日本創生大学校ギャップイヤープログラム公式サイトより 新型コロナウイルス禍で就職難に苦しむ若者を支援する名目で、人材派遣大手パソナグループは16日、同社の新拠点として整備中の兵庫県・淡路島で契約社員として働きつつ、ビジネススキルを学べる制度「日本創生大学校ギャップイヤープログラム」の創設を発表した。2021年4月から最長2年間雇用する計画で、一期生として1000人を募集するという。だが、その制度内容が明らかになるつれて、インターネット上を中心に「新卒学生を奴隷にするものでは？」などと疑問の声があがり始めている。 研修費2万8000円と寮費・食費8万円を徴収 時事通信が16日に配信した記事『パソナ、就職難の若者1000人雇用 契約社員、淡路島で2年間』によると、「若者がキャリアの空白期間をつくらずに実務経験を積めるようにするのが狙い。対象は21年3月以降に卒業予定の新卒学生。今月以降開かれる
OpenAI co-founder and Chief Scientist Ilya Sutskever is leaving the company
2013年に出版した『たのしいインフォグラフィック入門』の重版（11刷）が決まりました。本noteでは重版を記念して、書籍からインフォグラフィック制作のエッセンスを抽出してお届けします。 はじめに本題に入る前に、本を書いてから8年──その間に起きた状況の変化を話します。 インフォグラフィックを作る手順をすぐ知りたいという方は読み飛ばして大丈夫です。 僕がインフォグラフィックに出会った2010年代前半は、主に2つの文脈で扱われていました。一つはコンテンツマーケティングで、もう一つがビジュアルジャーナリズムです。 （１）コンテンツマーケティング文脈 今ほどコンテンツマーケティングそのものが浸透していなかったこともあり、バズの道具の一つのように捉えられてしまうことも多く、この領域でのインフォグラフィック活用は良い方向にはあまり進みませんでした。 （２）ビジュアルジャーナリズム文脈 New Yor
全ての組織において、データの情報を得るためにデータ分析とモニタリングのソリューションが必要となってきます。GrafanaとKibanaは、データ分析、可視化、アラートのための最も人気のあるオープンソースのダッシュボードの2つであり、この記事ではこの２つのツールを比較していこうと思う。 Grafanaは、ダッシュボードを作成、探索、共有するための、パワフルで機能豊富なオープンソースのデータ可視化ツールです。Grafanaの用途としては、サーバ/アーキテクチャの健全性ステータス監視、可視化、ビジネスデータやメトリクスの分析などがあります。個人でもビジネスでも、ビジネス・メトリクスの分析やインフラストラクチャの監視を行うための強力なツールです。MetricFireの無料トライアルにサインアップして、Grafanaのダッシュボードを作成してみましょう。 Grafanaの詳細については、Grafan
データをインタラクティブに可視化できるソフト 調べたので、メモ代わりのQiita投稿です。 Dash(Plotly) DashというのはPlotlyというライブラリを使ったWebのプラットフォームです。Plotlyに関しては[Python] Plotlyでぐりぐり動かせるグラフを作るを参照ください。 Dash(Plotly)に関する記事は以下参照ください。 Google Colabでも動かせるチュートリアルです。 @OgawaHideyuki さん作成のノートブック qiita_jupyterdash_example.ipynb 漫画のデータを題材にデータ可視化を学ぶ教材 PandasGUI PandasをGUIでぐりぐりいじれるソフト。 まだ試せていませんが、リポジトリのREADMEの動画とかみるとかなりよさそうな感じです。 他の方からのフィードバック 試したらまたちゃんと追記します。
はじめに この記事は、FOSS4G TOKAI 2023のLT大会で発表した「みんな名古屋駅からどこに降りているのか？大都市交通センサスを使って見てみる」で実装したソースコードを解説する記事です。 このLTは、国土交通省が公開している大都市交通センサスのデータを使って、名古屋駅で乗車したお客様がどこの駅で降りているのか、上記の画像のように地図上で立体的に可視化してみようというものを、デモを交えながら発表しました。 実際にデモサイトも公開しています。 地図上に伸びているグラフは、各駅において名古屋駅から来た人数を表しており、グラフにカーソルを合わせると詳細な降車人数が表示されます。 可視化してみるまでの背景や、大都市交通センサスの詳細については LT会の公開資料 をご覧ください。 処理の流れ 大都市交通センサスのデータを使って地図上に可視化するまでの流れは、以下の画像のような流れとなります。
参考ページ D3.js D3.js v4/v5 force simulation 最小構成 – サンプル d3.jsでスゴイっぽい図(force layout)を作ってみたら思ったより簡単だった件 sigma.js How to use Sigmajs to display your graph ? vis.js Network Examples vis.jsを使ってネットワークを書く vis.jsでグラフ描写 VivaGraphJS VivaGraphJS Amazon Visualization Cola.js Cola.js cola.jsによるデータビジュアライゼーション Cytoscape.js Cytoscape.jsを試してみた Cytoscape.js でインタラクティブなグラフ構造描画 - WordNet の可視化例 自律分散監視システムとそれを利用したネットワークグラフ
The traveling salesman problem (TSP) asks the question, "Given a list of cities and the distances between each pair of cities, what is the shortest possible route that visits each city and returns to the origin city?". This project The goal of this site is to be an educational resource to help visualize, learn, and develop different algorithms for the traveling salesman problem in a way that's eas
