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XBRL 概要 特徴 分類 上位概念・下位概念 メリット デメリット 既存との比較 競合 導入ポイント 注意点 今後 関連キーワード XBRL 概要 XBRLは、ビジネスレポートの作成、交換、分析を効率化するために設計されたXMLベースのオープンスタンダードな言語です…
ebXML (Electronic Business using eXtensible Markup Language) の概要 概要 特徴 分類 上位概念・下位概念 メリット デメリット 既存技術との比較 競合 導入ポイント 注意点 今後 関連キーワード ebXML (Electronic Business using eXtensible Markup Lang…
Looker Studioの概要 Looker Studioの特徴 分類と上位概念・下位概念 Looker Studioのメリット Looker Studioのデメリット 既存ツールとの比較 競合ツール 導入のポイント 注意点 今後 関連キーワード Looker Studioの概要 Looker Studio Overview Looker St…
Polars に関する概要 特徴 分類 上位概念・下位概念 メリット デメリット 既存のライブラリとの比較 競合 導入ポイント 注意点 今後 関連キーワード Polars に関する概要 Polars — DataFrames for the new era Polars は、高速で効率的なデータ操作を目的と…
Apache Iceberg について 概要 特徴 分類と上位・下位概念 メリット デメリット 既存技術との比較 競合 導入ポイント 注意点 今後 関連キーワード Apache Iceberg について 概要 Apache Iceberg - Apache Iceberg™ Apache Iceberg は、大規模な分析データセ…
BIツール BIツールとは？ BIツールの特徴 BIツールの分類 BIツールの上位・下位概念 BIツールのメリット BIツールのデメリット 既存との比較 競合 導入ポイント 注意点 今後 関連キーワード まとめ Tableau、Power BI、Looker、Qlik Sense 比較表 各ツールの…
データ中心AI（Data-Centric AI）に関する詳細 概要と特徴 分類と上位概念・下位概念 メリット デメリット 既存との比較 競合 導入ポイント 注意点 今後 関連キーワード データ中心AI（Data-Centric AI）に関する詳細 概要と特徴 Data-centric AI Resource H…
DMBOK第2版：データマネジメントの羅針盤 DMBOK第2版の概要と特徴 DMBOK第2版の分類と上位概念・下位概念 DMBOK第2版のメリット DMBOK第2版のデメリット 既存との比較と競合 導入ポイントと注意点 今後と関連キーワード まとめ DMBOKの9つの主要な知識領域の…
Azure Databricks Azure Databricksとは？ Azure Databricksの特徴 Azure Databricksの分類と上位・下位概念 Azure Databricksのメリット Azure Databricksのデメリット 既存との比較 競合 導入ポイント 注意点 今後の展望 関連キーワード まとめ Azure Data…
Apache Kafka Apache Kafkaの概要、特徴、メリット・デメリット、比較、導入方法 Apache Kafkaとは？ Apache Kafkaは、大規模なリアルタイムデータの処理に特化した、分散型ストリーミングプラットフォームです。大量のデータを高速に処理し、様々なアプリケ…
CDP活用の最適解を導く 事例から見えてくる、人材、プロジェクト、組織の在り方（トレジャーデータ 重原 洋祐 冨田 恭平 阪口 暁 小暮 和基 矢戸 政法）｜翔泳社の本 概要 カスタマーデータプラットフォーム＝CDPをすでに利用している方や導入を検討されてい…
Data and AI 関連の主な資格 Fundamentals Exam AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals - Certifications | Microsoft Learn Exam DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals - Certifications | Microsoft Learn Role-based Exam AI-102: Designing and…
Fundamentals of Data Engineering まとめ Link Fundamentals of Data Engineering [Book] 目次en I. Foundation and Building Blocks 1. Data Engineering Described 2. The Data Engineering Lifecycle 3. Designing Good Data Architecture 4. Choosing T…
Fundamentals of Data Engineering まとめ Link Fundamentals of Data Engineering [Book] 概要 Data engineering has seen significant growth over the past decade. The book provides a comprehensive view for software engineers, data scientists, an…
