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「データ分析」に関連する技術ブログ
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2022年06月03日
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【入社エントリ】エンジニアから技術広報にジョブチェンジ!
4/16に ラク スに入社しました、技術広報の飯野です。 入社して1ヶ月と少し経ちましたので入社エントリを書いてみることにしました。 本投稿は社外の方はもちろんですが社内メンバーにも自己紹介の絶好の機会ですので、社内外を問わず読み物としてお楽しみいただければと思います。 「技術広報って何をしているの?」「なぜエンジニアから技術広報に?」という方から「 ラク スってどんな会社か知りたい!」という方にまで幅広く読んでいただければ幸いです。 目次 経歴 転職のきっかけ 入社の決め手 ラクスの技術広報とは 入社後
アジャイル
,
スクラム
,
読書会
,
データ分析
,
チームビルディング
株式会社ラクス
2022年05月24日
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カケハシをデータドリブンな組織に!全社横断的なデータ基盤チームを組成しました!
こんにちは、カケハシでデータ基盤チームの開発ディレクターをしている松田です。 2022年に、「カケハシはデータについて本気で取り組んでいくぞ!」と意気込み、 全社横断的な組織としてデータ基盤チームを組成しました。 今回はそのデータ基盤チームについてと今後の取り組む重点的課題について紹介して、 本気度を感じてもらえればと思っています。 全社横断的なデータ基盤チームfumidonoの誕生 今までのデータ基盤チームは、Musubi Insightを開発するプロダクトチームと同じチームに属しており、Musubi
データ分析
,
DX
株式会社カケハシ
2022年05月18日
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ZOZOTOWNで最大級のイベントである新春セールを乗り越えるための負荷試験とその効果
はじめに こんにちは、SRE部の秋田と伊藤です。普段はZOZOTOWNのオンプレミスとクラウドの運用・保守・構築に携わっています。 新春セールはZOZOTOWNの中でも最も力を入れているイベントの1つであり、セール開始直後は毎年最大級のアクセスやトラフィックが発生しています。この新春セールを無事に乗り越えるために2020年度から負荷試験を実施しています。負荷試験のシナリオでは機能ごとの試験ではなく、ユーザー導線に合わせてZOZOTOWNにセール同等のトラフィックを再現します。 本記事は、様々な変化をするZ
AWS
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SQL
,
データ分析
,
インフラ
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フロントエンド
,
データベース
,
アーキテクチャ
,
Microservices
,
設計
,
オンプレミス
株式会社ZOZO
2022年05月13日
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新卒エンジニアからマーケティング部に異動して気づいたエンジニアとして経験して良かったこと
こんにちは。新卒2年目のRYOBALです。 僕は入社後サーバーサイドエンジニアとして配属され、一年後にあたる今年4月から マーケティング 部に異動しました。 元々、 マーケティング 部の業務には興味を持っており、タイミングよくこの機会に希望した部署に異動となりました。 今回は マーケティング 部に移動して1か月が経ったので、エンジニアから マーケティング 部に移動して気づいたエンジニア経験をして良かったことをお伝えします。 マーケティング 部ってどんな仕事をしているの?エンジニアの経験って何に役立つの?と
Laravel
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PHP
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プログラミング
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SQL
,
Google BigQuery
,
データ分析
,
サーバーサイド
,
データベース
CROOZ.inc
2022年05月09日
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Fluent Bitを利用したログルーティング - 入門編
こんにちは、 電通国際情報サービス デジタル イノベーション 1部の加世です。 今回は「FluentBitを利用したログルーティング」を進める際に、「FluentBitについて理解する」ことを目的とした記事となっております。 具体的なFluentBitの使い所や設計を考える前段階として、本記事を参考にしていただければと思います。 Fluent Bitについて Fluent Bitの特徴 検証環境と処理フローについて Fluent Bit設計前の準備 データパイプラインの理解 データの構造化について まとめ
AWS
,
Azure
,
Docker
,
GitHub
,
Google Cloud
,
Java
,
Apache
,
データ分析
,
テスト
電通総研
2022年05月09日
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Fluent Bitを利用したログルーティング - 入門編
こんにちは、 電通国際情報サービス デジタル イノベーション 1部の加世です。 今回は「FluentBitを利用したログルーティング」を進める際に、「FluentBitについて理解する」ことを目的とした記事となっております。 具体的なFluentBitの使い所や設計を考える前段階として、本記事を参考にしていただければと思います。 Fluent Bitについて Fluent Bitの特徴 検証環境と処理フローについて Fluent Bit設計前の準備 データパイプラインの理解 データの構造化について まとめ
AWS
,
GitHub
,
データ分析
電通総研
2022年04月25日
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あなたのサービス伸ばせていますか?データドリブンでグロース指標を見える化してみた!