GitHub - f5/unovis: Modular data visualization framework for React, Angular, Svelte, Vue, and vanilla TypeScript or JavaScript
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Data dashboarding tools | Streamlit v.s. Dash v.s. Shiny vs. Voila vs. Flask vs. Jupyter
Just tell me which one to useAs always, “it depends” – but if you’re looking for a quick answer, you should probably use: Dash if you already use Python for your analytics and you want to build production-ready data dashboards for a larger company.Streamlit if you already use Python for your analytics and you want to get a prototype of your dashboard up and running as quickly as possible.Shiny if
インフラやアプリのシステム運用を主の業務としております前川敦史です。 システム運用者でありながら、業務のほとんどは効率化の為の開発を行っており、現在ではお笑い以外の全てを自動化できると考えています。 システム運用担当者は規模が拡大するにつれ膨らんでいく運用オペレーション作業の負荷を下げるべく効率化を求められます。 そのため業務を効率化する為に開発を習得し、様々なツールを作って定常的な作業の自動化を日々行っている事と思います。 そんなシステム運用者兼開発者が上司から「AI が流行ってるし何か作ってみて」と依頼され、四苦八苦しているというお話をよく耳にします。 しかし、データサイエンス業務の経験がないシステム運用者が、運用中機器の各センサーから大量の情報取得を行い、独学で分析を行っても満足のいく効果を得る事は困難です。 分析を行う為にかなりの時間・コストをかけたあげく、期待していた効果と実効果
IoT データの取り込みと可視化のための7つのパターン – ユースケースに最適なものを決定する方法 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ IoT データの取り込みと可視化のための7つのパターン – ユースケースに最適なものを決定する方法 この記事は 7 patterns for IoT data ingestion and visualization- How to decide what works best for your use case の日本語訳です。 モノのインターネット（IoT）を始めたばかりでも、すでに数百万台の IoT デバイスが接続されていても、IoT データから抽出される価値を最大化する方法を探しているのではないでしょうか。IoT デバイスのデータには、報告されたテレメトリデータ、メタデータ、状態、コマンドとレスポンスの中に、豊富な情報が含まれていることがあります。しかし、適切なレポート作成および可視化ソリューションを持つことは、業務効率を最大化し、ビジ
Kaggleで書いたコードの備忘録その１～データ分析で使った手法一通り～（可視化、データ加工、検証、特徴量抽出、モデル、AutoML等） - Qiita
初心者ながらKaggleに挑戦した時のコードを備忘録として残しておきます。 ・Kaggle関係の記事 Kaggleのタイタニックに挑戦してみた（その１） Kaggleのタイタニックに挑戦してみた（その２） Kaggleで書いたコードの備忘録その１(ここ) Kaggleで書いたコードの備忘録その２～自然言語処理まとめ～ KaggleタイタニックでNameだけで予測精度80%超えた話(BERT) 1.データ import 全体的に使うライブラリです。 各項目で使うライブラリはそちら側でimportを記載しています。
Welcome This is the online version of “Modern Data Visualization with R”, published by CRC Press. A print version is also available from Amazon. R is an amazing platform for data analysis, capable of creating almost any type of graph. This book helps you create the most popular visualizations - from quick and dirty plots to publication-ready graphs. The text relies heavily on the ggplot2 package f
Loss Landscape | A.I deep learning explorations of morphology & dynamics
NEW movie: Trailer of our new movie about prompt engineering and human-AI interaction Hamelin 77. Watch it at ideami.com/h77 The Geniverse Interact with generative AI models. Geniverse was launched as one of the first generative AI platforms in the world. We are now preparing something new to take it all in novel directions, stay tuned LL Explorer 1.1 is a new tool to explore loss landscapes of de
