JSONを使いこなすためにおすすめなViewer・Editor厳選6選!! | 侍エンジニアブログ
JSONファイルを使う時の悩みとは？ JSONファイルはとても便利なデータ形式なのですが、初めて使う方は慣れるまで時間がかかる人が多いです。たとえば、JSONは次のようにデータを入れ子で表現することができます。 上記のデータを作るときのJSONの書き方は、次のとおりです。 { "UserInfo": [ { "id": 1, "name": "エンジニア1", "like-lang": "VBA", "tel": { "home-phone": "XX-XXXX-XXXX", "mobile-phone": "YY-YYYY-YYYY" } }, { "id": 2, "name": "エンジニア2", "like-lang": "php", "tel": { "home-phone": "XX-XXXX-XXXX", "mobile-phone": "YY-YYYY-YYYY" } },
データサイエンティストが開発したプログラミング不要の分析ツールnehanでSalesforce 商談データの勝率を予測してみた - CData Software Blog
はじめに CData Japan技術ディレクターの桑島です。本記事では、nehanにSalesforce Sales Cloudの商談データを取り込み、各商談の勝率を予測する方法をご紹介します。 本記事の構成は以下の通りです。 はじめに nehan とは 前提 手順 CData Sync 概要 CData Sync製品のインストール ライセンスのアクティベーション Salesforce へのコネクションを作成 PostgreSQL へのコネクションを作成 ジョブの作成 ジョブの実行 PostgreSQLに同期した商談（Opportunity）データを確認 nehan 概要 SQLビルダーを利用したデータソースの作成 予測モデルを作成 モデルで予測値を算出 まとめ nehan とは nehanは、データサイエンティストが開発したプログラミング不要の分析ツールです。データの前処理から予測モデル
第1回セキュリティカフェ開催レポート -ハッカーに狙われているかどうかを自身で診断しよう-
第1回セキュリティカフェ開催レポート -ハッカーに狙われているかどうかを自身で診断しよう- 2019.11.26 Updated by WirelessWire News編集部 on November 26, 2019, 09:00 am JST セキュアIoTプラットフォーム（SIOTP）協議会による新たなセミナー方式によるセキュリティカフェの第1回目。PIPELINE社の渡辺アラン氏を講師として招き「データを使用したサイバー脅威やボットの検出」というテーマで開催された セキュリティカフェは一方通行の話を聞くだけではなく、講義の後にカフェ形式で講師と参加者がディスカッションできるイベントだ。 セミナーではなかなか質問がしにくい人も、懇親会のようなカフェ形式であれば気軽に講師に質問が出来る。講師もセミナーの壇上からでは話しにくいことをカフェ形式ならば自然に話せる。第1回のセキュリティカフェ
普通のデータサイエンティストと世界トップクラスのデータサイエンティストの違い ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
「データサイエンティストと名乗るのは厚かましいというか、自分はむしろ外れ値です」そう切り出した小野寺和樹さんは現在、ＤｅＮＡのＡＩ本部データサイエンス第一グループに所属している。 確かにデータサイエンティストには数学や物理学の修士や博士といった理系のバックグラウンドを有する人が多い中、小野寺さんは経済学部出身で数学の知識も「二次関数の頂点がわかるくらい」だという。 そんな小野寺さんだがKaggle Grandmaster（カグル グランドマスター）という称号を持っている。世界では163人、日本では10人程度しかいない（2019年11月現在）。 【補足説明】Kaggle（カグル）とは、データサイエンティストや機械学習エンジニアが集まる世界最大のコミュニティ。大きな特徴は、誰でも参加可能なコンペティションがあることだ。世界中の企業や研究機関などが提供したビッグデータと課題に対し、モデルの精度を
改訂版: プログラマーが効果的な可視化を作成する （前編） - Qiita
改訂版について (5/7/2019公開) この記事は、私がこちらに公開したもの中では最も読まれているようです。そこで、執筆後に気づいたこと、古くなった情報、新しい技術動向などを考慮に入れて改訂をしました。主な変更点は以下の通りです： 新しいセクションの追加 最近の本の紹介 細かな表現の修正 この記事は複数のセクションに分かれていますので、前編から始め、順番にアップデートして行きたいと思います。何かお気付きの点などありましたら、コメント欄、もしくはkonoアットマークucsd.eduにお願いいたします。 はじめに この記事は、可視化の専門家ではない人がコンピュータを使ってデータ可視化を実際に行う場合に必要な、一般的なノウハウをお伝えするシリーズの第一回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ （本稿） 中編: 分かりにくい可視化を避けるための手法の選択 後編: Part 1
伊最新鋭のスポーツ科学研究施設マペイ・スポーツセンター潜入ルポ - footballista | フットボリスタ
