プロダクトマネジメントと事業開発に関する私的な振り返り - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
TL;DR 企画力が…欲しい… pic.twitter.com/hJfr0qNv7T— ゆずたそ (@yuzutas0) 2020年11月19日 試行錯誤の瓦礫の記録です。 はじめに もくじ TL;DR はじめに もくじ 以前書いた記事 前提・免責 アイデア 1日1案（やってよかったこと） 1stスクリーニング（やってよかったこと） コミュニケーション チームへのリスペクト（やってよかったこと） 話す <<< 聞く（改善余地あり） 即決する（やってよかったこと） 自分で各論まで見る（やってよかったこと） 発散→収束でディスカッション（改善余地あり） イラストで話す（改善余地あり） 日次ミーティング（やってよかったこと） 議事録を書く（改善余地あり） 得た情報を共有する（改善余地あり） 想定納期を示す（改善余地あり） カレンダー招待＆日程確約コメントを転記（改善余地あり） プロセス管理 仮説
分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO
基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏 Twitter：@taroleo / Github：@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.
AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)の学習方法 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL Networking Security Database Analytics ML SAP on AWS Alexa DevOps Developer SysOps SA Pro SA Associate Cloud Practitioner 「AWS 認定 ソリュ
こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2022年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2022年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2021年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 223個 です。 まとめるにあ
一年の計は元旦にあり！ Udemy新年のビッグセールで2024年に学びたいこと、挑戦したい資格、新しいスキルを見つけよう - はてなニュース
※ Udemy「新年のビッグセール」は終了しました。はてなによるAmazonギフトカードプレゼントキャンペーンもそれにあわせて終了しています。ご応募ありがとうございました。 あけましておめでとうございます。これまでもUdemyの大きなセールでは目玉の講座を紹介してきた当ニュースですが、2024年1月1日から1月10日まで開催される「新年のビッグセール」では、新しい年にふさわしい夢とキャリアが広がる講座を紹介します。 各種資格試験の対策講座をはじめとして、マスターしたいプログラミング言語や開発手法、昨年から引き続き話題の生成AI、ウェブ解析やプロジェクトリカバリ、簿記や会計、英会話など多様なビジネスキャリアに直結する講座をピックアップ。映像制作や3Dモデリング、GA4や3Dアニメーション制作といった講座も取り揃えています。 一年の計は元旦にあり。みなさんが2024年に挑戦したい目標や習得した
2019-nCoVについてのメモとリンク
リンク集目次 国内外の状況 政府機関・国際機関等 学術情報 疫学論文 分子生物学／ウイルス学論文 臨床論文 インフォデミック関係 ワクチン関係 変異株関係 時系列メモ目次 新型コロナウイルス（2020年1月6日，11日） インペリグループによる患者数推定（2020年1月18日） 患者数急増，西浦さんたちの論文（2020年1月20日，23日） WHOはPHEIC宣言せず（2020年1月23-24日） 絶対リスクと相対リスク（2020年1月26日） 研究ラッシュが起こるかも（2020年1月27日） なぜ新感染症でなく指定感染症なのか？ なぜ厚労省令でなく閣議決定なのか？（2020年1月27日） コロナウイルスに対する個人防御（2020年1月27日） 国内ヒト＝ヒト感染発生（2020年1月28日） フォローアップセンター設置，緊急避難等（2020年1月29日） PHEICの宣言（2020年1月3
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット＆JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール
AWS 認定 DevOps エンジニア – プロフェッショナル(AWS Certified DevOps Engineer – Professional)の学習方法 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 DevOps エンジニア – プロフェッショナル(AWS Certified DevOps Engineer – Professional)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL Networking Security Database Analytics ML SAP on AWS Alexa DevOps Developer SysOps SA Pro SA Associate Cloud Practitioner 「AWS 認定 DevOps エ
