト作成 GCEはGoogleのアカウントを使ってログインします。 ログインしたあとにプロジェクトを作成し、 プロジェクトごとに支払情報などを登録します。 ブラウザで利用できるGCPのWebコンソールは https://console.developers.google.com/ にあるのでまずはアクセスします。 お手持ちのgoogleアカウントでログインしましょう。 そうするとプロジェクト一覧の画面になります。 この画面になったら Create Project ボタンを押すとプロジェクト作成ダイアログが表示されます。 PROJECT NAME は自分の好きな名前(今回はSa
Explore the bq command-line tool | BigQuery | Google Cloud
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Explore the bq command-line tool The bq command-line tool is a Python-based command-line tool for BigQuery. This page contains general information about using the bq command-line tool. For a complete reference of all bq commands and flags, see the bq command-line tool reference. Before you begin Be
VMware Tanzu Cloud Native Application Platform for Multi-cloud
VMware Tanzu Defined: Strategy Update. Watch the replay
Amazon Redshiftではじめるビッグデータ処理入門 記事一覧 | gihyo.jp
第5回Amazon Redshiftのアーキテクチャ ～スケーリングとリストアを試してみよう 宮崎真，藤川幸一 2013-06-10
キャッチフレーズは「Wonders!」--パナソニックの新ブランドイメージの勘所
パナソニックは2月18日、新たなブランドイメージ戦略を説明した。 同社は2013年秋から、創業100周年にあたる2018年に向けたグループ全体が目指す姿として「A Better Life, A Better World」というブランドスローガンを打ち出している。2013年からはブランド体系を変更。コーポレートブランドの「Panasonic」のもとに配置していたサブブランドを廃止し、3つの“ネーム”に集約している。1月以降は、新たなキャッチフレーズとして「Wonders! by Panasonic」を積極的に発信している。 変革を牽引するキーワード「Wonders!」 パナソニック 役員 ブランドコミュニケーション本部 本部長 竹安聡氏は「2期連続で厳しい経営数字を計上し、構造改革を推進している中で社内の閉塞感を打ち破っていくために、変革を牽引するキーワードがWonders!。社内を活性化し
すかいらーく、数十億件のPOSデータ分析で「Amazon Redshift」を採用
レストラン経営のすかいらーくは、全国の店舗から集めたPOSデータを分析するインフラとして、米アマゾン・ウェブ・サービス（AWS)のデータウエアハウス（DWH）クラウド「Amazon Redshift」を採用し、2014年2月に本格運用を始めた。数十億件のデータをRedshiftに投入し、マーケティング施策の効果検証などに活用している。 すかいらーくの店舗系システムには、1日当たり数百万件分のPOSデータが取り込まれる。これを自動でAmazon Redshiftに取り込み、BIツール「Tableau Desktop」と「Tableau Server」で分析、可視化できるようにした。数年分の過去データも取り込み済みで、扱うデータは数十億件規模になるという。このデータを使い、メニューの併売率の分析やバスケット粗利の計算、クーポンの販促効果、顧客の滞在時間の分析などに活用している。 導入期間もコス
Neural Nets: Now Available In The Cloud
Computing resources such as memory, processing power and even software are all available on demand and in abundance through the cloud. Now neural networks are joining the list. Neural networks are computers that simulate the same process of learning that is thought to go on in the brain. That makes them particularly good at tasks that are difficult with traditional computational approaches. Today,
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