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    AWS 日本語ハンズオン Amazon Web Services(AWS) の 日本語ハンズオンやワークショップを、カテゴリごとにまとめています。 右側の目次や、ヘッダー部分の検索ボックスから、各コンテンツにたどり着けます。 また、Ctrl + F や command + F を使ったページ内検索もご活用いただけます。 料金について ハンズオンで作成した AWS リソースは通常の料金が発生します。作成したリソースの削除を忘れずにお願いします。 もし忘れてしまうと、想定外の料金が発生する可能性があります。 画面の差異について ハンズオンで紹介されている手順と、実際の操作方法に差異がある場合があります。 AWS は随時アップデートされており、タイミングによってはハンズオンコンテンツが追いついていない事もあります。 差異がある場合、AWS Document などを活用しながら進めて頂けますと幸い

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    • 歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 -アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ- - NRIネットコムBlog

      小西秀和です。 Amazon Web Services(AWS)に関する情報や魅力を様々な観点から記事にしてみていますが、技術史が好きなこともあって今回はAWSサービスの発表の歴史を年表でまとめました。 AWSからもWhat's Newとして公式アナウンスは発表されていますが、アナウンス日、GA日(一般提供開始日)、サービス名、サービス概要といった情報に圧縮して時系列でAWSサービス一覧を一枚もので確認できる記事が今まで欲しかったので自分で作成してみることにしました。 AWS全サービスの歴史年表の作成方法 AWS全サービスの歴史年表の対象となるAWSサービスは次の手順で選定しました。 AWSサービス・製品一覧「Cloud Products(英語版)」にあるサービスのうち「~ on AWS」といったサードパーティー製品がメインとなるサービスを除いたリストを作成 AWSサービス・製品一覧に記載

        歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 -アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ- - NRIネットコムBlog
      • 【2022年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO

        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

          【2022年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
        • AWS Black Belt Online Seminar 一覧リストを作成しました (2025.7.18現在) | DevelopersIO

          AWS Black Belt Online Seminar の全リストを一つページにまとめてみました。 AWSの学習に活用してください。 AWSの学習に最もオススメのコンテンツがAWS Black Belt Online Seminar(以下、Black Belt と略します)です。10年以上前から AWS Japan のみなさんより提供されてきて、AWSを学ぶエンジニアにとってバイブルのような存在です。私を含め、クラスメソッドの多くのエンジニアも、Black Belt にお世話になってきました。 以前は Black Belt のコンテンツ数もそこまで多くなく、1つのページに全リストが表示できていました。しかし、現在は複数ページで絞り込みながら目的のコンテンツを探すスタイルに変更されています。 目的を持って探す場合は便利なのですが、私のように全体に目を通しながら興味のある物を見つけるような

            AWS Black Belt Online Seminar 一覧リストを作成しました (2025.7.18現在) | DevelopersIO
          • 【2024年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO

            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

              【2024年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
            • GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers

              Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. 2slides - An MCP server that provides tools to convert content into slides/PPT/presentation or generate slides/PPT/presentation with user intention. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS inte

                GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
              • 実践 AWSデータサイエンス

                AWSではデータサイエンス分野で利用できるさまざまなサービスが提供されています。本書では、それらのサービスを有効に使って、データの収集、分析、モデルの訓練、テスト、デプロイまでの一連のプロセスを行う方法を紹介します。対象とする事例は、ヘルスケアデータ、時系列データ、自然言語処理、画像分類、不正検出、需要予測、レコメンデーションシステムなど非常に多岐にわたります。本書の目的は、Amazon SageMakerをはじめとしたAWSの機械学習サービスの詳細を説明するだけでなく、AWSのサービスを組み合わせることで、データサイエンスとアプリケーション開発の統合を図り、開発を効率化することであり、データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニア、MLエンジニアはもちろん、アプリケーション開発者や管理職にとっても役に立つ一冊です。 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載してい

                  実践 AWSデータサイエンス
                • AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA)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 Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA)」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 SAP DOP SCS ANS MLS SAA DVA SOA DEA MLA AIF CLF 「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA)」とは 「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associa

                    AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA)の学習方法 - NRIネットコムBlog
                  • クラスメソッド データアナリティクス通信(AWSデータ分析編) – 2023年12月号 | DevelopersIO

