Hadoop/Sparkを活用。以降、ビッグデータ・ソリューション・アークテクトとして活動。Initiative)のNECの窓口。アーキテクチャ検討・実装がメイン業務。(といっても海外の方が進んでるけど。気持ちになり、コミュニティバスを走らせて儲かりそうなルートを作成。(商用ベースですいません。拾ってくるデータ自体には正しくないデータが多い。レンジング)を行うETL処理が必要になる。処理、結果確認を何度も繰り返す場合がある。今回のシステムではこの機械学習など。し、可視化することができる。する必要がありました。可視化して結果を確認し、各パラメータを調整の繰り返しが必要。傾向・特性“あたり”をつける作業に向いている。機械学習等で理解しておく。Mllibを用いることによりデータの分類、予測モデルの生成等が可能。データ処理、モデルのトレーニングの各フェーズで、便利な機能が準備されている。定義・統合・テスト・認証することで、安定したビッグデータソリューションを迅速に提供します。準備することで、さまざまなユーザニーズに対応できる柔軟性も持ち合わせます。本活動にご興味があれば以下のURLをぜひ参照ください。BIやExcelのようなBIツールとの統合機能を提供。ClipboardCancelSave。