マルチアカウント環境のリソースを可視化。「Workload Discovery on AWS」を試してみる - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
皆さん、こんにちは ! ソリューションアーキテクトの佐藤裕介です。 皆さんは「AWS ソリューションライブラリ」をご存知でしょうか ? 業界ごと、テクノロジーごとにお客様の課題解決に役立つ、AWS サービス、リファレンスアーキテクチャ、そして今回ご紹介する「Workload Discovery on AWS」を含む AWS ソリューションズが AWS ソリューションライブラリで紹介されています。 AWS ソリューションズでは、世界中のユーザーが直面する一般的な問題の解決策を提供しています。AWS ソリューションズは AWS CloudFormation のテンプレートを提供しており、お客様の環境で CloudFormation テンプレートを展開することで、実装にかかる時間と労力を節約することができます。構築後の運用はお客様にて実施していただく必要はありますが、CloudFormation
はじめに 現場でデータサイエンスチームが文章を形態素解析して、ビジュアル化しているのを見て自分でもやってみたいと思いました。 そのため、今回はtwitterのツイート情報取得して、Word Cloudで可視化をしてみました。 言語はpythonを使用しました。 ソースコードはこちらに上げております。 https://github.com/nsuzuki7713/twitter-analysis 用語 形態素解析 文章・フレーズを「意味を持つ最小限の単位」に分解すること。 例えば、 「私は会社でプログラミングをします」 という文章を形態素解析を行うと、 「私 / は / 会社 / で / プログラミング / を / し / ます」 のように最小限の単位に分割できます。 文章中で出現頻度が高い単語を複数選び出し、その頻度に応じた大きさで図示する手法。 文字の大きさだけでなく、色、字体、向きに変
Elasticsearch + Kibana + Logstash + Filebeat でシスログ監視 [7.x] - Qiita
概要 シスログ監視をElasticsearch + Kibana + + Logstash + Filebeat を一括で行って見た際の実行ログ 公式リンク ELASTIC STACKについて Wikiより ElasticsearchはLucene基盤の分散処理マルチテナント対応検索エンジンである。 オープンソースソフトウェアだが、現在はオランダ・アムステルダムに本社を置くElastic社が中心になって開発が進められている[1]。 なお「Elastic Search」といったように間に空白を入れる・「search」の頭を大文字にするといった表記は誤り （ただしVer.1.0.0リリース前にはそのような表記も混在していた）
![Elasticsearch + Kibana + Logstash + Filebeat でシスログ監視 [7.x] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/86c600563f6982d250196fbfa59e9e6bf950958f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZ0eHQ9RWxhc3RpY3NlYXJjaCUyMCUyQiUyMEtpYmFuYSUyMCUyQiUyMExvZ3N0YXNoJTIwJTJCJTIwRmlsZWJlYXQlMjAlRTMlODElQTclRTMlODIlQjclRTMlODIlQjklRTMlODMlQUQlRTMlODIlQjAlRTclOUIlQTMlRTglQTYlOTYlMjAlNUI3LnglNUQmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTQzZDZjMTU4NDM1ZWU3ZWFkMmIyYWJkYTYwNDM0MmNi%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwcnl1aWNoaTEyMDgmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWQzYmI3NGY4NzA0ZTU1ZDA0M2Y2NTA0NDFkNzhkOTRh%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Daaff32e95bb6d04fd9d51dc8e77c575d)
タグ ActcastALTUSAmplifyAWSAzureChatGPTCI/CDcloudCloudstackDIDDockerDroneECSeVTOLFargateFlaskHypeledgerHyperledgerIacIdentityiOSIoTJAMStackJavaJOSEJWTNode.jsOID4VCPythonRaspberryPiServerlessShap-ESSISwiftSwiftUITerraformUIKitVue.jsWeb5x.509ZKPホラクラシー技術書典画像処理空飛ぶクルマ はじめに お布団から脱出するのが難しい季節になってきました。GMO GSHDのringoです。 前回の記事ではAWS IoTにラズパイを接続しデータを送信するところまで書きました。今回はデータの保存からブラウザ上での可視化までを行いたいと思います。 可視化と言っても様々な方法
![RaspberryPiとAWS IoTを使用した温湿度の可視化[後編]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1da060fe573a766d2bb6792944d9b25b6b2ba8d2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftech.gmogshd.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F11%2Farch2-768x354.png)
GitHub - mfcc64/youtube-musical-spectrum: Audio visualizer for YouTube with musical notes.
