みんなのウェディングのデータ分析基盤の作り方。

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takaesu 社内環境

2016/11/16 リンク

masaya-chonan 参考になる。

dataanalysis

2016/11/09 リンク

jinek 安定のredshift。だが、肝心のどういう分析できてるかが大事だけどない

2016/11/04 リンク

fumisan 社内でも宣伝大事だよね！

2016/11/04 リンク

aquarickn にてるなぁ

2016/11/04 リンク

wyukawa データ量どんぐらいなんだろ。ほとんど全行洗い替えってあるからそんなに多くないのかな。

データ分析

2016/11/03 リンク

roshi バッチの冪等性確保は確かにいい。re:dashでRedshift利用って重いクエリー投げられてバッチが失敗する事故とかないのかな。あとRuby統一感がすごい。

2016/11/03 リンク

chezou slackの相談チャンネルや、スプリントレビューでの宣伝とか地道にやってて良い。「データの民主化」って凄い地道に支えられてるんだと改めて実感

2016/11/03 リンク

hogelog 昨日の勉強会で発表した資料、みんなのウェディングのデータ分析基盤の作り方。あんま特別なことはせず、粛々と作ってますって感じ

2016/11/03 リンク

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みんなのウェディングのデータ分析基盤の作り方。

4. • : MySQL, Mongo, TD, • : cron, scp, grep, perl , sh , • : MySQL, TD, Excel, Spreadsheet, , 4. • : MySQL, Mongo, TD, • : cron, scp, grep, perl , sh , • : MySQL, TD, Excel, Spreadsheet, ,

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techtech05212024/01/04
komlow2019/10/21
tsumuchan2017/09/24
goyachanpuru2017/09/13
pinekta2016/12/02
lEDfm4UE2016/11/19
takaesu2016/11/16
masaya-chonan2016/11/09
no_makibou_no_life2016/11/07
somathor2016/11/07
takuti2016/11/07
vespresso2016/11/07
teppeis2016/11/06
yoshidashingo2016/11/06
astk_f2016/11/05
suguru032016/11/05
ji_ku2016/11/05
masa21kik2016/11/04

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