はじめに こんにちは！ アイスタイルAdvent Calender2020の13日目の記事を担当するsugatoです。 去年のアドカレは、matplotlibでクチコミデータの推移を紙芝居形式で変化させて遊んでみました。...
...TwitterAPIを利用していいね数の遷移を可視化する
BigQuery上のメタデータをコード管理する
こんにちは。 新設されたデータソリューションセンター所属の須賀です。 先日、しんゆうさん主催の第3回 データアーキテクト（データ整備人）を”前向きに”考える会に参加してきました。 オンラインにも拘わらず600人近くが申込...
...matplotlibを利用して、20年間のクチコミデータを動的に可視化する
こんにちは。 アイスタイルアドベントカレンダー14日目は、R&D部のsugatoが担当します。 普段は事業部から依頼を貰い、主にBigQueryを利用したデータ抽出業務やRedashというBIツールの活用、 Di...
...DeepAutoEncoderを利用した画像、時系列データの異常検知入門(keras編)
この記事はアイスタイルアドベントカレンダー の13日目の記事です。 はじめに こんにちは。 7月からアイスタイルに中途入社しました、R&Dのkawakamikです。 毎日@cosmeのデータをこねくり回してあーで...
...Jupyter Notebook + Spark(PySpark)で作った機械学習プログラムの実行方法いろいろ
R&D部のmatsushitasです。絶賛機械学習勉強中です。 機械学習プログラムの開発・実行環境として有名なJupyter Notebookと、Sparkの機械学習ライブラリであるMLlib。 この２つを組み合...
...Python seabornを利用して「競合」の定義を考える
アイスタイルで分析基盤の構築・運用を行っているやすです。 主にBigQuery, Digdag, Embulk, Redashといった技術を日々の業務では取り扱っています。最近は化粧品メーカー向けマーケティング支援サービ...
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