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【ウェブ セミナー】AI / アナリティクスを支えるビッグデータ基盤 Azure Data Lake [実践編]
Hideo Takagi
AWS 公式オンラインセミナー: https://amzn.to/JPWebinar 過去資料: https://amzn.to/JPArchive
20200617 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Athena
20200617 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Athena
Amazon Web Services Japan
2019年10月に京都で開催された CTO Night & Day 2019 Fall Day1 モーニングセッションでの講演資料です
[CTO Night & Day 2019] AWS で構築するデータレイク基盤と amazon.com での導入事例 #ctonight
[CTO Night & Day 2019] AWS で構築するデータレイク基盤と amazon.com での導入事例 #ctonight
Amazon Web Services Japan
AWS オンラインセミナー情報はこちら≫ https://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/webinars/
20180619 AWS Black Belt Online Seminar データレイク入門: AWSで様々な規模のデータレイクを分析する効率的な方法
20180619 AWS Black Belt Online Seminar データレイク入門: AWSで様々な規模のデータレイクを分析する効率的な方法
Amazon Web Services Japan
Tech Summit 2017のセッション(DAL005)「Azure Cosmos DB を使った高速分散アプリケーションの設計パターン」資料です。
Azure Cosmos DB を使った高速分散アプリケーションの設計パターン
Azure Cosmos DB を使った高速分散アプリケーションの設計パターン
Kazuyuki Miyake
[Japan Tech summit 2017] DAL 005 セッション資料
[Japan Tech summit 2017] DAL 005
[Japan Tech summit 2017] DAL 005
Microsoft Tech Summit 2017
Glue DataBrewはコードを書かずにデータを正規化、クレンジング、加工することができます。 データ分析の処理やSQLやPython等コードの記述に馴染みのないユーザにもGUIベースでデータ処理ができるようDataBrewの使い方をお話しします。 【DeveloersIO 2021 Decade登壇資料】
Glue DataBrewでデータをクリーニング、加工してみよう
Glue DataBrewでデータをクリーニング、加工してみよう
takeshi suto
AWS公式オンラインセミナー: https://amzn.to/JPWebinar 過去資料: https://amzn.to/JPArchive
20210330 AWS Black Belt Online Seminar AWS Glue -Glue Studioを使ったデータ変換のベストプラクティス-
20210330 AWS Black Belt Online Seminar AWS Glue -Glue Studioを使ったデータ変換のベストプラクティス-
Amazon Web Services Japan
本セッションでは、「AWSを使ってサーバーレスなETL処理をしたいけど、どうやっていいか分からない?」といった方に向けて、AWS Glueと周辺サービスを利用した実装方法(コーディング、テスト、デプロイ、モニタリングなど)を紹介します。
AWS Glueを使った Serverless ETL の実装パターン
AWS Glueを使った Serverless ETL の実装パターン
seiichi arai
OCI Data Catalog に関する概要資料です。2021年5月時点での情報をベースとしています。最新情報は、随時アップデートされた資料やマニュアルを御確認下さい。
OCI Data Catalog Overview 2021年5月版
OCI Data Catalog Overview 2021年5月版
オラクルエンジニア通信
Azure Data Lake Analytics / Azure Data Lake Storeの一通りの機能を網羅しています。Storage Gen2は、抜けています。ちゃんとU-SQLで効率的にデータ処理をしましょう!
Azure Datalake 大全
Azure Datalake 大全
Daiyu Hatakeyama
「既に起こったことをレポートする」ことから、「これから起こりそうなことを予測する」方向へ。この要件を満たすためにどのようなデータを収集すべきか、前もって決めるのは困難です。ならば、あらゆる種類のデータを貯めておいて、必要になった時に取り出せばいい。それがデータ レイクの基本的な発想です。Azure Data Lake は、あらゆる形式のデータを無尽蔵に貯めておけるストレージであり、アプリケーションの要件に合わせて柔軟にデータを取り出せる Query as a Service です。 本セッションでは、 Azure Data Lake を活用したアプリケーションの設計と開発について説明します。 関連リソース 1: Azure Data Lake Analytics (https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/data-lake-analytics/) 関連リソース 2: Azure Data Lake Store (https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/data-lake-store/) 関連リソース 3: [DI12] あらゆるデータをビジネスに活用! Azure Data Lake を中心としたビックデータ処理基盤のアーキテクチャと実装 (https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2017/sessions.aspx#DI12) 製品/テクノロジ: Microsoft Azure/アーキテクチャ/クラウド/ビッグ データ 野村 一行 日本マイクロソフト株式会社 デベロッパー エバンジェリズム統括本部 エバンジェリスト
[DI07] あらゆるデータに価値がある! アンチ断捨離ストのための Azure Data Lake
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de:code 2017
NVIDIA #GTC21 AI モデル作成と解析 ~ ElasticsearchとAzure AIを活用~[S32677] https://gtc21.event.nvidia.com/esearch/search?keyword=S32677
Gpu accelerates aimodeldevelopmentandanalyticsutilizingelasticsearchandazure ai
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Shotaro Suzuki
2019/10/01にAWS Innovate Online Conference 2019で発表したセッション「Effective Data Lakes - ユースケースとデザインパターン」のスライド資料です。
Effective Data Lakes - ユースケースとデザインパターン
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Noritaka Sekiyama
Public Preview で出たばかりの、Azure Synase Analytics の短時間Hackの情報共有のためのスライドです。 - Synapse 概要 - Hack しまくり
Japan SQL Server Users Group - 第31回 SQL Server 2019勉強会 - Azure Synapse Analyt...
