2015.04.08 09:26
スマホを取り巻く環境を見てみよう｜スマホアプリ開発を考える（第1回）
業務アプリもゲームもスマホに移行。その中で開発会社には厳しい状態に立たされている。 今回は、序章として、スマホによって、社会がどう変わったか考え、それによって、開発会社の悩みについて触れたいと思います。 スマホの登場とビジネス/生活スタ...
2015.04.15 09:18
既存のスキルを使い健全な開発を目指す｜スマホアプリ開発を考える（第2回）
スマホアプリ開発は1つではない。Webアプリ開発者をスマホアプリ開発者にスキルチェンジさせる方法。 前回は、スマホアプリ開発の難しさに触れました。今回は、スマホアプリの開発方法から、既存のWebアプリ開発者のスキルを使用した、スマホアプリ...
2015.04.22 09:12
クロスプラットフォームアプリ開発の落とし穴｜スマホアプリ開発を考える（第3回）
クロスプラットフォームも万能ではない！知られざる落とし穴を解説。 前回は、Webアプリ開発者をスキルチェンジさせて、健全な開発方法として、クロスプラットフォームを紹介しました。今回は、私が開発者として経験した、クロスプラットフォームのデメ...
2014.01.06 13:03
大規模投資の前のトライ＆エラーが重要｜ギックスのビッグデータ分析体系 ⑦
大規模システムを作る前にまず試す ここまで「ビジネスの理解」「データの準備・理解」「2次属性の作成」「セグメントの特徴把握」というビックデータ分析を試みる際にまず実施すべき一連の流れと、「モデリング」という統計的探索手法をご紹介しました。...
2014.05.09 12:01
エンジニアの感じる「Microsoft Power BI」のインパクト｜第3回：本格導入（SQL Server）のインパクト
本格導入（SQLサーバー）は複数人での分析に適す BIシーンに大きなインパクトをもたらす可能性を秘めた「Power BI」。ギックスでも、これまで何度も取り上げてきました。（関連記事リスト：Microsoft Power BIはデータアー...
2014.12.21 09:07
（3）機械学習の学習者視点で読み解く｜ギックスの本棚／戦略的データサイエンス入門 ~ビジネスに活かすコンセプトとテクニック~ （O’REILLY/オライリー）
機械学習を学ぶ者にとっての「戦略的データサイエンス入門」 これまで、「戦略的データサイエンス入門」(O'REILLY)をビジネス視点、統計学の視点から各エキスパートが語ってきたわけですが、今回は、機械学習を学んでいる者の視点から同書を紹介し...
2014.12.30 08:59
Python vs R 実装方法の違い（ロジスティック回帰）/PythonとRのビッグデータ統計分析の比較 第3回
Python+Anaconda+Eclipseでロジスティック回帰プログラムを実行 前回の記事では、統計モデルを構築する上ために必要となるプログラム実行環境の構築手順を説明しました。今回は、実際にロジスティック回帰のプログラムを実行します...
2015.05.23 09:01
「フルマネージド」クラウドサービス～第五回・クラウドサービスは「フルマネージド(Fully Managed)」へ～
「フルマネージド(Fully Managed)のクラウドサービス」これからの展望 これまで四回に渡って「フルマネージド(Fully Managed)のクラウドサービス」について書かせていただきました。前々回・前回は「フルマネージドのアプリ...
2015.08.29 09:36
Amazon Redshiftへのデータインポートを2つのコンポーネントだけで行う ~TOSからAWSを操作~｜Talend Open Studio によるビッグデータ分析(第7回)
tRedshiftOutputBulkExecコンポーネントを使用すれば、Amazon Redshiftのインポート処理を一括で行える Amazon Redshift(以下、Redshift)は、ビッグデータに特化したDBとして広く知られ...
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...
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