Basic usage: Click the icon at the top left corner to open/close settings. Press Ctrl+Alt+H to open/close settings and show/hide the icon. Press Ctrl+Alt+G as a shortcut to show/hide visualization. If you want to change the axis, click it. If you want to make your change persistent, click Set as Default Settings button. The available settings: Height: Set the height of the visualizer relative (in
インタラクティブな可視化が可能なライブラリ「Bokeh」のチュートリアルを試してみた | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部＠札幌の佐藤です。 Pythonでグラフ描画ライブラリといえば何を思い浮かべるでしょうか。 たぶん大体の人がMatplotlibを思い浮かべるのではないかと思います。 個人的に描画はBokehを使用しており、Bokehライブラリをおすすめしたいため、チュートリアルの「1.Basic Plotting」と「2.Styling and Theming」からどのような感じの描画が可能か見ていきたいと思います。 Bokeh Tutorial What's Bokeh Welcome to Bokeh 上記で記載の通りPythonのグラフ描画ライブラリのひとつです。 特徴としてはインタラクティブな可視化が可能という点です。 Bokehはグラフの拡大縮小や、スライダーなどで動的にグラフを操作することが可能です。 またHTML形式で保存することができるのも特徴のひとつです。勿
探索的データ分析の第一歩に便利なpandas-profilingの導入と概要 - Qiita
はじめに 機械学習のデータの前処理工程において、pandas等を用いて、いろいろとデータを眺めながら探索的データ分析をすると思いますが、データの可視化を1コマンドで簡単にやってくれるツール｢pandas-profiling｣というものがあるので、それを紹介します。
GitHub - karolzak/ipyplot: IPyPlot is a small python package offering fast and efficient plotting of images inside Python Notebooks. It's using IPython with HTML for faster, richer and more interactive way of displaying big numbers of images.
Share: IPyPlot is a small python package offering fast and efficient plotting of images inside Python Notebooks cells. It's using IPython with HTML for faster, richer and more interactive way of displaying big numbers of images. Displaying big numbers of images with Python in Notebooks always was a big pain for me as I always used matplotlib for that task and never have I even considered if it can
What it is: HiPlot is a lightweight interactive visualization tool to help AI researchers discover correlations and patterns in high-dimensional data. It uses parallel plots and other graphical ways to represent information more clearly, and it can be run quickly from a Jupyter notebook with no setup required. HiPlot enables machine learning (ML) researchers to more easily evaluate the influence o
Raspberry Piでセンサー情報グラフ化～その１ InfluxDBとGrafanaをインストール - みかんのゆるふわ技術ブログ
ふつうのパソコンと違い、Raspberry Piにはピンヘッダが出ており、いろんな市販のセンサーを接続できます（センサーの接続については別の記事で紹介しています）。 今回は、取り込んだセンサー情報をカッコよく表示してくれるGrafanaという可視化ツールと、データーベースであるInfluxDBをインストールしてみます。 こちらのブログで紹介されている手順をほぼなぞっています。 simonhearne.com 最終的に、このようなダッシュボードの作成を目指します。 InfluxDB InfluxDBは、センサーデーターのように時系列のデータの格納に特化したデーターベースです。InfluxDataという会社が開発しています。 有償版もありますが、オープンソース版を無料で使うことができます。 www.influxdata.com データーベースというとPostgreSQLやMySQL、オラクルな
GitHub - vizzuhq/ipyvizzu: Build animated charts in Jupyter Notebook and similar environments with a simple Python syntax.