イタリアサッカー界のスポーツ科学研究施設として有名なのはミランラボだが、実ははるかに大規模な研究機関をサッスオーロが有している。正確には、その親会社にしてメインスポンサーである建材メーカー「マペイ」の持ち物。今回の特集にあたり、フィジカルデータ測定と研究の最先端を行くこのマペイ・スポーツセンター（以下MSC）に潜入取材を試みた。 設立は1998年。マペイが当時所有していた自転車競技チームのために、フィジカルの強化からスポーツ医療、栄養学の研究までできる総合施設として発足した。その後、マペイは2002年に同競技から撤退。以降はサッカーを含む様々な競技のサポートに業務を拡大し、13年には1400平米の敷地面積を誇るミラノ近郊オルジャーテ・オローナに施設を移した。 ラニエリの橋渡しでモナコ、レスターとも契約 パフォーマンス計測部門の主任であるエルマンノ・ランピニーニ博士の案内の下、施設を回る。中
GoogleスプレッドシートでアプリライクなWebサイトがつくれる「Glide」
◆ Glide https://go.glideapps.com/ 紹介 「Glide」は、Googleスプレッドシートをストレージとして、ノーコードでアプリライクなWebサイトを構築できます。 事前準備 こちらがホーム画面。動画チュートリアルも充実しています。 アプリはスクラッチから作れるほか、7種類のテンプレートも用意されています。今回は、テンプレートの1つ「Conference」をベースに作っていきます。 まずは、左下にある「Coopy to my apps」からテンプレートをコピーします。 すると、My Appsに保存され DB代わりになるGoogle スプレッドシートもコピーされました。 データを編集する それでは実際に、テンプレートを編集しながらアプリを作っていきます。 まずはプロダクトの肝となるデータの編集からです。 データは、テンプレートをコピーした際にできたGoogleス
最先端テクノロジーと経験の融合欧州最高峰の『モンチ・メソッド』 - ライブドアニュース
開拓者が描く、新時代の移籍マーケット INTERVIEW with MÓNCHI モンチ 2000年から今年まで17年間にわたりスポーツディレクターを務めたセビージャでは、就任当時2部だったクラブを5度のEL制覇など9タイトルを手にする強豪へと変貌させ「セビジスモの象徴」と崇められたモンチ。惜しまれつつセビージャを去り、来季からはイタリアのローマに活躍の場を移す辣腕SDが『フットボリスタ』だけに明かしてくれた、欧州でも最高峰と評価されるデータを活用したスカウティングメソッドの秘密を特別公開。 インタビュー・文／木村浩嗣 写真 ヘスス・スピノラ 15年で変わった仕事環境 “デスクに居ながら世界中に手が届く” ――テクノロジーの発達によってあなたの仕事はより楽になりましたか？ 「そうだね。情報のデジタル化が進んだことによって多くの試合をより短い時間でチェックできるようになり、我われが把握する選
世界中で「データサイエンス」が普及し始めた理由 | ZUU online
(本記事は、中澤公貴氏の著書『データ分析チームの作り方』秀和システム2019年9月18日刊の中から一部を抜粋・編集しています) データサイエンスが世界中で普及し始めた理由は、「機械学習分野の研究」「コンピューター処理速度」「クラウドコンピューティングとビッグデータ処理技術」「データ解析分野のオープン化」の四つの分野が大きく寄与していると言われています。それぞれ見ていきましょう。 機械学習分野の研究 まずは、深層学習など様々な分野の機械学習研究の発展があげられます。例えば、深層学習は、モデルの隠れ層を増やすことでデータの複雑なパターンの学習が可能となります。 また、これまで特定分野の研究者が手間ひまかけて機械学習用の特徴量(※1)を開発していましたが、その一部が機械学習モデルに内包された点も発展に寄与しているでしょう。 例えば、画像解析で、犬の画像と猫の画像を分類することを目的としたモデルを
データサイエンスで考えたい「Python」と「R」のメリットとデメリット - ZDNet Japan
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「Python」と「R」はデータサイエンティストの間で共通の議論になっている。どちらの言語もデータ作業に役立ち、とりわけ、データサイエンス職の求人票で最も頻繁に言及されるスキルのひとつとなっている。データサイエンス業務にとって、PythonとRはそれぞれ、さまざまなメリットとデメリットがあり、実際の作業に応じて選択する必要がある。 データサイエンティストが適切な言語を選択できるよう、コンピューターサイエンスを専門とするカリフォルニア大学デービス校教授のNorm Matloff氏は、両言語に関する議論に光を当てようと、GitHubに記事を投稿した。 Matloff氏は、以下の10の領域でRとPythonを比較し、どちらがより優れた選択肢か
無料の API 自動生成ツールを使って、Excelファイルから REST API を生成してみる：CData API Server - Morning Girl
今月はじめに CData API Server というAPIの自動生成ツールで無料版・freeのライセンスがリリースされました！ 今日はこの CData API Server を使ってExcel ファイルから REST API を生成する方法を解説したいと思います。(ちなみに機能的にはExcel だけでなく、MySQL などのRDBからもAPIの生成が可能です。というかそっちの方がメインです) ちなみに今回作ったAPIは以下の内容で公開しています。 O'Reilly Demo API ID：user Token：7y3E6q4b6V1v9f0D2m9j CData API Server って何？ こんな REST API を生成するよ 実施手順 1. Excel データソースの接続設定を追加する 2. ExcelのシートをAPIリソースとして追加する 3. アクセス用のユーザーを追加する