                    データアナリティクス事業本部 コンサルティングチームの石川です。コンサルティングチームメンバーを中心に、日々AWSのアナリティクス関連サービスのアップデートとそのブログを追っています。 明日からre:Invent2023が始まります! ということで、今回は re:Invent2023 が始まる11/27までのアップデートを紹介します。今年のre:Invent2023 アナリティクス関連のセッションについて、事前にチェックすることをおすすめします! Amazon Redshift 新機能・アップデート 2023/11/01 - Amazon Redshift マルチ AZ が RA3 クラスター向けに一般提供開始 昨年のre:Invent2022に発表された Amazon Redshift RA3 クラスターのマルチ AZ 配置がついに一般提供(GA)になりました。Redshiftを複数のア

                      クラスメソッド データアナリティクス通信(AWSデータ分析編) – 2023年12月号 | DevelopersIO
                    • 【2023年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO

                      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、

                        【2023年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
                      • 【2025年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO

                        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2025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2024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 250個 です。 まとめるにあたって、次のドキュメントや、弊社の多数のブログを参考にしました。 コンピューティング Amazon EC2 正式名称は Amaz

                          【2025年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
                        • 2025 年 4 月の AWS Black Belt オンラインセミナー資料及び動画公開のご案内 | Amazon Web Services

                          Amazon Web Services ブログ 2025 年 4 月の AWS Black Belt オンラインセミナー資料及び動画公開のご案内 2025 年 4 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。 動画はオンデマンドでご視聴いただけます。 また、過去の AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画は「AWS サービス別資料集」に一覧がございます。 YouTube の再生リストは「AWS Black Belt Online Seminar の Playlist」をご覧ください。 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) は、オープンソースの

                            2025 年 4 月の AWS Black Belt オンラインセミナー資料及び動画公開のご案内 | Amazon Web Services
                          • Step Functions を利用して感じた Airflow との比較 | フューチャー技術ブログ

                            サービス比較各サービス別に、Good/Challenge に分けて記載しています。 GoodMWAA Pythonで実現できることは基本すべて実装可能で、実装の制約が少ない UI が充実しており、実行履歴、ログ、実行時間等の様々な情報を参照することが可能 UI 上でワークフローの任意の位置からリトライ可能 各種クラウドSDK/OSS API を呼び出しを簡易化するための provider がサードパーティ提供されている Providers packages reference — apache-airflow-providers Documentation provider を pip でインストール後、各 provider に実装されている operator 関数を呼び出すことで実現可能 Step Functions AWS サービスの呼び出しをローコード(パラメータ指定程度)で実現可能

                              Step Functions を利用して感じた Airflow との比較 | フューチャー技術ブログ
                            • Databricks記事のまとめページ(その1) - Qiita

                              Databricksイベント Databricksセミナー・ハンズオンまとめページ Databricks Data + AI Summit 2024バーチャルセッションのご紹介 Databricks年次イベント「DATA + AI WORLD TOUR JAPAN 2022」のご案内 DATA + AIサミット2022のご案内 Data + AIサミットで何が起こるのか:オープンソース、テクニカルキーノートなどなど! Data + AIサミット2021で発表されたDatabricksの新機能 Data + AIサミットで発表された重要ニューストップ10 Data & AI Summit 2022におけるDatabricksレイクハウスプラットフォーム発表の振り返り Data & AIサミットにおけるDatabricks SQLのハイライト JEDAI勉強会 第2回: エンドツーエンド・レコ

                                Databricks記事のまとめページ(その1) - Qiita
                              • データパイプラインの管理 ~ワークフロー管理に利用できる、さまざまなAWSサービス | gihyo.jp

                                はじめに 本連載の第2回では様々なデータソースからの収集について、第3回では収集されたデータの管理についてそれぞれ解説してきました。今回は、それぞれのデータの収集から分析するまでの処理の流れを管理するデータパイプライン管理に着目し、求められる要素や関連するサービスとその使い分けについて解説します。 データパイプラインとETL 分析するためのデータを様々なデータソースから収集してデータレイクのような基盤で実際に分析できる状態にするまでには、一般的にいくつかのサービスや機能、処理を組み合わせて実現します。このようにデータの抽出(Extract⁠)⁠、変換(Transform⁠)⁠、ロード(Load)の一連のフロー(流れ)をETLと呼び、データソースやデータの種類ごとに異なるフロー(パイプライン)を構成する必要があります。 さらにこの処理は当然ながら自動化することが一般的です。なお、データウェア