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 デザインディレクション・ブック 橋本 陽夫 現場のプロがやさしく書いたWebサイトの分析・改善の教科書【改訂3版 GA4対応】 小川 卓 解釈可能なAI Ajay Thampi(著), 松田晃一(翻訳) PowerPoint 目指せ達人 基本&活用術 Office 2021 & Microsoft 365対応 PowerPoint基本＆活用術編集部 ランサムウェア対策 実践ガイド 田中啓介, 山重徹 TODによるサステナ
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット＆JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール
こんにちは。サービス開発室の武田です。このエントリは、2018年から毎年公開しているAWS全サービスまとめの2024年版です。 こんにちは。サービス開発室の武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2024年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2023年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 247個 です。 まとめるにあ
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット＆JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール
CISSP 勉強ノート
目次の表示 1. 情報セキュリティ環境 1-1. 職業倫理の理解、遵守、推進 職業倫理 (ISC)2 倫理規約 組織の倫理規約 エンロン事件とSOX法の策定 SOC (System and Organization Controls) レポート 1-2. セキュリティ概念の理解と適用 機密性、完全性、可用性 真正性、否認防止、プライバシー、安全性 デューケアとデューデリジェンス 1-3. セキュリティガバナンス原則の評価と適用 セキュリティ機能のビジネス戦略、目標、使命、目的との連携 組織のガバナンスプロセス 組織の役割と責任 1-4. 法的環境 法的環境 契約上の要件、法的要素、業界標準および規制要件 プライバシー保護 プライバシーシールド 忘れられる権利 データポータビリティ データのローカリゼーション 国と地域の例 米国の法律 [追加] サイバー犯罪とデータ侵害 知的財産保護 輸入と
RecBole を用いてクックパッドマートのデータに対する50以上のレコメンドモデルの実験をしてみた - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。研究開発部の深澤(@fufufukakaka)です。 本記事では最近面白いなと思って watch しているレコメンド系のプロジェクト RecBole を紹介いたします。また、クックパッドが展開している事業の一つであるクックパッドマートのデータを使って数多くのレコメンドモデルを試す実験も行いました。その結果も合わせて紹介します。 TL;DR: レコメンドモデルは作者実装に安定性がなく、またモデルをどのように評価したかも基準がバラバラで、再現性が難しいとされている(from RecSys 2019 Best Paper) 再現性に取り組むプロジェクトとして 2020年12月に始まった RecBole がある。 RecBole を利用することでなんと 50個以上のレコメンドモデルを大体１コマンドで試せる クックパッドマートでユーザに対してアイテムをレコメンドするシチュエーションを想定
はじめに 推薦システムのトップカンファレンスであるACM主催のRecSys2019 が9月15日から9月20日の間にコペンハーゲンで開催されました。 Gunosyから投稿した論文がshort paperとして採択され*1、関、飯塚の2名でポスター発表してきました。 はじめに Recsysについて タイムテーブル 本会議 Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches Online Learning to Rank for Sequential Music Recommendation Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System Relaxed Softma
海外論文紹介：More Kawaii than a Real-Person Streamer - コミュニティがVTuberとどう関わり、どう認識しているか
Tweet 国際会議CHI2021 にて、興味深い論文「リアルな配信者よりもカワイイ ：オタクコミュニティがバーチャル YouTuber とどのように関わり、どのように認識しているか」（原題：”More Kawaii than a Real-Person Streamer: Understanding How the Otaku Community Engages with and Perceives Virtual YouTubers”）がありましたので、著者の Zhicong Lu さんに Twitter 上でご許可をいただいて日本語翻訳させていただきました。日本発祥である VTuber 文化が、現在、どのように受容されているかを垣間見ることができます。また日本の学術コミュニティにおいても、より VTuber や SNS、配信者文化に関する学術的研究が活発になる事を期待して、参考訳を掲
資料2-1：豊田先生御講演資料
