SNIA 1. 2. SNIA SNIA SNIA office@snia-j.org SNIA SNIA i office@snia-j.org Copyright 2024 SNIA . All rights reserved. ii 1 1 2 3 2.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2.2 . . . . . . . . . . . . . . 6 3 9 3.1 DAS Direct Attached Storage . . . . . . . . . . . . . 9 3.2 SAN Storage Area Network . . . . . . . . . . . . . . 10 3.3 NAS Network Attached Storage . . . . . . . . . . . . 11 3.4 . . . . . .
ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。 統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウエアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。
4-4. 時系列データの解析 東京大学 数理・情報教育研究センター 東京大学 数理・情報教育研究センター 北川源四郎 2020 CC BY-NC-SA 東京大学 数理・情報教育研究センター 4-4 時系列データ解析 東京大学 数理・情報教育研究センター 2020年5月11日 4-4. 時系列データの解析 東京大学 数理・情報教育研究センター 東京大学 数理・情報教育研究センター 北川源四郎 2020 CC BY-NC-SA 東京大学 数理・情報教育研究センター 概要 • 本節では,まず時系列とは何か,時系列データ解析の⽬的は何か など時系列データ解析の概略について学びます. • 次に,時系列データがもつトレンド,周期性,季節性,ノイズに ついてその意味を学ぶとともに、移動平均,階差などによる情報 抽出の⽅法とスペクトや相関関数による特徴可視化を学びます. • さらに,時系列モデルを⽤いた予
JDreamⅢ検索サービス ID/パスワード ログイン JDreamⅢSDIサービス ID/パスワード ログイン JDreamⅢ複写サービス ID/パスワード ログイン RightFind ID/パスワード ログイン JDream Expert Finder ID/パスワード ログイン JDream SR ID/パスワード ログイン JDream Innovation Assist 論文・特許・新聞記事の3つのファクト情報を技術を軸に分析。分析結果を自動でグラフに可視化するサービスです。 ID/パスワード ログイン セミナー情報セミナー一覧 データで読み解く技術トレンド -技術情報の収集・分析を効率化- セミナーを申込む JDreamⅢ JDream Innovation Assist 特別セミナー オンライン 参加無料 4月22日(火)14:00-15:30 論文やレポート作成の文献調査
スマートニュースは7月1日、国会の過去20年分以上の議案データ約1万8000件を収集・整理し、オープンデータ化した国会議案のデータベースを、GitHubで無償公開(衆議院、参議院)した。GitHubを利用しない人向けに、閲覧用のWebページ(衆議院、参議院)も公開した。 国会で審議された法案や予算案、条約、決議案といった議案は、衆参両議院のWebサイトに掲載されている。提出者や審議された委員会、賛成・反対した政党(衆院のみ)などの情報も確認できるが、国会の回次ごと、また議案ごとにページが分かれているため、集計や検索、一覧が難しかった。 今回、同社の「メディア研究所」が、各議案のページに掲載されている情報を収集、整理し、CSVファイルとJSONファイル形式で公開。MITライセンスに準拠し、商用・非商用を問わずオープンデータとして誰でも無償で使えるようした。 主に報道機関や研究者に、選挙報道や
こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内(AI事業本部内)でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践(チーム開発)でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で
首里城火災に係る再発防止検討委員会における報告書について、公表いたします。 首里城火災に関する再発防止等報告書(令和3年3月30日) 表紙・目次 ・第1章(PDF:826KB) 第2章-1(PDF:4,578KB) 第2章-2(PDF:3,178KB) 第3章(PDF:2,554KB) 第4章(PDF:1,755KB) 第5章(PDF:2,702KB) 第6章(PDF:462KB) 第7章(PDF:107KB) 別紙(PDF:465KB) 添付資料(PDF:323KB) 関連情報 首里城火災に係る再発防止検討委員会 PDF形式のファイルをご覧いただく場合には、Adobe Acrobat Readerが必要です。Adobe Acrobat Readerをお持ちでない方は、バナーのリンク先から無料ダウンロードしてください。
私のホーム・ページにようこそ 制作協力:福井崇人・一場知之/最後の訂正:2023年1月15日 [ 英語 | 日本語 ] 研究・教育活動の主な分野 統計学、計量経済学、数理・計量ファイナンス、経済統計学、データサイエンス(統計科学) 最近の活動 社会協力活動 国土交通省第三者委員会委員(建設工事受注動態統計調査の不適切処理問題, 2021.12.23-2022.1.14) 報告書, 国土交通省 研究協力 経済時系列解析プログラム・季節調整法X12SIML(佐藤整尚先生, 2023.2.1) 日本語解説, 英語解説 新刊 「データ分析のための統計学入門」("OpenIntro Statistics, 4th Edition" by D.Diez, M.Cetinkaya-Rundel and C.Barr, 日本語印刷版(誤植訂正版), 日本統計協会, 小暮厚之氏・吉田靖氏と共訳,2021年3
本チュートリアルに関してのご質問は、SIGNATEにて開催中のコンペティションサイト( https://signate.jp/competitions/443 )のフォーラムにおきまして、新規のスレッド(ディスカッション)にてご質問していただけますと幸いです。 また、本チュートリアルに関してのご要望があれば、Githubリポジトリ( https://github.com/JapanExchangeGroup/J-Quants-Tutorial )の Issues からご意見をいただけますと幸いです。 (なお、投稿の際には、過去に同じご要望がないかご確認ください。) 2021-01-29: 初版リリース 2021-02-05: 誤字や表記の修正を中心に改良 2021-02-12:
Googleで培われたシステム管理とサービス運用の方法論である「サイトリライアビリティエンジニアリング(SRE)」のノウハウをまとめた本が「Site Reliability Engineering」です。英語版の内容が無料で公開されているほか、オライリーから発刊予定のSREに関する書籍「The Site Reliability Workbook」も、2018年8月23日までの期間限定で公開されています。 Google - Site Reliability Engineering https://landing.google.com/sre/book.html Site Reliability Engineeringを読むには上記のサイトにアクセスし、「READ ONLINE FOR FREE」をクリック。 目次が表示されるので、まずは序文から読んでみます。「Foreword」をクリック。
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Best Practices for ML Engineering Martin Zinkevich This document is intended to help those with a basic knowledge of machine learning get the benefit of Google's best practices in machine learning. It presents a style for machine learning, similar to the Google C++ Style Guide and other popular guides to practic
サーバレスコンピューティングの基本的な知識を網羅。その定義、歴史、ユースケース、利点と欠点、モデルなどをまとめたホワイトペーパー「CNCF Serverless Whitepaper v1.0」をCNCFが公開 Kubernetesなどの開発をホストするCloud Native Computing Foundation(CNCF)には、サーバレスコンピューティングを主題に活動する「Serverless Working Group」が設置されています。 そのSeverless Working Groupが、サーバレスコンピューティングに関するホワイトペーパー「CNCF Serverless Whitepaper v1.0」を公開しました。 ホワイトペーパーの冒頭には、次のようにこのドキュメントの内容が説明されています。 This paper describes a new model of
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