こんにちは。株式会社ペライチの執行役員開発部長の佐藤です。 さっそくですが、日々開発している機能が本当に使われているか?気になりますよね。 弊社では私(エンジニア)や PdM,PO,マーケといったメンバーでサービスの指標をウォッチを行っています。 データエンジニア、データサイエンティストという専業メンバーがいるわけではなく、エンジニア側でデータ分析の基盤となるデータを整理して、PdM,PO,マーケがデータ分析(軽微な SQL 作成等データの抽出も)を行っているような形です。 そのような状況の中でサービスグ
AWS
,
SQL
,
SaaS
,
データ分析
ペライチ
2022年04月25日
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AIが解き明かす、もう一つの“AI” = Animal Intelligence
AIが解き明かす、もう一つの“AI” = Animal Intelligence 2022.4.25 監 修 株式会社Laboro.AI マーケティング・ディレクター 和田 崇 概 要 産業革命以降、大きく経済が成長した一方で多くの自然が失われ、今この瞬間にも100万種以上の動植物が絶滅の危機に瀕しています。そうした状況において動物のリサーチにAIが欠かせない存在になりつつあります。 これまでの調査と比べて生物にほぼ負担なく、人とは比べものにならない速さでデータを分析するAI。例えば、光の届かない海は私た
機械学習
,
Deep Learning
,
データ分析
,
人工知能
,
ネットワーク
,
ゲーム
,
ロボット
Laboro.AI
2022年04月15日
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未経験エンジニアが社内の管理画面をMetabaseに移行してみた
こんにちは。新卒1年目のRYOBALです。 社内のMDやプロモーション部、開発部などが使用している管理画面が存在するのですが、今回はその管理画面の一部をMetabaseというツールに移行する業務を行ったので、その内容について発信していきます。 これまで Metabase を使ったことがある方、これから使う方、私がどんな業務をしているのか気になる方はお楽しみできる内容だと思います。 Metabaseってそもそも何? Metabaseとは、Metabaseプロジェクトによって開発されている オープンソース ソ
PHP
,
SQL
,
データ分析
,
OSS
CROOZ.inc
2022年04月08日
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高可用性Cloud VPNを解説。オンプレミスとGoogle CloudをVPNで接続
G-gen の渡邉@norry です。Google Cloud(旧称 GCP)の 高可用性 Cloud VPN は、IPsec VPN によりオンプレミスネットワークと VPC ネットワークをプライベートに接続するサービスです。 HA VPN 概要 HA VPN とは ユースケース HA VPN の料金 オンプレミス側ルーターの仕様 HA VPN を構成する要素 HA VPN 用語のおさらい Cloud HA VPN ゲートウェイ VPN ゲートウェイ の構成要素 VPN トンネル VPN トンネル の構
Google Cloud
,
データ分析
,
オンプレミス
株式会社G-gen
2022年04月07日
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【連載:Recruit 機械学習コンテスト】⑤サンプルノートブックについて
はじめに 機械学習エンジニアの荒居秀尚です。 この記事では、2021年10月に社内で実施したMLコンテストで参加者向けに作成
コンテスト
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機械学習
,
自然言語処理
,
データ分析
,
Jupyter
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テスト
,
初心者
,
Kaggle
,
スクール
,
品質管理
株式会社リクルート
2022年04月06日
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チームに初めてデザインスプリントを導入して体感したこと
はじめに こんにちは!LIFULLのプロダクトエンジニアリング部でフロントエンドエンジニアを担当している竹本です。 今回はチームで初導入した「デザインスプリント」について どのような手法で導入したか 導入して感じた利点と現状の課題 を共有します。 デザインスプリントとは デザインスプリントはサービスの開発を効率よく進めるために各ステップごとにチームメンバーで議論してプロトタイプを作り、高速で価値を検証するプログラムです。 各ステップでは、リサーチ、プロトタイピング、ユーザーテストに則ったプログラムで構成し
データ分析
,
プロトタイピング
,
フロントエンド
,
テスト
株式会社LIFULL
2022年04月01日
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数理最適化技術活用のための取り組みと事例 ―RECRUIT TECH MEET UP #4―
はじめに こんにちは、横断データソリューショングループで最近は人材領域の分析推進を担当している西村直樹です。 本記事では、2
アルゴリズム
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コンテスト
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プログラミング
,
機械学習
,
キャリア
,
データ分析
,
テスト
,
スクール
株式会社リクルート
2022年03月30日
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SDPFを使ってみた 第3回 ~SDPFサービス群の組合せ事例のご紹介<FRAでのログ保存ユースケース>~
はじめに こんにちは。プラットフォームサービス本部 データプラットフォームサービス部でSmart Data Platform(SDPF)のサービス企画を行っている安井・小野です。 閲覧頂きありがとうございます。我々は当社が提供しているSDPFサービスを組合わせた具体的な事例紹介をしています。 前回の 第2回 では、1点目としてオンライン化が広がる中でのバックアップの重要性(Micosoft365の安全なバックアップ)について、 例えばSDPFサービスを使った場合にはどのように実現できるのかについてご紹介し
セキュリティ
,
データ分析
,
ネットワーク
,
OSS
NTTドコモビジネス
2022年03月28日
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Cloud Storage (Google Cloud)とAmazon S3を比較してみた
G-gen の杉村です。 パブリッククラウドとして提供されるオブジェクトストレージの二大巨頭、 Cloud Storage (Google Cloud) と Amazon S3 (AWS) を比較してみました。 非常によく似ているサービスですが、どのような違いがあるのでしょうか。 Cloud Storage vs Amazon S3 Cloud Storage / Amazon S3 とは 共通点 基本スペック 管理機能・付加機能 ストレージクラスと料金の違い ストレージクラスの違い ストレージクラスごと
Google Cloud
,
データ分析
株式会社G-gen
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