カケハシでデータサイエンティストをしている島吉です。こちらの記事は カケハシ Advent Calendar 2024 の13日目の記事になります。 adventar.org カケハシでは薬局向けプロダクトをベースとした新規事業を進めています。新規事業の効果を定量的に示すために、データサイエンティストが複数のチームと連携し、効果検証ロジックの構築から型化に取り組んできました。今回、データアナリスト・医学研究チーム・ビジネスチームと連携することで、医学的かつ統計的に妥当性が高いロジックを構築するとともに、ビ

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こちらは、 公式アドベントカレンダー2024【A】IT技術関連トピック Day.13 の記事です。 公式アドベントカレンダー2024_B 仕事術・キャリア・体験記 も毎日記事を公開していますので、ぜひあわせてご覧下さい。 ★Day12のアドベントカレンダー記事 「 CAT のレガシーマイグレーション舞台裏 ー TargetGroupBinding on Amazon EKS 」 （村上 直）

この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2024 13 日目の記事です。 フロントエンドのインフラ構成を見直すことで運用コストを 99%削減できた事例についてご紹介します。 目次 目次 はじめに 見直しの背景 これまでの環境 課題 実現方法 工夫した点 動的コンテンツを表示させる 設定の自動化 変更後の効果 おわりに はじめに こんにちは、 NeWork 開発チームの栄です。 普段はオンラインワークスペースサービス NeWork の開発エンジニアをしています。

こんにちは、広野です。 以下の記事で、Storage Browser for Amazon S3 の実装方法を紹介しました。 【re:Invent 2024 発表】Storage Browser for Amazon S3 を React アプリに組み込みました 2024/12/1 に GA されました Storage Browser for Amazon S3 を既存 の S3 と React アプリに組み込みました。(AWS Amplify, Next.js 不使用) blog.usize-tech.

こんにちは。ES課で研修中の深瀬です。 当記事では、SFTPコネクタを使いSFTPサーバーとAmazon S3間でファイルの送信ができることを確認します。 本記事はサーバーワークスAdvent Calendar 2024の13日目の記事です。 qiita.com Transfer Family のSFTPコネクタとは 料金 動作検証用の環境構築 システム構成図 事前準備 SFTPサーバーの設定 SFTPユーザーの作成 SSHキーの作成 ホストキーの確認 シークレットの作成 SFTPコネクタ用IAMロールの

  皆さん、こんにちは！ エンジニアと技術を繋ぐDevelopers Connect室、通 ...

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はじめまして、X（クロス） イノベーション 本部プロダクト イノベーション センターの瀧川亮弘です。 本記事は、 電通総研 Advent Calendar 2024 10日目の投稿です。 もともとネイティブアプリを主戦場とするFlutterですが、Web開発にどれほど活用できるのか調査したため共有します。 Flutter とは Flutter for Web とは Flutter for Web の注意点 注意点1. ネイティブアプリがメインターゲット 注意点2. 実装言語がDartに限定される 注意点3

12 月 3 日、データ、分析、AI の統合プラットフォームである次世代の Amazon SageMaker を発表しました。Amazon SageMaker には、広く採用されている AWS の機械学習と分析機能が統合されています。中核となるのは SageMaker Unified Studio (プレビュー) です。これは、データ探索、準備と統合、ビッグデータ処理、高速 SQL 分析、モデル開発とトレーニング、生成 AI アプリケーション開発のための単一のデータおよび AI 開発環境です。この発表には

12 月 3 日、アプリケーションからのゼロ ETL 統合のための Amazon SageMaker Lakehouse と Amazon Redshift のサポートの一般提供を発表しました。 Amazon SageMaker Lakehouse は、 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) データレイクと Amazon Redshift データウェアハウスにわたるすべてのデータを統合し、単一のデータのコピーでの強力な分析と AI/ML アプリケーシ

12 月 3 日、Amazon SageMaker Lakehouse の一般提供をお知らせできたことを大変嬉しく思います。これは Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) データレイクと Amazon Redshift データウェアハウス全体のデータを統合する機能で、強力な分析や、人工知能と機械学習 (AI/ML) アプリケーションを単一のデータのコピー上に構築するのに役立ちます。SageMaker Lakehouse は次世代 Amazon SageMaker

サーバーレスの NoSQL データベースである Amazon DynamoDB は、100 万人を超えるお客様が低レイテンシーで大規模なアプリケーションを構築するために使用している、信頼度の高いソリューションです。データが増加するにつれて、組織は DynamoDB に保存されることが多い運用データから貴重なインサイトを引き出す方法を常に模索しています。しかし、Amazon DynamoDB のこのデータを分析と機械学習 (ML) のユースケースで最大限に活用するために、お客様はカスタムデータパイプラインを

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