データ基盤– category –
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データ基盤【Looker】ダッシュボードでのマークダウンの使い方
Lookerは、Googleが提供するBIツールです。データベースからのデータの抽出、集計、そして可視化という一連のプロセスをカバ... -
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... -
データ基盤DX/AI活用に必要なマスターデータマネジメント
マスターデータマネジメント(MDM)、マスターデータとは何か、なぜ必要か、具体的な流れや課題と解決策について、これから始... -
データ基盤Lookerで文字のフォントサイズを調整する方法
今回はBIツールであるLookerでダッシュボードに表示する際のタイルで使用する文字のフォントサイズを調整する方法を紹介しま... -
データ基盤マーケティングにおいて重要な手法のUpliftモデリングについて
Upliftモデリングとは、マーケティングやカスタマーリレーションシップ管理において重要な手法の一つです。 はじめに Uplift... -
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... -
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... -
データ基盤【Looker】基本的な制御構成とデータアクセス制御について解説
Lookerはデータをツール内部に保持せずSQLをアクセスのたびに自動生成することによって、ハイパフォーマンスかつデータを一元... -
データ基盤Hadoopによる分散処理入門
近年、ビッグデータの処理はますます重要になっています。そこで登場するのがHadoopです。Hadoopは大量のデータを効率的に処... -
データ基盤Apache Beam (Dataflow) の基本用語とデータの流れ
ビッグデータ時代のデータ処理フレームワークとして、Apache Beamは非常に強力なツールです。Google Cloud Dataflowは、Apach...
