技術情報

ARISE analyticsの技術関連活動


TECH BLOG

  • sparkパラメータ最適化チューニング

    こんにちは。Customer Analytics Division所属データサイエンティスト兼データエンジニアの渡邉です。ARISE analyticsでは数百人のデータサイエンティストが活躍しています。一般的な分析環境は、データサイエンティストがそれぞれEMRを立て、その上のsparkで分析を走らせています。ただ、その分日々の分析費用も大きいものとなっています。そこで、sparkパラメータ最適化にトライしました。 spark最適パラメータ計算法 こちらのAWSの記事に従って計算しました。一部のパラメータについて、絵で説明したいと思います。 spark.executor.cores...

  • コロナ禍における経済分析と位置情報の活用

    こんにちは、Social Innovation Divisionで位置情報分析を担当している高良と申します。今回は、コロナ禍における経済活動の分析と、それに対して位置情報がどのように活用されているかをご紹介します。 コロナ禍における経済分析の急速な蓄積 2020年初めから世界的に感染拡大が生じている新型コロナウィルス感染症は、各国の経済活動にとても大きな影響を与えてきました。IMF(International Monetary...

  • Multi-Object Trackingの精度評価指標

    Business Development Divisionでデータサイエンティストをしている秋元です。 今回はARISEの画像分析チームが取り組んでいる画像処理技術の一つであるMulti-Object Trackingについて、その評価指標を紹介します。 1.Multi-Object Trackingとは Multi-Object...

  • ARISE analytics流ギルド活動

    初めまして、Advanced Tech Divisionに所属している村瀬と申します。 Advanced Tech Divisionでは、多くの会社と協創しながら分析ソリューション案件を推進しております。 今回は、多くの案件を推進していく中で得られた暗黙知を形式知にしていくための活動をご紹介いたします。 背景と課題 ARISE...

  • ARISE library#1 〜エンジニア + 総務 +データサイエンティストが携わる社内図書システム〜

    ARISE libraryとは こんにちは、新人エンジニアの森田です。ARISEでは自己研鑽として全社員が書籍・論文を自由に購入出来る制度があります。読了後はARISEの本棚に納付し社員全員で共有しています。この納付された本を管理する社内書籍管理システム”ARISE library”が社員に提供されています。実はこれ、自社内開発でシステムを提供してます。さらにデータサイエンティスト、エンジニア、総務が一緒になってARISE libraryの開発を行ってます。 この記事ではARISE...

  • 分析モデルを商用化する際に考慮すべき5つのこと

    初めまして、Advanced Tech Divisionでデータエンジニアをしている對馬(つしま)です。 実証実験等の検証フェーズで構築した機械学習や深層学習を用いた分析モデルをシステムとして商用化する際に、どのようにシステムに組み込めば良いか戸惑うことはありませんか? 今回は私自身のこれまでの経験(長くなるので今度紹介します)をもとに分析モデルを商用化する際に考慮すべきことを5つ書いていきます。 1. そのまま組み込めると思わない...

  • Flutter#1 〜ARISE analyticsのプロジェクトでFlutterを採用してみました〜

    初めまして、Advanced Tech Divisionでモバイルエンジニアをしている酒井です。最近モバイル界隈で盛り上がっているFlutterを、ARISEのプロジェクトでも採用しており、なかなか良いなと思っているので、記事を書いていこうと思います(がんばって連載にしたい)。 盛り上がってきたのが割と最近ということもあり、特に日本語の記事があまり無いので(最近少しづつ増えてきた)、プロジェクトで発見した実践的なTipsなどをまとめていきたいと思います。今日は初回ということで、そもそもFlutterとはなにか?そしてなぜFlutterを採用したのか?あたりを書いていきます。...

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