鈴鹿医療科学大学 豊田長康 2024/04/22 日本学術会議 「研究力強化と学術会議への期待」 2024/04/22 1 日本の研究競争力低下の因果推論 （事前配布資料） 資料２－１ 論文データ Clarivate社の文献データベース（以下DB）であるWeb of Science Core Collection のデータを、分析ツール InCites Benchmarking & Analytics（以下InCites）を 用いて分析 なお、発表者はInCitesとSciValの両方を利用できる環境にある が、所期の目的の分析はSciValでは困難なため、InCitesで分析 した。 文部科学省 科学技術・学術政策研究所（以下NISTEP） の分析データ 他のデータ OECD.Statの公開データ 文部科学省、国立大学法人等のデータ 2 本発表のデータの入手元 2024/0
AWS 認定 機械学習 – 専門知識(Machine Learning – Specialty)合格に向けたオレオレ学習ガイドライン - Qiita
分野 1: データエンジニアリング 1.1 機械学習のデータリポジトリの作成。 1.2 データ収集ソリューションの特定と実装。 1.3 データ変換ソリューションの特定と実装。 分野 2: 探索的データ解析 2.1 モデリングのためのデータのサニタイズと準備。 2.2 特徴エンジニアリングの実施。 2.3 機械学習用データの分析と視覚化。 分野 3: モデリング 3.1 ビジネス上の課題を機械学習の課題として捉え直す。 3.2 特定の機械学習の課題に対する適切なモデルの選択。 3.3 機械学習モデルのトレーニング。 3.4 ハイパーパラメータの最適化の実施。 3.5 機械学習モデルの評価。 分野 4: 機械学習の実装と運用 4.1 パフォーマンス、可用性、拡張性、回復性、フォールトトレランスを備えた機械学習ソリューションの構築。 4.2 特定の課題に対応する適切な機械学習サービスおよび機能の
2019-nCoVについてのメモとリンク（中澤港）
リンク集目次 国内外の状況 政府機関・国際機関等 学術情報 疫学論文 分子生物学／ウイルス学論文 臨床論文 インフォデミック関係 時系列メモ目次 新型コロナウイルス（2020年1月6日，11日） インペリグループによる患者数推定（2020年1月18日） 患者数急増，西浦さんたちの論文（2020年1月20日，23日） WHOはPHEIC宣言せず（2020年1月23-24日） 絶対リスクと相対リスク（2020年1月26日） 研究ラッシュが起こるかも（2020年1月27日） なぜ新感染症でなく指定感染症なのか？ なぜ厚労省令でなく閣議決定なのか？（2020年1月27日） コロナウイルスに対する個人防御（2020年1月27日） 国内ヒト＝ヒト感染発生（2020年1月28日） フォローアップセンター設置，緊急避難等（2020年1月29日） PHEICの宣言（2020年1月31日） 新感染症にしておけ
G-genの杉村です。Google Cloud (旧称 GCP) のフルマネージドなデータウェアハウスサービスである BigQuery の新しい料金体系「BigQuery Editions」が 2023年3月29日に発表され、2023年7月5日に施行されました。当記事ではその仕組みと、従来の料金体系との違いなどについて解説します。 概要 新しい価格体系 何が変わるか 値上げか、値下げか 当記事での解説 Physical storage 圧縮後データに対する課金 制約 Active と Long-term タイムトラベル・フェイルセーフへの課金 単価の違いと圧縮率 単価の違い 圧縮率の例 Physical storage への移行 BigQuery Editions BigQuery Editions とは 3つのエディション・料金表 クエリがプロジェクトをまたぐ場合 いつ Editions
こんにちは、はなだてです。 所属しているアナリティクスチームで、Agileの啓蒙をしました。そのときの資料を公開します。元から社外公開を念頭に作ったもので、完全に私見です。 本資料は「データサイエンティスト(データアナリスト)であるが、Scrum Guideを一度も読んだことがない人」を対象としています。 序盤から中盤でAgileそのものを超ざっくり紹介し、終盤にかけてデータを扱う職業の人々が如何にAgile Practitionerとしての素養を備えているかをツラツラ書いています。そして、最後にAgile入門におすすめな書籍を数冊紹介しています。 私自身、2017年頃からAgileやLean Startup 界隈の勉強をし始め、エンジニア的な言葉を使うと「なんもわからん」の一歩手前くらいです。(ダニング・クルーガーってやつ) ぜひ、「私の考えと違う！」というAgileおじさん/おねえさま
Japanese Language Analysis by GPU Ready Open Source NLP Frameworks
Japanese Language Analysis by GPU Ready Open Source NLP Frameworks Hiroshi Matsuda GPU Technology Conference 2020 1 This document is published under CC BY 4.0 license from Megagon Labs, Recruit Co., Ltd. Contents 自然言語処理技術の進歩とGPUが与えた影響 ルールベースからTransformersまで NLP Frameworkを用いた日本語の解析 世界の全言語を統一的に扱うUniversal Dependenciesとその日本語化 GiNZAの文節API GPU Ready OSS NLP Frameworks spaCy v2.3 → v3.0 Stanza
こんにちは。サービス部の武田です。このエントリは、2018年から毎年公開しているAWS全サービスまとめの2023年版です。 こんにちは。サービス部の武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2023年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2022年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 234個 です。 まとめるにあたって、