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Daiyu Hatakeyama
Azure Synapse Analytics は、Azure SQL Data Warehouse を大きく進化させ、SQL pool と呼ばれるプロビジョニング型だけでなく、サーバーレスの SQL on-demand、オートスケール Spark の機能を提供する Spark pool、そして、Azure Data Factory や Power BI の機能も統合したシングルサービスとなります。 本セッションでは、技術的な観点で Azure Synapse Analytics の価値をご説明します。
【de:code 2020】 Azure Synapse Analytics 技術編 ~ 最新の統合分析プラットフォームによる新しい価値の創出(前編)
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日本マイクロソフト株式会社
JAZUG札幌支部(きたあず) 第17回勉強会での発表資料です。
Azure Cosmos DB を使った クラウドネイティブアプリケーションの 設計パターン
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Kazuyuki Miyake
Similar to re:Growth 2016 in TOKYO発表「AWS Glueの紹介」
(20)
Developers.IO 2019 Effective Datalake
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Serverless analytics on aws
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Azure Antenna はじめての Azure Data Lake
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【ウェブ セミナー】AI / アナリティクスを支えるビッグデータ基盤 Azure Data Lake [実践編]
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20200617 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Athena
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[Japan Tech summit 2017] DAL 005
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20210330 AWS Black Belt Online Seminar AWS Glue -Glue Studioを使ったデータ変換のベストプラクティス-
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re:Growth 2020 onlineについての詳細は下記URL https://dev.classmethod.jp/news/201218-regrowth-online/
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クラスメソッド社イベント"Developers.IO 2019 Tokyo"実施セッション https://dev.classmethod.jp/news/developers-io-2019-tokyo/ AWSが提供するサービスは多岐に渡ります。AWS上にデータ分析基盤を構築する場合、どのAWSサービスを組み合わせるか、沢山の選択肢があります。どのAWSサービスがどういう要件に適しているか、弊社で担当した多くの案件を元にお伝えします。
データ分析基盤、どう作る?システム設計のポイント、教えます - Developers.IO 2019 (20191101)
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NewSQLの可用性構成パターン (OCHaCafe Season 8 #4 発表資料) 2024年5月8日(水) NTTデータグループ 技術開発本部 小林 隆浩
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
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LoRaWANスマート距離検出センサー DS20Lカタログ
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
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CRI Japan, Inc.
2024年4月に社内向けに開催した勉強会資料の社外公開版です
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
Hiroshi Tomioka
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
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CRI Japan, Inc.
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
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新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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re:Growth 2016 in TOKYO発表「AWS Glueの紹介」
1.
2.
AWS Glueのご紹介 クラスメソッド株式会社 データインテグレーション部 甲木 洋介 classmethod.jp
2 2016/12/06
3.
AWS Glueとは 『フルマネージドなデータカタログと ETL処理を提供するサービス』 • Data
Catalog • Job Authoring • Job Execution classmethod.jp 3 3つの機能を提供
4.
AWS Glue誕生の背景 DWH構築作業の約70~80%がETL処理 ETL処理の70%が手組みのプログラム • Brittle(脆い) •
Error-prone(間違いやすい) • Laborious(骨が折れる) classmethod.jp 4
5.
Data Catalog 『データ検索と型定義を自動化』 • Hiveメタストア互換のメタデータ リポジトリ •
予め設定していたデータソースのメタ情 報を定期的に取得 classmethod.jp 5
6.
Data Catalog 『パーティション情報の自動検知と更新』 classmethod.jp 6
7.
Job Authoring 『データ連携のロジックを自動生成』 • データ連携のためのPythonコード (PySpark)を自動生成 •
任意のIDEで改造し、Gitで共有 classmethod.jp 7
8.
Job Authoring 『データ連携のロジックを自動生成』 classmethod.jp 8
9.
Job Authoring 『生成コードを編集、共有』 classmethod.jp 9
10.
Job Execution 『スケーラブルなジョブ実行』 classmethod.jp 10
11.
Job Execution 『データ、スケジュールベースのジョブ実行』 classmethod.jp 11
12.
続報は… classmethod.jp 12 https://aws.amazon.com/jp/glue/
13.
#cmdevio ご清聴ありがとうございました 検 索クラスメソッド Glue
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