![ゲオ、55型4K対応有機ELチューナーレステレビ。税抜で99,800円](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/032189cd9ba5460192eaf62867c2e14c764dcb56/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fav.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Favw%2Flist%2F1483%2F796%2Fg00.jpg)
For more than a decade now, the fact that people have a hard time gaining actionable insights from their data has been blamed on its size. “Your data is too big for your puny systems,” was the diagnosis, and the cure was to buy some new fancy technology that can handle massive scale. Of course, after the Big Data task force purchased all new tooling and migrated from Legacy systems, people found t
Many organizations have invested in a central data lake and a data team with the expectation to drive their business based on data. However, after a few initial quick wins, they notice that the central data team often becomes a bottleneck. The team cannot handle all the analytical questions of management and product owners quickly enough. This is a massive problem because making timely data-driven
「ブロックテーマ」とは、WordPressのサイトエディタのために用意された新しいテーマのフォーマットで、Gutenbergのブロックを使用してテンプレートを構成するものです。WordPressが後方互換を考慮するかぎり、今までのクラシックエディタや初期のGutenbergも使用できると思いますが、これからWordPressのテーマを制作するなら、このブロックテーマが必須になります。 WordPressのこれからのテーマ制作の標準「ブロックテーマ」をしっかり学べる解説書を紹介します。 著者はHTMLやCSSをはじめ、JavaScriptの解説書などWeb制作系の解説書で、はずれ無しのエビスコム様。ていねいで詳しい解説は分かりやすく、実践的なサンプルもたくさんあるので、かなり役立つと思います。 本書もWordPressのブロックテーマをその基礎知識から実践的なテクニックまで詳しく解説されてお
フィードバックを送信 一括データ エクスポート: Search Console のデータを活用するための優れた新機能 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 2023 年 2 月 21 日(火曜日) 本日、一括データ エクスポート機能を発表しました。この機能は、Search Console から Google BigQuery に継続的にデータをエクスポートできる新機能です(ロールアウトに約 1 週間かかるため、すぐに利用できない場合があります)。 Search Console でエクスポート機能を設定することで、BigQuery プロジェクトに毎日データダンプをエクスポートできます。 エクスポートされるデータには、すべてのパフォーマンス データが含まれます(ただし、プライバシー上の理由から匿名化されたクエリのデータは除きます)。つまり、一括データ
はじめに これはLivesense Advent Calendar 2022 DAY 14 の記事です。 普段は主にレコメンドシステムの開発・運用をやっています。仕事ではPythonを書くことが多いです。好きな言語はRustです。この記事では、ベクトル検索エンジンQdrantを紹介します。 ベクトル検索とは そもそもベクトル検索とは何だ、という人もいると思います。簡単に言えばベクトル検索は類似するベクトルを(正確性を犠牲にして)高速に計算する技術です。 なぜそのような技術が必要になるのか簡単に説明しましょう。 なぜベクトルの類似度を計算する必要があるのか 近年、機械学習技術によって様々なものがベクトルで表現されるようになりました。典型的には画像と文書(単語)です。 「類似する画像を求める」「ユーザーが入力したワードに関連する文書を返す」「ユーザーが閲覧したアイテムに類似するアイテムのリスト
こんにちはwataya(@LOPYLOG)です。 最近は“こういう状況”ということもあって「快適なリモートワーク環境をつくりたい」「仕事や趣味に打ち込める書斎スペースがほしい」と考えている人は多いのではないでしょうか。 ぼく自身、ここ数年はこのブログの運営だけでなく本業もリモートへ完全移行し、気づけば1日のうちほとんどの時間を書斎で過ごすようになりました。 2年くらいかけて少しずつ理想な作業環境を整えてきたので、今回はそんな筆者の現在の書斎・デスク環境をまとめておこうと思います。 「機能性と快適性」を求めて、かつ「見た目もそれなりにこだわって」構築してきたので、この記事を通して何かしらの新しい発見があれば幸いです! ■書斎スペースの全体像作業環境の全体像はこんな感じ。賃貸の6畳ほどの部屋を「書斎」として活用していて、ここで本業含むブログ執筆、撮影・編集作業から、趣味のゲームや読書なんかもぜ
