2020.12.07 08:19
機械学習基盤 “Refeed” のアーキテクチャ
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 7日目の記事です。昨日は、Business Optimization Div. 紹介でした。 MLOps Div. の廣津です。本記事では、弊社の機械学習基盤である Refeed につ...
2020.12.15 08:58
TableauのLOD表現で注意すべきこと
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 15 日目の記事です。昨日は、トチカチを支える技術でした。 Design & Science Div.の松田です。本記事では、弊チームが利用しているBIツールの一つ「Table...
2021.12.19 08:47
マイグル旅の行程をTableauで可視化してみた
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 19 日目の記事です。昨日は「GitHub で TypeScript 関連リポジトリのトレンドを調査する」でした。 Design & Science Div...
2017.10.24 10:35
Google Cloud Machine Learning Engine は“エンジン”であって開発環境ではない ～制約に気を付けよう～
Cloud Machine Learning Engine は実行環境を提供するだけ 数年前まで機械学習は導入のハードルが高く、誰でもできるものではありませんでした。しかし、Python言語の機械学習用の機能追加などによって、高度な専門知識...
2020.12.10 07:56
非エンジニアの Kaggler がエンジニア指南を受けて気づいた、たった1つのこと
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 10 日目の記事です。昨日は、「Apache Superset の可視化例紹介」 でした。 MLOps Div. の濱田です。皆さん、Kaggle をご存知でしょうか？ざっくりいうと、...
2020.12.05 08:06
Connected Sheets を用いたビッグデータ分析（後編）
この記事は GiXo アドベントカレンダー の5日目の記事です。昨日は、Connected Sheets を用いたビッグデータ分析（前編）でした。 Technology Div. の緒方です。 前回は Connected Sh...
2020.12.20 12:20
データ分析におけるデザインの重要性
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 20 日目の記事です。昨日は、 Design & Science Div. 紹介 でした。 Design & Science Div. 山田です。 昨日の記事で、...
2020.12.21 09:00
ギックスの考えるデータサイエンスとは
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 21 日目の記事です。昨日は、 データ分析におけるデザインの重要性 でした。 Design & Science Div. 山田です。昨日の記事では、 Design & ...
2021.12.08 09:10
Google Cloud と AWS の印象の違いについて雑感
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 8 日目の記事です。昨日は、 データ受領で気を付けるポイント でした。 Data-Informed 事業本部 Technology Div. の川田です。私は今年 GiXo に中途入社...
2021.12.13 09:05
React 18を受けて現状の SPA ルーティング設計を見直した
この記事は GiXo アドベントカレンダー の13日目の記事です。 昨日は「BigQueryスロット利用量の数え方・考え方」でした。 Technology Div. の堀越です。React 18 は先月 Beta になりましたが、早...
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