はじめに 作者のページ My HP 世の中には例題を読ませるだけの教育が氾濫しているが、本当にできるようになるためには、練習が欠かせない。ここでは、Pythonを用いたデータアナリティクスを本当に自分でできるようになるための、練習問題を集めた。 できれば解答をコピペするのではなく、自分の力で考え、自分で試行錯誤をし、自分で書いてみることを勧める。 Python基礎 (1) Python基礎 (2) Python基礎 (3) Jupyter入門 Jupyerでのデバッグのやり方 数値計算モジュール NumPy データ解析モジュール Pandas 可視化モジュールmatplotlib 可視化モジュール plotly データを可視化するための方法 (Plotly Express) 科学技術計算モジュールSciPy statsmodelsを用いた統計分析 scikit-learn を用いた機械学習
GIS(地理空間システム)について、できることや活用事例、ソフトウェアなど、使う際に必要な基本事項をまとめました。 (１)GIS（地理情報システム）とは GISはGeographic Information Systemの略で、日本語では地理情報システムと呼ばれます。 地理空間情報の基本と活用という書籍の中では、「コンピュータ上で空間データを収集・取得し、それらをデータベースとして構築し、管理し、検索し、分析し、統合し、表示し、伝達する一連のシステムである」とされています。 平たく言えば、位置情報の付いたデータを見たり、解析したりすることができるシステムといったところでしょうか。 私たちが良く知っているものだと、GoogleマップもGISの一種です。地図上でレストランの位置や営業時間を知り、そこまでの経路を検索したり、道路の混雑情報を調べたりすることができます。 GISの歴史 GISの起源
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット＆JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワールド 瀬戸美月 徹底攻略 情報セキュリティマネジメント予想問題集 令和6年度 五十嵐 聡 詳説 ユーザビリティのための産業共通様式 福住 伸一, 平沢 尚毅 DX時代の観光と社会
G-gen の杉村です。Google Cloud のフルマネージドな分析用データベースである BigQuery について、徹底的に解説します。当記事は基本編であり、当記事を読み終わったあとは応用編もご参照ください。 概要 BigQuery とは 利用方法 フルマネージド (サーバーレス) 他の Google Cloud サービスとの連携 他クラウドサービスとの連携 料金 料金体系の基本 ストレージ料金 ストレージ料金の基本 Physical Storage と Logical Storage Active Storage と Long-term Storage コンピュート料金 無料枠 オンデマンド課金に制限をかける コンポーネント BigQuery の構成要素 データセット テーブル テーブルとは 標準テーブル 外部テーブル ビュー ビュー (通常) マテリアライズド・ビュー ルーティン
<img class=”hatena-fotolife” title=”f:id:o-kankan:20191013101934j:plain” src=”https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/o/o-kankan/20191013/20191013101934.jpg” alt=”f:id:o-kankan:20191013101934j:plain” width=”605″ /> こんにちは、<a href=”https://www.youtube.com/channel/UC9uc0jub3Ko4GhbspdfLVxw”>Kanta</a>です。 私が就職活動を行なっている学生・就活生から [st-kaiwa1]「就職活動を行う上で、一番大切なことはなんですか？」[/st-kaiwa1] と聞かれたら [st-kaiwa4]間違
ビッグ データ アーキテクチャは、従来のデータベース システムには多すぎる、または複雑すぎるデータのインジェスト、処理、分析を扱うために設計されています。 組織がビッグ データ領域に入るしきい値は、ユーザーとそのツールの機能によって変わります。 数百 GB のデータを意味する場合もあれば、数百 TB のデータを意味する場合もあります。 ビッグ データ セットを使用するためのツールが進歩するにつれて、ビッグ データの意味も進歩します。 この用語は、厳密にはデータのサイズではなく、高度な分析を介してデータ セットから抽出できる値に関連していますが、このような場合、データはかなり大きくなる傾向にあります。 長年にわたって、データのランドスケープは変化してきました。 データで実行できること、実行できると期待されることは変化しています。 ストレージのコストは大幅に下がりましたが、データを収集する手段
[随時更新] re:Invent2019 データ分析系(データベース/データレイク)エントリーまとめ #reinvent | DevelopersIO
