與田 龍人– Author –
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データ基盤Google Cloud Next Tokyo ’24基調セッションレポート:生成AIが拓く、データ分析の新たな可能性
Google Cloud Next Tokyo '24では、生成AIが牽引するデータ分析の未来が鮮やかに描かれました。特に、GeminiをはじめとするGo...#Google Cloud #Google Cloud Next '24 #データサイエンス #データ分析基盤 -
データ基盤オープンソースの可視化サービスMetabaseを触ってみた
データの可視化は、ビジネスインテリジェンス(BI)ツールの中心的な機能であり、データを視覚的に理解しやすくするための重...#BIツール #metabase #データサイエンス #データ分析 #データ可視化 #ビジュアライズ -
ナレッジデータサイエンティストが触れるデータ分析環境のガバナンスについて
今回は、社内のデータサイエンティスト向けてに考えた、データ分析環境のガバナンスについて、プロジェクトの開始から終了ま...#BigQuery #Google Cloud #Slack #terraform #データエンジニア #データガバナンス #データサイエンティスト #データセキュリティ #データ分析環境 -
データ基盤Kubernetesの全体像とデータ分析・機械学習での活用についてまとめてみた
Kubernetes(K8s)は、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイメント、スケーリング、および運用を自動化するオープンソ...#Kubernetes #MLOps #データ分析 -
ナレッジRunCatの使い方ガイド
RunCatは、Macのメニューバーに猫が走るアニメーションを表示するアプリケーションです。シンプルで可愛いアニメーションを通...#cpu #Mac #runcat -
データ基盤「2024年新試験版」Google Cloud Professional Data Engineerへ道のり
Google Cloud プロフェッショナルデータエンジニア認定を取得しました!この記事では、私が試験に合格するために行った準備や...#Google Cloud #データエンジニア #データ分析 -
データ基盤DataVault(データボルト)2.0について理解する
データボルト2.0は、データウェアハウジングの方法論の一つで、データの統合、管理、拡張性を強化するために設計されています...#DataVault #dbt #DWH -
ナレッジLookerでのビューの定義方法
Lookerでは、ビューを定義することによってデータベースのテーブルをモデル化し、データの可視化や分析を行うことができます...#Looker #LookML #View -
ナレッジSQLでのデータベース権限管理:プライバシー保護とセキュリティ
データベース管理において、セキュリティとプライバシーは非常に重要です。特定のデータベーススキーマにアクセスするための... -
ナレッジS3へのアクセスキーとシークレットキーをサクッと作成してみよう
AWS S3は、スケーラブルで耐久性のあるオブジェクトストレージサービスです。しかし、セキュリティを確保するためには、適切...#AWS #S3
