NTTコミュニケーションズは、Hadoopを利用してマーケッティング向けログ解析システムを開発しました。本解析システムはアクセスログ、クエリログ、クリックログ、CGMデータを解析して特定の商品・サービスに対するインターネットユーザの興味やフィードバックを抽出でき、(1)評判分析、(2)関連語分析、(3)ユーザ興味推定、の3種の解析を行うことができます。本発表では、上記ログ解析システムの機能の他に、Map処理の強化によるシャッフルサイズの削減方法、我々のHadoopクラスタの特徴についても紹介します。
NTT communication developed the Hadoop-based log analysis system for the marketing purpose. This system extract the interest or feedbacks of the specific goods/products, by analyzing the access logs, query logs, click logs and CGM data. The three types of the analysis are supported: 1) reputation analysis, 2) related-word analysis 3) user interest estimation. This session also describes how to reduce the shuffle size, and the specifications of our Hadoop clusters.
【de:code 2020】 Development from anywhere! 全ての開発者が生産性を維持するためにマイクロソフトが貢献できること日本マイクロソフト株式会社
COVID-19 により世界が一変し、あらゆる人が外出を制限され、また、多くの方がリモートワークへのシフトを求められていることと存じます。マイクロソフトは「Empower every person and every organization on the planet to achieve more」というミッションの下、テクノロジーの力で多くの方の課題を解決に取り組んでおりますが、このセッションではリモートでの開発における生産性の維持・向上のためにマイクロソフトがどのような貢献ができるのかについて、概略的かつ鳥瞰的にお伝えします。
Microsoft MVP/Regional Director x Microsoft Japan Digital Days #MSDD2021Rie Moriguchi
2021年10月12日にDay 1を迎えた日本マイクロソフト株式会社主催カンファレンスMicrosoft Japan Digital Daysの開催に合わせて、カンファレンスに様々な形でご協力いただいたMicrosoft MVPおよびRegional Directorについて本資料にてご紹介しています。さらに、10名のMicrosoft MVP受賞者のオリジナル学習コレクションをご紹介しておりますので、皆さまの今後の学習にお役立てください。
Some might think Docker is for developers only, but this is not really the case.Docker is here to stay and we will only see more of it in the future.
In this session learn what Docker is and how it works.This session will be covering core areas such as volumes, but also stepping it up to a few tips and tricks to help you get the most out of your Docker environment.The session will dive into a few examples of how to create a database environment within just a few minutes - perfect for testing,development, and possibly even production systems.
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Machine Learning explained with Examples
Everybody is talking about machine learning. What is it actually and how can I use it?
In this presentation we will see some examples of solving real life use cases using machine learning. We will define Tasks and see how that task can be addressed using machine learning.
SQL Server 2017でLinuxに対応し、その延長線でDocker対応やKubernetesによる可用性構成が組めるようになりました。そしてリリースを間近に控えたSQL Server 2019ではKubernetesを活用したBig Data Cluster機能の提供が予定されており、コンテナの活用範囲はさらに広がっています。
本セッションではこれからSQL Serverコンテナに触れていくための基礎知識と実際に触れてみるための手順やサンプルをお届けします。