データサイエンティストにおすすめの資格とは？将来、必要なスキルを知ろう｜Udemy メディア
ビッグデータや機械学習を活用したビジネスの普及に伴い、大規模なデータを扱えるデータサイエンティストの需要が高まっています。データサイエンティストは、今後も需要が伸びていくと考えられている職種であり、スキルを修得すれば年収アップが期待できます。 ここではデータサイエンティストの仕事内容と求められるスキル、おすすめの資格について紹介します。 公開日：2021年7月21日 データサイエンティストの資格を知る前に：そもそもデータサイエンティストって何？ データサイエンティストとは、大量のデータを収集・分析する人のことで、比較的新しい職業です。データの収集、管理、仮設検証、結果報告などを行い、情報をビジネスなどで役立てる「データ」として整えることが主な業務です。 最近では企業の「ビッグデータ」への関心も高く、データを専門的に扱うデータサイエンティストの需要も拡大しています。 データサイエンティストは
EU一般データ保護規則（GDPR）の概要（前編） | NTTデータ先端技術株式会社
Tweet はじめに 相次ぐ個人情報漏えいの報道がなされる中で、改正個人情報保護法が2017年5月30日に全面施行されました。約10年ぶりの改正とあって、その内容も個人情報保護の強化と適切な取扱いの整備を中心に、グローバル化が進む個人情報の取扱いについても言及しているものとなっています。 その一方で、海外でも個人情報保護の重要性については早くから認識しており、例えばEUでは1995年に加盟国の個人情報保護における法制度の共通化を求めた「データ保護指令（Directive 95/46/EC）」を採択し、日本の個人情報保護法にも影響を与えた内容となっています。 このデータ保護指令（Directive 95/46/EC）が新たに「一般データ保護規則（General Data Protection Regulation：GDPR）」として2018年5月から適用開始となることが決定しており、EU域外
ノーコードでWebページをスクレイプできるChrome拡張「AnyPicker」
◆ AnyPicker https://anypicker.ryang-studio.com/ 紹介 「AnyPicker」は、ノーコードでWebページをスクレイプできるChrome拡張ツールです。 Chrome拡張機能をインストール後、スクレイプするWebサイトを開くとこのようなサイドバーが出現します。 STEPは全部で5つあり、その1つ目がこちら。今回は初めての登録なので「New recipe」を選択します。 続いてSTEP2、ここで実際にスクレイプするコンポーネントを登録していきます。 取得対象にカーソルを合わせてクリックすると フィールドとバリューが取得できます。 同じ要領で、ピックアップ全部のタイトルを選択しました。 なお、フィールド値は自由に設定可能。後にアウトプットデータのKey値になるので、取得しやすい英単語が好ましいでしょう。 続いてSTEP3は、リンク元を取得＆サジェス
データ活用基盤の今 〜DWH外観図〜 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、今年の1月に会員事業部から技術部データ基盤グループへ異動した佐藤です。先日、京まふ2019前夜祭イベントに参加するために人生で初めてピカピカ光る棒を買いました。 新卒で入社してから2年ほど分析作業をしていた身から、データ活用基盤を作る側へ立場を変えました。今回は新たに身を移したデータ活用基盤の外観を説明したいと思います。 2017年にも同内容の記事が投稿されていますので、当時との違いを中心に説明していきます。 外観図 以下が2019年10月現在におけるクックパッドのデータ活用基盤の全体像です。 クックパッドのDWH外観図 masterデータのインポートがMySQL以外にも複数種対応し始めたことと、PrismとSpectrum（S3＋Glue）周りと、Tableau Serverが大きな変更点となっています。2017年の図にDmemoはありませんでしたが、記事本文にある通り当時か
データ分析プロジェクトの品質をキープしつつ効率的な検証をサポートする一時ファイル群の管理 - クックパッド開発者ブログ
研究開発部の takahi_i です。本稿はデータ分析、 機械学習関係のプロジェクトで数多く生成される一時オブジェクトおよびそれらのオブジェクトを保持するファイル（一時ファイル）を管理する取り組みについて解説します。 本稿の前半はデータを分析するプロジェクトの一般的なフローと起こりがちな問題（コードの品質管理）について解説します。後半はプログラム上で生成されるオブジェクト群をファイルに自動でキャッシュを管理するツール（Hideout）を使って、コードを整理整頓しやすくする施策について紹介します。 データを分析するプロジェクトの一般的なフロー まずデータを処理するプロジェクトや機械学習プロジェクトの典型的なフローについて考えてみます。まずは単純に機械学習器を取得した入力に対して適用するプロジェクト、次にもう少し複雑な事例、アプリケーションで利用するデータを生成するプロジェクトのフローについて
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