はじめに こんにちは。データサイエンス部の平田です。 一休でのデータ分析はJupyter NotebookやJupyter Labを用いてDWHにアクセスして行われることが多いですが、サービスそのものと分析環境が乖離していることにより、分析結果を継続的にサービスに取り込むのが難しい状況でした。 また、マーケティング部の方々がJupyterを使用して分析した結果に基づいて継続的に施策を行おうとしても、Airflowに組み込む際のエンジニアの負担はそこそこありますし、修正するたびに依頼をしなければならないなど

こんにちは！ SREチームでコンテナやパブリッククラウドを使ったインフラの構築や運用などを行っている @_inductor_ です。スペインのご飯が美味しすぎて日本に帰るのがつらい気持ちになっています。 本記事は、5月20日から23日にかけて行われているKubeCon + CloudNativeCon Europe 2019（以下KubeConまたはKubeCon EUと表記します）の参加レポートです。 昨年12月にシアトルにて開催されたKubeCon NAの様子については こちらの記事 をご覧ください。

こんにちは、マネージドサービス課の橋本です。最近はAthena、QuickSight、Jupyterあたりが仲良しなプロダクトです。 今日のトピックは弊社が展開している「AWS運用代行」というサービスの内側の話です。中の人の一員として、サービス改善のために実施している取り組みの一つを簡単にご紹介したいと思います。

Org-modeを半年くらい使ってみた Enigmo Advent Calendar 2018の12日目の記事です。 こんにちは、エンジニアの @t4ku です。半年ほどorg-modeを使ってメモや、日々のタスク管理を行ってきたのでやってみた感想を共有しようと思います。 org-modeとは何か? org-modeとは emacs 上で動作する アウトライナー です。 アウトライナー は有名なところでいうと Mac アプリでは Omnioutliner や webアプリでも workflowy などがあ

Qiitaのkaggle Advent Calendar 2018 10日目の記事です。 技術本部の原です。フォルシアでは、Google Hotel Ads のデータ配信システムの開発・運用や、Spook の検索ログなどのデータ分析を行っています。 データ分析においては、さまざまな試行錯誤が必要です。そのときには、1行から数行のプログラムを実行することと、結果を確認することを繰り返して、対話的にデータ処理を行うと効率良くデータ分析ができます。 Jupyter Notebook は、そのような対話的なデータ

Qiitaのkaggle Advent Calendar 2018 10日目の記事です。 技術本部の原です。フォルシアでは、Google Hotel Ads のデータ配信システムの開発・運用や、Spook の検索ログなどのデータ分析を行っています。 データ分析においては、さまざまな試行錯誤が必要です。そのときには、1行から数行のプログラムを実行することと、結果を確認することを繰り返して、対話的にデータ処理を行うと効率良くデータ分析ができます。 Jupyter Notebook は、そのような対話的なデータ

企業におけるAPIの利用を促進し、ナレッジをシェアするEnterprise APIs Hack-Nightの9回目はMobiTech（Mobility × Technology）をテーマにウフル社のオフィスにて開催されました。 今回はその開催レポートになります。 激変する自動車産業におけるIDOMの戦略 by 株式会社IDOM　許 直人さん 現在海外ではMobilityに対して非常に積極的になっています。自動産業自体が現在サービス化、自動化という流れの中にあります。IDOMについても主力事業の流通は最優先

こんにちは。VASILYでインターンとして働いている永井です。大学では統計の研究をしていて、VASILYでは主にデータ分析に取り組んでいます。今回は先月の10月13日にβ版で提供開始となったGoogle Cloud Datalabを試してみたので、その紹介をしたいと思います。 1.Cloud Datalabとは？ 2.準備 3.Notebookの作成 4.BigQueryからのデータ取得 5.取得したデータの可視化 という流れで紹介していきます。   Cloud Datalabとは？   Cloud Da