データウェアハウス入門 (マーケティングデータ分析基盤技術勉強会)
1. takemikami’s note – http://takemikami.com/ 三上 威 (フリーランスITエンジニア) twitter: @takemikami マーケティングデータ分析基盤技術勉強会 『データウェアハウス入門』 マーケティングデータ分析のためのデータウェアハウス 1 DWH BI 2016.10.5 株式会社フロムスクラッチ 社内勉強会 Copyright (C) 2016 Takeshi Mikami. All rights reserved. フロムスクラッチ 社内勉強会 2. takemikami’s note – http://takemikami.com/ アジェンダ • 自己紹介 • マーケティングとデータ分析 – マーケティングとは – マーケティングデータ分析の全体像 – データ分析のアプローチ • 取引処理と分析処理 – オンライン取引処理
ちょっと理解に自信がないな�という皆さまに贈るHadoop／Sparkのキホン （IBM Datapalooza Tokyo 2016講演資料）
Hadoop/Spark で Amazon S3 を徹底的に使いこなすワザ / Hadoop / Spark Conference Japan 2019 講演者： 関山 宜孝 （Amazon Web Services Japan） 昨今 Hadoop/Spark エコシステムで広く使われているクラウドストレージ。本講演では Amazon S3 を例に、Hadoop/Spark から見た S3 の動作や HDFS と S3 の使い分けをご説明します。また、AWS サポートに寄せられた多くのお問い合わせから得られた知見をもとに、Hadoop/Spark で S3 を最大限活用するベストプラクティス、パフォーマンスチューニング、よくあるハマりどころ、トラブルシューティング方法などをご紹介します。併せて、Hadoop/Spark に関係する S3 のサービスアップデート、S3 関連の Hadoop
データ収集の基本と「JapanTaxi」アプリにおける実践例
1. Mobility Technologies Co., Ltd. Data Engineering Study #2 データ収集の基本と 「JapanTaxi」アプリにおける実践例 株式会社 Mobility Technologies 渡部 徹太郎 2020/8/19 2. Mobility Technologies Co., Ltd. 自己紹介 2 ID ：fetaro 名前：渡部 徹太郎 学生：東京工業大学でデータベースと情報検索の研究 (@日本データベース学会) 職歴： * 野村総合研究所(NRI) - オンライントレードシステム基盤 - オープンソース技術部隊 * リクルートテクノロジーズ - ビッグデータ分析基盤 * MobilityTechnologies - データエンジニア エディタ：emacs派→ InteliJ派 日本AWSユーザ会(JAWS) ビッグデータ支部長
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
40分でわかるHadoop徹底入門 （Cloudera World Tokyo 2014 講演資料）
データ活用をもっともっと円滑に！�～データ処理・分析基盤編を少しだけ～