                                  データパイプラインの管理 ~ワークフロー管理に利用できる、さまざまなAWSサービス | gihyo.jp
                                • AWS Step Functions で機械学習パイプラインを構築する際の選択肢と、その定義・実行方法 | Amazon Web Services

                                  Amazon Web Services ブログ AWS Step Functions で機械学習パイプラインを構築する際の選択肢と、その定義・実行方法 この記事は “Define and run Machine Learning pipelines on Step Functions using Python, Workflow Studio, or States Language” を翻訳したものです。 機械学習(ML)のパイプラインや有向非巡回グラフ(DAG)を定義して実行する際には、様々なツールが利用可能です。一般的な選択肢としては、 AWS Step Functions、Apache Airflow、KubeFlow Pipelines(KFP)、TensorFlow Extended(TFX)、Argo、Luigi、Amazon SageMaker Pipelines などがあり

                                  • AWS GlueのworkflowsからAWS Step Functionsに乗り換えた話|jkatagi

                                    この記事はUMITRON Advent Calendar 2022 1日目の記事です。 こんにちは、UMITRONの宮山(@jkatagi)です。最近はSplatoon3とポケモンバイオレットの両作をプレイして忙しい日々を送っています。さて、今年も昨年に引き続きUMITRONでAdvent Calendarを開催することになりました。嬉しいことにたくさんの方から「Advent Calendar読みました!」という声をいただいております。 UMITRON Advent Calendar 2022 1日目は技術的な話として、AWS GlueのworkflowsからAWS Step Functionsに乗り換えた話を書きます。 UMITRONで取り扱うデータについてUMITRONでは持続可能な水産養殖を地球に実装するをミッションに、日々いろんなデータを取り扱っています。そのデータは魚の動画像から

                                      AWS GlueのworkflowsからAWS Step Functionsに乗り換えた話|jkatagi
                                    • Building AI Products—Part I: Back-end Architecture

                                      In 2023, we launched an AI-powered Chief of Staff for engineering leaders—an assistant that unified information across team tools and tracked critical project developments. Within a year, we attracted 10,000 users, outperforming even deep-pocketed incumbents such as Salesforce and Slack AI. Here is an early demo: By May 2024, we realized something interesting: while our AI assistant was gaining tr

                                      • Cloud Composer (メジャーバージョン2)を徹底解説! - G-gen Tech Blog

                                        G-gen の堂原です。マネージドな Apache Airflow 環境を提供する Cloud Composer について、Cloud Composer 2 を中心に解説します。 はじめに Airflow とは 概要 特徴 様々なサービス・ツールと連携可能 定期実行されるバッチ方式のワークフローに特化 可視性 Cloud Composer とは 概要 メリット 苦手な点 バージョン 概要 メジャーバージョン ライフサイクル アップグレード コンポーネント 概要 Airflow ワーカー Airflow スケジューラ Airflow ウェブサーバ Airflow トリガラー Airflow データベース 料金 前提 種類 Cloud Composer コンピューティング料金 Airflow データベースのストレージ料金 コアインフラストラクチャ料金 コスト最適化 セキュリティ サービスアカウ

                                          Cloud Composer (メジャーバージョン2)を徹底解説! - G-gen Tech Blog
                                        • How LotteON built a personalized recommendation system using Amazon SageMaker and MLOps | Amazon Web Services

                                          Artificial Intelligence How LotteON built a personalized recommendation system using Amazon SageMaker and MLOps This post is co-written with HyeKyung Yang, Jieun Lim, and SeungBum Shim from LotteON. LotteON aims to be a platform that not only sells products, but also provides a personalized recommendation experience tailored to your preferred lifestyle. LotteON operates various specialty stores, i

                                            How LotteON built a personalized recommendation system using Amazon SageMaker and MLOps | Amazon Web Services
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