始める前に サービス アカウントを設定するには、サービス アカウント管理者(roles/iam.serviceAccountAdmin)またはサービス アカウント作成(roles/iam.serviceAccountCreator のロールを Google Cloud プロジェクトに追加します。詳しくは、サービス アカウントのロールに関する記事をご覧ください。 Looker Studio サービス エージェントを取得するには、Workspace または Cloud Identity のユーザーである必要があります。 設定手順 この記事の手順は、チームまたはユーザー グループごとに異なるサービス アカウントを作成する場合を除き、複数回実施する必要はありません。複数のアカウントを作成する場合は、追加するアカウントごとにこの手順を繰り返します。 Looker Studio サービス エージェント
2023年2月16日開催、サイバーエージェント メディア事業部主催のデータ活用に関する勉強会「メディアサービスにおけるデータ・AIの活用事例 #2」登壇資料です。 https://cyberagent.connpass.com/event/270224/
帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1.本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①:講義の受講者が復習に利用する 想定②:未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回
Today marks the release of iOS and iPadOS 16.4 beta 1, and with it comes support for Web Push and other features for Home Screen web apps. Today also brings the first beta of Safari 16.4. It’s a huge release, packed with over 135 features in WebKit — including RegExp lookbehind assertions, Import Maps, OffscreenCanvas, Media Queries Range Syntax, @property, font-size-adjust, Declarative Shadow DOM
はじめに この記事では、Streamlitの概要を説明し、Streamlitを使ってデータ分析Webアプリを実際に開発する中でStreamlitの機能をいろいろと紹介していきます。最終的に以下のようなApacheやTomcatなどのアクセスログを解析するWebアプリをつくります。 Streamlitとは Streamlitは、Pythonで実装されたオープンソースのWebアプリケーションのフレームワークであり、機械学習やデータサイエンス向けのグラフィカルなWebアプリを簡単に作成して全世界に公開(クラウドサービスにデプロイ)できます。 主な特徴 Pythonのみで実装可能(HTMLやCSS、JavaScriptなどフロントエンドのコードを書かなくていい) 豊富なウィジェットが利用可能 Google ColabやJypter Notebookで作成したPythonのコードがほぼそのまま利用で
大阪オフィスの玉井です。 プログラミング言語の書式をいい感じに修正してくれるツールは色々ありますが、SQL用って意外とありませんよね。下記のカンファレンスでSQLFluffというツールの存在を知ったので、使ってみました。 検証環境 macOS Catalina 10.15.7 Python 3.8.2 pip 19.2.3 インストール SQLFluffは、Python3系がPCにインストールされている必要があります。 インストールには、pipを使います。 $ pip install sqlfluff 正しくインストールされているか確認するために、SQLFluffのバージョンを確認します。 $ sqlfluff version 0.3.6 とりあえず試してみる(lint) まず、基本となるlintコマンドを試してみたいと思います。これは、SQL文の書き方としておかしい部分をチェックしてくれ
こんにちは、マーケティング部門広告グループの小林です。この記事ではオンライン広告運用に使っているデータ変換処理をdbtに移行した過程と得られた効果についてご紹介します。 モノタロウでは、全社的なデータ活用研修などにより、マーケティングのようなビジネス系の部署でも、SQLを自身で書いてデータ抽出を行い、数字に基づいた意思決定を行っています。その一方で、集計後の数値のズレやドメイン固有のデータの品質管理など、活用が進んだ企業ならではの課題というのも表面化してくるようになってきました。 オンライン広告運用においては、投下した費用など配信実績のレポーティング、広告媒体へのデータ送信などのいわゆるELTを安定的に回す仕組みが必要になりますが、処理の自動化やデータの品質まで求められるようになると、「データが抽出できる」だけでは限界が見えてきていました。そこで今回、マーケター自身がデータを管理する立場に
今回セール対象となっているのはM2チップ搭載のMacBook Air。ストレージ256GBの最安モデルとストレージ512GBの上位モデル、どちらもセール対象となっています。元の価格と割引後の価格は以下のとおり。 256GBモデル:164,800円→138,949円 512GBモデル:208,800円→181,172円 なお、上記価格はシルバーのモデルで他の一部カラーに関してはモデルによっては割引率が若干低め。割引後の価格は2月の頭に実施されたセールの初期価格と同じで、割合にして16%オフとなっています。 上位の512GBモデルに関してはGPUのコア数が8コア→10コアになる他、256GBモデルはSSDが1チップ構成なのに対し512GBモデルは2チップのため、ストレージの読み書き速度が大幅に速くなるのが特徴。容量の差以外にも外部ディスプレイを積極的に使いたい方や、動画や写真の編集で大容量の素
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