ipyvizzu is an animated charting tool for Jupyter, Google Colab, Databricks, Kaggle and Deepnote notebooks among other platforms. ipyvizzu enables data scientists and analysts to utilize animation for storytelling with data using Python. It's built on the open-source JavaScript/C++ charting library Vizzu. There is a new extension of ipyvizzu, ipyvizzu-story with which the animated charts can be pr
データの可視化シリーズ 第16弾 - バブルチャート: 2つの数値型の列の関係を集計してから可視化する - Qiita
こんにちは Exploratoryの白戸です。 前回は、散布図に「色で分割」と「繰り返し」の機能を使って、グループ(またはカテゴリー)ごとに2つの数値データ間の相関関係を可視化して、より細かくみていきました。 今回は、データをグループ(またはカテゴリ)ごとに集計した上で、数値データ間の関係を可視化したい時に使える、「バブルチャート」を紹介をします。 使用データ 今回から、EDA Salon でも使用している、世界の大学ランキングのデータを使って可視化していきます。 データラングリングしている状態なので、もし同様のデータを使用したい場合はこちらからEDFをダウンロードしてください。 データの可視化の目的 目的 国によって、研究のスコアと教えることに対するスコアの間の関係は同じか、それとも違うのかを平均値をもとに調べたい。 また、その国でランキングに入っている数や、卒業した後の給料のスコアはど
KREA Stable Diffusion | Atlas
Structure unstructured datasets of text, images, embeddings, audio and video.
As Grafana powers our star product – Percona Monitoring and Management (PMM) – we have developed a lot of experience creating Grafana Dashboards over the last few years. In this article, I will share some of the considerations for designing Grafana Dashboards. As usual, when it comes to questions of design they are quite subjective, and I do not expect you to chose to apply all of them to your d
R のパッケージ {targets} にコントリビュートした話 - Sansan Tech Blog
はじめに 研究開発部の小松です。 本記事は Sansan Advent Calendar 2022 の17日目の記事になります。 adventar.org 普段こちらのブログではネットワーク経済学をテーマに細々と書いています。今回は少し話題を変えて、日頃の分析でお世話になっている R のパッケージ {targets} に (半年ぐらい前になりますけれど) OSSコントリビュートした話をします。 普段の業務では Python と R 両方使っていますが、素早い対応が求められる分析業務では私は R を使っています。{tidyverse} によるデータハンドリングに慣れた身からすると、pandas での処理はまどろっこしく感じられて未だに慣れません。*1 その R を用いた分析の生産性を向上に大きく寄与しているのが、1年程前に使い始めた {targets} です。以下の記事にも、研究開発部の R
Python Interactive Network Visualization Using NetworkX, Plotly, and Dash
They say a graph is more than a thousand words. I totally agree with it. I would prefer to look at a network graph, rather than reading through lengthy documents, to understand a complicated network pattern. This post is about a Python interactive network visualization application. In the first half, it covers the network visualization…
Pandas DataFrame Visualization Tools - Practical Business Python
Introduction I have talked quite a bit about how pandas is a great alternative to Excel for many tasks. One of Excel’s benefits is that it offers an intuitive and powerful graphical interface for viewing your data. In contrast, pandas + a Jupyter notebook offers a lot of programmatic power but limited abilities to graphically display and manipulate a DataFrame view. There are several tools in the
【ggplot2】themeの使い方まとめ2021：作ったグラフの見た目をきれいにコントロールするために - Qiita
ggplot2でグラフを作っているときに困ること ggplot2を用いてR上で作図を行っていると なんかデフォルトだとx軸とy軸見えないから書き込みたいな 背景を灰色じゃなくて白にしたい！ x軸のタイトルを消して、x軸のラベルをななめ書きにしたいな… などのグラフの見た目に関わる変更を行いたいときがあると思います。 しかし、このような変更をどのようなコードで実行すればよいのかわからず困るかもしれません。 そんな時には… themeで軸の書き込み！ # Before ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) + geom_point() # After ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) + geom_poi
Python tools for data visualization¶ Welcome to PyViz! The PyViz.org website is an open platform for helping users decide on the best open-source (OSS) Python data visualization tools for their purposes, with links, overviews, comparisons, and examples. Contents: Overviews of the OSS visualization packages available in Python, how they relate to each other, and the core concepts that underlie them
A visualization of salaries and company profits. See how your salary compares to CEOs.