AWSの年次イベント"AWS re:Invent 2019"が、ラスベガスにおいて米国太平洋時間2019年12月2日から6日までの日程で開催されています。 そこで発表されたデータベースやデータレイクなどのデータ分析関連新機能と、それらのセッションレポートをまとめます。 今年は恐ろしいくらいの新機能が登場しました！随時更新していきますので、ぜひブックマークしてご確認ください！ 目次 新機能、新サービス系 セッション系 新機能、新サービス系 Access Analyzer for Amazon S3 アクセスポリシーを監視し、ポリシーがS3リソースへの意図したアクセスのみを提供することを保証します。 AWSの公式発表はこちらです。 Introducing Access Analyzer for Amazon S3 to review access policies | AWS AWSジャパンの
![[随時更新] re:Invent2019 データ分析系(データベース/データレイク)エントリーまとめ #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6ba8beebcc37b25dc7ff579a4dfe66d94571b792/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Freinvent2019_eyecatch.jpg)
Professional Cloud Security Engineer試験対策マニュアル。出題傾向・勉強方法 - G-gen Tech Blog
G-gen の杉村です。Google Cloud (旧称 GCP) 認定資格である Professional Cloud Security Engineer 試験 は、 Google Cloud のセキュリティ関連の知識と実務能力を問う難関試験です。当記事では、試験合格のために何を知っているべきかをご紹介します。この記事で学習の方向性を決めていただき、実務にも応用可能な知識を蓄積していただければと思います。 Professional Cloud Security Engineer 概要 Professional Cloud Security Engineer 試験の難易度 推奨の勉強法 出題傾向 責任共有モデル 組織のポリシー Cloud Identity と ID 連携 Identity and Access Management (IAM) VPC 押さえておくべき概念 ポイント 参考
ビッグデータの普及や自社のビジネスにかかわる情報入手経路の多様化により、これまで以上にデータ分析の重要性が高まっています。 単純に情報を収集するだけではビジネスに生かすことはできないため、いかに収集したデータを効果的に活用できるかが、自社の成長につながるポイントです。 しかし、適切なデータ分析を行うには、さまざまな知識や経験、技術が欠かせません。そこでデータ分析の技術向上や優秀なデータサイエンティスト獲得を実現させるためにおすすめなのがデータ分析コンペです。 今回はデータ分析コンペの概要、社内コンペと公募コンペの違いから、国内外のメジャーなデータ分析コンペを紹介します。データ分析に本格的な取り組みを検討している企業担当者はぜひ、参考にしてください。 AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 AI・人工知能とは？定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説 データ分析コンペの
[2024年4月24日号]個人的に気になったModern Data Stack情報まとめ | DevelopersIO
さがらです。 Modern Data Stack関連のコンサルタントをしている私ですが、Modern Data Stack界隈は日々多くの情報が発信されております。 そんな多くの情報が発信されている中、この2週間ほどの間で私が気になったModern Data Stack関連の情報を本記事でまとめてみます。 ※注意事項：記述している製品のすべての最新情報を網羅しているわけではありません。私の独断と偏見で気になった情報のみ記載しております。 Modern Data Stack全般 Google Cloud Next '24が開催されました 現地時間の2024年4月9日～11日に、Google Cloud Next '24が開催されました。 発表された機能は以下の公式ブログにまとまっております。 特にModern Data Stackに関連する所だとBigQueryが挙げられると思いますが、Bi
![[2024年4月24日号]個人的に気になったModern Data Stack情報まとめ | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e696404619eb3f6e7bf57f8e876300be7b794def/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F05%2Feyecatch_moderndatastack_1200_630.jpg)
「出来るカスタマーアナリティクス」第１回：カスタマーアナリティクスとDMAIC - Real Analytics （リアルアナリティクス）
ウェブサイトを分析する上で、アクセス解析ツールは欠かせないものになりました。どこからの流入が多いのか？よく見られているページは？どのコンテンツや機能が成果に繋がっているのか？サイト内の行動を中心に様々なデータを取得し活用する事で、サイト改善を進めてきた方も多いのではないでしょうか。 しかし、サイト改善を進める上で１つ大きな課題があります。それは多くの指標は訪問単位であるという事です。例えば「1回の訪問で何ページ閲覧したか」「直帰率」「訪問時の滞在時間」などは訪問単位のデータです。 これらの数値を改善していくことは大切なのですが、こういったアクセス解析ツールで取得出来る「よくある指標」を改善しても、コンバージョン数やコンバージョン率が伸びないという経験をされた方も多いのではないでしょうか？ 数値を改善してもコンバージョンが伸びない 目の前の数値は改善しているのに、成果が伸びていかない理由は「
Redshift Serverless に provisioned cluster から移行してみた - Qiita
