FlatBuffers: FlatBuffers
Overview FlatBuffers is an efficient cross platform serialization library for C++, C#, C, Go, Java, Kotlin, JavaScript, Lobster, Lua, TypeScript, PHP, Python, Rust and Swift. It was originally created at Google for game development and other performance-critical applications. It is available as Open Source on GitHub under the Apache license, v2 (see LICENSE.txt). Why use FlatBuffers? Access to ser
JSON Generator – Tool for generating random data
HelpList of template tagsrandomReturns random item from passed arguments list. Usage{{random([arg1], [arg2] ... [argN])}}Returns*repeatSpecifies number of repeats of array item. Repeatable array must contains only two items: first is repeat tag, second is item that must be repeated. If no arguments is specified item will be repeated from 0 to 10 times. If min argument is specified, item will be re
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 1）
今回より4回を予定して、書籍『仕事ではじめる機械学習』著者の有賀康顕さん、『前処理大全』著者の本橋智光さんの対談をお届けいたします。ひょんなことから実現した今回の対談、今話題の機械学習を中心に、さまざまな角度からのお話しが飛び出します。まずはお二人の著書の話題から… 書籍の評判と執筆の苦労 （名刺交換をするお二人…） 有賀： そうか、CTOですもんね。 本橋： CTOと言ってもエンジニアは僕入れて4人ですけどねｗ 有賀： よくあるスタートアップのCTOって最初のエンジニアで、みたいな感じで。だから4人いるんだったら、ハイアリングがもうできるようになったという。 本橋： でも、いまAndroidエンジニアがいないから僕Androidアプリ書いてますよｗ もう少しすると入社する予定ですけれど。 有賀： スタートアップのCTOはできることは何でもやるということで。いやあ。ご活躍されていて。 本橋
Global Reach - グローバル展開する企業を支援
EUの一般データ保護規則（以下「GDPR」）とその企業に対するインパクトについては、すでに多くの解説があります。EU域内でビジネスを行い、EU圏内に居住している人の個人データを持つ企業では法務的な対策とともにITの力を借りた対策が必要であることを、担当者の皆様はよく理解されていることと思います。 しかし、いざ具体的な「対策」を講じようとしたとき、何から手をつけるべきか、どこからスタートすればよいのかわからず、大きな不安に苛まれるのではないでしょうか。 本コラムでは、ITを活用したGDPR対策の実装策をいくつか取り上げて解説します。 個人データの仮名化・暗号化による保護(第32条) 個人データは仮名化もしくは暗号化による保護が求められています。一般的に、ITシステムのデータの暗号化は対策済みである傾向にありますが、バックアップデータに対する暗号化は対応されていないことが多いようです。 IIJ
EU一般データ保護規則(GDPR)への対応に向けたやるべき事まとめ – 週休７日で働きたい
EUの個人情報保護に関する新しい法律(General Data Protection Regulation)が2018年5月25日から施行される。EUの居住者に対してサービスを提供していて個人情報を取り扱っている業者は、たとえ個人であろうとも遵守義務が課せられる。 最近多くのサービスがプライバシーポリシーの改定を行っているのはそのためである。個人で作っている自分のサービスにもEUのユーザが沢山いるので、そろそろ対応しなければならない(遅い)。 今回はEUの法律によるものだが、内容は至極真っ当な、客観的に見れば当たり前のルールだ。将来的には事実上のデファクトとなり、アメリカや日本もこの法律に倣うのは時間の問題だろう。だから「日本人向けのサービスだから大丈夫」とほったらかしにしている業者は後々痛い目に遭うだろう。 Twitter社がパスワードをログに記録していた件は記憶に新しいが、今これが公に
メルカリのデータサイエンスチームと分析エコシステムのはなし | メルカリエンジニアリング
※各プロダクト名の頭の”Google”は省略しています ※もちろん実際にはGoogle社のツール以外にも様々な分析用プロダクトが使われています 各ツールの詳細についてはWeb上の良質な情報がたくさんあるので、説明はそちらに譲るとして、ここではそれぞれの簡単な特徴とメルカリでの活用の仕方について主に述べていきます。 ◆ 1.BigQuery “弊社分析の中核的存在” 利用シーン： データの集計 どんなツールか Google BigQuery SQLの超速いやつ どんな大きなデータでも、複雑なクエリでも、高速で結果を返してくれる頼れるアニキ メルカリの分析での使い方 速いは正義 メルカリは多くのユーザを抱えているため、そのログデータも非常に巨大です。 そのため、通常のSQLでは計算に時間がかかりすぎるということが多々発生します。 BigQueryは とにかく「高速」の一言。なのでトライアンドエ
「意味のある分析に注力するために」メルカリをデータ面から成長させるための土台作り | mercan (メルカン)
初めまして！メルカリ BI（Business Intelligence）チームの@hasebeです。 以前、BIチーム全体の紹介をさせて頂きましたが、今回は「こんなことやってるよー」という実業務で行なった分析を紹介してみたいと思います。 mercan.mercari.com 日次KPIを考察するために アプリやウェブサービスなど、インターネットに関する事業を行なっている会社では日次でKPIの進捗確認を行っている会社も少なくないと思います。 メルカリでも、代表的なKPIとしてDAU、新規インストール数、商品の購入金額、新規出品数などがあるのですが、これらの数値が良くなっているのか、悪くなっているのかを判断するにはその基準となるものが必要です。 元々KPIを日次で自動的に出力する機構はあったのですが、BIチームの人数が増えたことでようやく本格的な考察を実行できる体制が整ってきたという状況です。
BigQuery public datasets | Google Cloud
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. BigQuery public datasets A public dataset is any dataset that is stored in BigQuery and made available to the general public through the Google Cloud Public Dataset Program. The public datasets are datasets that BigQuery hosts for you to access and integrate into your applications. Google pays for
Apache Beam®
Introducing Apache BeamThe Unified Apache Beam ModelThe easiest way to do batch and streaming data processing. Write once, run anywhere data processing for mission-critical production workloads. Link to GitHub Repo Introducing Apache BeamThe Unified Apache Beam ModelThe easiest way to do batch and streaming data processing. Write once, run anywhere data processing for mission-critical production w
analytics.js 向け Autotrack のご紹介
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エラーページ - ヤフー株式会社
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Re:dash - Make Your Company Data Driven
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ふじのくにオープンデータカタログ
｢ふじのくにオープンデータカタログサイト｣は新しいURLに移動しました。 旧URL https://open-data.pref.shizuoka.jp/ ↓ 新URL https://opendata.pref.shizuoka.jp/ お気に入りやブックマークへ登録されている方は、お手数ですが設定の変更をお願いいたします。
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