挨拶 こんにちは。 BALES CLOUD エンジニアの井上（エース）です。 BALES CLOUDは最近アナリティクス機能をリリースしました。この機能は、ユーザーのこれまでのコールやメールのデータをユーザーの好きな形で分析できるものです。 トップページの機能一覧の右上に表示されています。 この機能は Sisense の埋め込み機能を利用しています。SisenseはLookerやTableauのようなBIツールの一つですが、アプリケーションへ埋め込みが特に想定されているようで、非常に簡単にアナリティクス機

G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud の機械学習プラットフォームである Vertex AI を解説します。 Vertex AI とは Vertex AI と生成 AI Generative AI on Vertex AI Vertex AI Studio AI Applications（Vertex AI Search / Vertex AI Agents） AutoML AutoMLとは Vertex AI における AutoML AutoML の料金 カスタムトレーニング カ

こんにちは！ 2022年2月からLuupにデータエンジニアとしてジョインした河野(@matako1124) です！ 元々マイクロモビリティに興味があり、データ基盤もこれからきっちり作っていきたいという0からのフェーズで、お声がけをいただけたことに感謝です。 現在、Luupのデータチームの構成は、Data Strategy部の中にData EngineeringチームとData Scienceチームの２つがある形となっています。 Data Engineeringチームとしては前回の記事執筆者@t-kurim

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こんにちは。ISID CIT事業部の熊倉です。 昨年7月、 Google が提供しているBIツール「Looker」でExtension Frameworkという新しい機能が追加されました。 今回の記事ではExtension Frameworkの開発方法について検証する目的で作成したアプリケーションについて紹介していきます。 本記事がExtension Frameworkの開発イメージやメリットについての理解の手助けになれば幸いです。 1. Lookerとは？ 2. Extension Frameworkと

はじめに こんにちは。人材領域でレコメンドシステムの機能開発をしている羽鳥です。 突然ですがクイズです。500GBのGoog

G-gen の佐々木です。今回は Google Cloud (旧称 GCP) の機械学習サービスである Vertex AI で、表形式データを用いた予測モデルの作成を試してみました。 私は機械学習についてはまだまだ勉強を始めたばかりなのですが、 Google の助けを借りて、高精度なモデル作りに挑戦してみようと思います。 Vertex AIとは AutoML モデル構築に使用するデータ 前処理 モデルのトレーニング 予測 予測結果 Vertex AIとは Vertex AI とは、 Google Clou

G-gen の杉村です。 Google Cloud（旧称 GCP）には Cloud Workflows という簡易的なワークフローツールがあります。今回の記事は Cloud Workflows を使った簡易的なデータパイプラインの構築方法をご紹介します。 はじめに Cloud Workflows とは 関連記事 この記事で作るもの 概要 SQL 実行方法 1 - BigQuery API Connector SQL 実行方法 2 - Scheduled Query Scheduled Query の呼び出

こんにちは、又吉です。今回は、 Google Workspace の全エディションにおいて無償で利用可能な コネクテッドシート （Connected Sheets）をご紹介します。 はじめに コネクテッドシートとは 前提条件 料金 アクセス制御 セットアップ 操作方法 概要 グラフ ピボットテーブル 関数 データの抽出 計算された列 列の統計情報 データの更新 VPC Service Controls とコネクテッドシート 実践 はじめに コネクテッドシートとは コネクテッドシート （Connected

はじめまして、株式会社Luup CTO の岡田(@7omich)です。 先日、ローンチより2周年を迎えた LUUP の技術的取り組み・ノウハウ等について継続的な発信をするべく、Zenn を利用して Developers Blog を開設することにしました。 最初の記事として、まずは本ブログの方向性や技術組織の現状について書きたいと思います。 LUUP について LUUP は、電動キックボードや電動アシスト自転車をはじめとする、電動・小型・一人乗りのマイクロモビリティを、iOS/Android アプリから解

こんにちは、G-genの開原です。当記事では Google Cloud が提供する Looker と Looker Studio （旧称データポータル）という2つのデータ可視化サービスの特徴についてご紹介した上で、選定のポイントを解説します。 Looker と Looker Studio Looker とは？ Looker Studio とは？ データ分析における課題 Looker の特徴 データのアップロード不要 LookML によるデータの一元管理 豊富な業務連携 Looker Studio の特徴

はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの寺崎（ @f6wbl6 ）と佐藤（ @rayuron ）です。 ZOZOTOWNのホーム画面は2021年3月にリニューアルされ、「モジュール」と呼ばれる単位で商品が表示されるようになりました。 本記事ではユーザーごとにパーソナライズされたモジュール（以降、パーソナライズモジュール）のロジックやシステム構成、および導入時に実施したA/Bテストの内容と結果をご紹介します。 先に結論から言ってしまいますが、今回のパーソナライズモジュールでは機械学習モデルを使

G-gen の杉村です。 Python のライブラリである pandas (パンダス) は、データ分析に用いられるツールとして有名です。 当記事では BigQuery から取得したデータを pandas で操作する方法をご紹介します。ごく基本的な内容ですが、コーディング時のメモとして、また Python による BigQuery データを扱う際の練習等にご利用ください。 基本編では簡単なテストデータを使いながら、 SQL での SELECT や 集計関数 + GROUP BY に相当する操作を確認します。

Cloud Digital Leader 試験は Google Cloud（旧称 GCP）の認定資格の中でも最も基礎的な内容を扱う試験です。試験対策や出題傾向について解説します。 基本的な情報 Cloud Digital Leader とは Cloud Digital Leader の難易度 体験記 試験対策方法 1. IT 基礎知識の習得 2. 公式の試験ガイドで試験範囲を把握する 3. Google Cloud の関連書籍を読む 4. 公式の模擬試験を受験で感覚を掴む 5. 模試試験で得たギャップを再

こんにちは。クルーズ株式会社CTOの鈴木です。 先月よりBigQueryへのデータ集約処理を実現する手段として、 クラウド のETLサービスのtroccoの導入を検討していて、現在テストを実施しています。 当社データ基盤の現状課題 データの鮮度問題 データソースは複数ありますが、現状最もデータ転送に時間がかかっているものはサービスの基幹DB（ MariaDB ）です。 現状、深夜に作成されるDBバックアップファイルをもとに、社内集計用DB（個人情報をマスクしたもの）を作成しており、それをデータソースとして