はじめに Redshift Serverless が 7/13 に GA されました。従来の Redshift (provisioned cluster) では、クラスターを構成するインフラを意識しながらデプロイする方式でした。Redshift Serverless ではインフラ管理が不要となり、より簡単に、より運用負担を軽減してご利用いただけます。データを準備して Redshift Serverless に取り込むだけで分析ができ、料金は使用した分だけ発生します。これにより、利用頻度が少ない分析処理や夜間のみ実行されるワークロードなど、データウェアハウスを常時利用しないユースケースの場合に、効果的にご利用いただけます。 従来の provisioned cluster でサポートされている機能のほとんどは、Redshift Serverless でサポートされています。表現を変えると、今ま
はじめに 作者のページ My HP 世の中には例題を読ませるだけの教育が氾濫しているが、本当にできるようになるためには、練習が欠かせない。ここでは、Pythonを用いたデータアナリティクスを本当に自分でできるようになるための、練習問題を集めた。 できれば解答をコピペするのではなく、自分の力で考え、自分で試行錯誤をし、自分で書いてみることを勧める。 Python基礎 (1) Python基礎 (2) Python基礎 (3) Jupyter入門 Jupyerでのデバッグのやり方 数値計算モジュール NumPy データ解析モジュール Pandas 可視化モジュールmatplotlib 可視化モジュール plotly データを可視化するための方法 (Plotly Express) 科学技術計算モジュールSciPy statsmodelsを用いた統計分析 scikit-learn を用いた機械学習
次世代のGoogleアナリティクスとして、「Google アナリティクス4 プロパティ（GA4）」のリリースがアナウンスされました。すでにユニバーサルアナリティクス（現在の一般的なGoogleアナリティクス）の開発はおこなわれておらず、今後はGoogle アナリティクス4 プロパティのみの提供となるようです。 Google アナリティクス4 プロパティは、ベータ版として提供されていた「アプリ+ウェブプロパティ」を基にしたものです。しかし、企業がアプリは持っておらず、Webサイトのみの使用であっても、既存環境からの移行または新規でGoogle アナリティクス4 プロパティの設定が必要になります。 このGoogle アナリティクス4 プロパティはかなり大きな変更になっていますので、前半ではその概要について、後半では実際のWebサイトへの初期の設置について紹介していきます。 Googleアナリテ
Screaming Frog SEO Spiderとは、SEOに関連する情報を一覧化できる診断用のクローラーツールです。有料版ではGoogleアナリティクスやSearch Consoleなど外部ツールとの連携が提供されております。Screaming Frogの基本、無料版と有料版の違いについてなどは過去の記事でご確認いただけます この記事では有料版の機能となりますが、Search Consoleとの連携方法、連携後に生成されるレポートやScreaming FrogとSearch Consoleを連携した活用例についてご紹介します。 Screaming FrogとSearch Consoleの連携方法連携後のレポートを確認Screaming FrogとSearch Console連携の活用方法 Screaming FrogとSearch Consoleの連携方法 初期連携のためには、Scre
達人出版会
［令和6年度］基本情報技術者 超効率の教科書＋よく出る問題集 五十嵐 順子 徹底攻略 データベーススペシャリスト教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワールド 瀬戸美月 著 徹底攻略AWS認定SysOpsアドミニストレーター - アソシエイト教科書＆問題集［SOA-C02］対応 鮒田 文平, 長澤 美波, 日暮 拓也, 奥井 務, 渡辺 樹, 山下 千紗, 伊藤 翼 世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション 第4版 第2巻 高度な設計と解析の手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. … 問題解決の教科書 CITA式問題解決ワークブック 市岡 和之 はじめてのType-C電子工作 じがへるつ スッキリわかるJava入門 実践編 第4版 中山 清喬(著), 株式会社フレアリ
【初心者向け】無料アクセス解析ツールを徹底比較｜おすすめツール７選と有料ツールとの違い【2024年5月最新版】 | Web幹事
Top > ホームページ制作発注ガイド > ホームページ制作支援ツールの記事一覧 > 【初心者向け】無料アクセス解析ツールを徹底比較｜おすすめツール７選と有料ツールとの違い【2024年5月最新版】 日々、Webサイトを運用していくなかで重要なのはアクセス解析。 しかし、一口にアクセス解析といっても、その種類・手法は多岐にわたります。 また、コーポレートサイト、オウンドメディア、商品のランディングページなど、サイトの種類や目的によっても最適な解析ツールは変わってきます。 アクセス解析ツールの導入を検討されているWeb担当者は、下記のような悩みを抱えているのではないでしょうか。 「無料アクセス解析ツールの種類が多くて、どのツールを使えばいいかわからない」 「GoogleアナリティクスとGoogleサーチコンソールの違いがわからない」 「アクセス解析は使っているけれど、改善策やレポート作成方法が
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