さて、本日は Tableau を使って地図データを可視化してみようと思います。Tableau と言えば BI ツールとして有名だと思いますが、なんと これで地図データも可視化できるようです。ちょっと地図データを可視化したいくらいだったら GIS を導入しなくても BI ツールで対応できてしまうということですね。おそらく地図関係の機能もどんどん強化されていくでしょうし、GIS 関係の会社さんは戦々恐々としているのではないでしょうか。 Tableau とは Tableauは、世界的に人気な BI ツールです。誰でも簡単にデータ分析や可視化を行うことができます。 Tableau Desktop をインストールしてみる Tableau は色々な製品があるのですが、今回はTableau Desktop Public Edition という無料で使える製品を使ってみます。以下のサイトからインストーラー
「全然寝てないのでは？」と言われるのでヘルスケアの睡眠時間データを確認してみた - karaage. [からあげ]
何故か寝てないと思われている たまに夜遅くにツイートすることがあったり、ブログを定期的に更新しているので 「寝ていないのでは？」 「botなのでは？」 と言われることが結構あります。botかどうかはさておき、寝ているかどうかは 「つれー！昨日実質1時間しか寝てないからつれーわー。実質1時間しか寝てないからなー」 と地獄のミサワのように言うのは簡単なのですが、証拠（ビジネス用語でいうところのエビデンス）がないのでなんの説得力もないですね。 そこで、チープで小型で電池長持ちの高性能スマートバンド「Xiaomi Mi Smart Band 4」です！ これをつけっぱなしにしていれば、睡眠時間が自動的に記録されるので、自己申告など無意味です。寝ている時間を無慈悲に定量的に測定してくれます。 もちろん、機器をハックすればごまかせるのですが、まあそこは私を信頼して下さいということで… ヘルスケアで睡眠
![「全然寝てないのでは？」と言われるのでヘルスケアの睡眠時間データを確認してみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dacb2331936601a8ad7d767dd95f509e7f133cf6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200312%2F20200312091650.jpg)
Microsoftは2022年4月18日（米国時間）、「Azure Managed Grafana」のプレビュー版を提供開始したと発表した。Azure Managed Grafanaは、Grafana Labsが開発したオープンソースソフトウェア（OSS）分析可視化ツール「Grafana」を、「Microsoft Azure」クラウドプラットフォームでネイティブに実行できるフルマネージドサービス。 Grafanaは、ログやトレース、指標など各種データを、保存場所にかかわらず組織全体から集めてダッシュボードに表示できる。Microsoftは「フルマネージドのAzure Managed Grafanaによって、セットアップに煩わされることなくGrafanaを導入でき、GrafanaダッシュボードはAzureのサービスやセキュリティとシームレスに統合される。高可用性、SLA保証、自動ソフトウェア
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パソナ、若者1000人雇用で一人「月10万円天引き」？淡路島「貧困ビジネス」との声も
Engadget | Technology News & Reviews
【解説】インフォグラフィックの作り方｜櫻田潤 / Jun Sakurada
【可視化ツール】GrafanaとKibanaを比べてみた - Qiita
データをインタラクティブに可視化する方法 - Qiita
名古屋駅から乗ったお客さんがどの駅で降りているのか地図上で可視化してみた - Qiita
ネットワークグラフ描画ライブラリ7個まとめ - Qiita
Traveling Salesman Problem Visualizer
膨大なメールを深層学習して運用効率化ツールを作る1 | SBテクノロジー (SBT)
Bokeh
マクロミルが新型コロナによる生活者心理データをBIツール「Tableau」で無料公開 | Web担当者Forum
Modern Data Visualization with R
Word Cloudでツイートを可視化してみた(python) - Qiita
RaspberryPiとAWS IoTを使用した温湿度の可視化[後編]
HiPlot: High-dimensional interactive plots made easy
Tips for Designing Grafana Dashboards
Python tools for data visualization — PyViz 0.0.1 documentation
Printing Money
Tableau を使って地図データを可視化してみよう！ - GIS奮闘記
Microsoft、「Azure Managed Grafana」のプレビュー版をリリース