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はじめに こんにちは、NTTデータに勤務する一人のオジサンです。 これまでC/C++言語を使って、がっつりとポインタやら参照やらに向き合いながら、プログラムを書いてきました。構造体と仲良くなり、クラスに振り回され、newとdeleteに責任を持つ。そんな人生でした。 しかし時代は変わり、AIだ、データサイエンスだ、機械学習だと騒がれる中、「とりあえずPythonに触れないとまずい」という危機感に駆られて、Pythonの世界へ足を踏み入れた。。。 そんなオジサンの独り言です。 勘違いがあっても、大目にみてく

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G-genの杉村です。Google Cloud(旧称 GCP)のフルマネージドなデータウェアハウスサービスである BigQuery の、ストレージ料金体系について解説します。 BigQuery の課金体系 2つの課金モデル 論理ストレージ(Logical Storage)課金 物理ストレージ(Physical storage)課金 アクティブと長期 ユースケース どちらのモデルを選択すべきか 圧縮率の例 圧縮率の確認(データセットごと、コンソール) 圧縮率の確認(組織レベル、システムビュー) 圧縮率の確認
Background Introduction Self Introduction Hello. My name is Li Lin from the DevOps Team of the KINTO Technologies Global Development Group. Until 2017, I worked in China as an engineer, project manager, and university lecturer. In 2018, I started working
はじめに Turing の生成 AI チームでインターンをしている塩野 (@onely7_deep) です。 生成 AI チームでは、完全自動運転の実現に向けてマルチモーダル基盤モデルの開発に取り組んでいます。 本記事では、Turing からリリースされた盛り沢山な GENIAC の成果物 の中の1つである The Cauldron JA と Wikipedia Vision JA データセットを紹介します! The Cauldron JA データセット https://huggingface.co/da
はじめに こんにちは、クラウドエースのデータソリューション部の伊藤です。 普段は、データ基盤や機械学習基盤の構築だったり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供しております。 データ分析基盤の構築は、ビジネスにおける意思決定を迅速かつ正確に行うために不可欠です。しかし、データの収集、変換、格納といったプロセスは複雑で、多くの時間と労力を必要とします。 この記事では、Google Cloud の BigQuery を中心としたデータ分析基盤を作りたいと思いつつも、今ひとつ手が出ない
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こんにちは! 新卒3年目エンジニアのtakadaです。 MySQL8系よりJSON型に関連する新しい機能がいくつか追加されたので、 デモを通して説明しつつ、正規化表現と比較しながらどの場面で使えそうかを模索していきます。 目次 1. はじめに 2. MySQL8系の新しいJSON関連機能 3. 正規化されたDB設計とJSON型の比較 4. [おまけ] MySQL8系の機能を活用してパフォーマンスを考える 5. [おまけ] その他にMySQL8系で追加されたJSON関数 6. まとめ 1. はじめに 最初に