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Big data processing in a data warehouse environment using AWS Glue 2.0 and PySpark

n this post, we discuss one such example of improving operational efficiency and how we optimized our ETL process using AWS Glue 2.0 and PySpark SQL to achieve huge parallelism and reduce the runtime significantly—under 45 minutes—to deliver data to business much sooner.
We did this by running a SQL query repeatedly in Amazon Redshift , incrementally processing 2 months at a time to account for several years of historical data, with several hundreds of billions of rows in total.

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Upstream aims to be the new home for your professional social life

Upstream’s first product focused on professional groups and communities, allowing users to post what the company called Professional Asks, like if they’re looking to hire someone for a certain position or need an introduction at another company.
There’s also a new spin on Events called Office Hours, allowing users to set aside structured time for virtual one-on-one sessions with anyone who’s interested in speaking to them

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Airbnb、10月20日から「Go To トラベル」割引開始 Tポイント最大5倍のキャンペーンも

　米Airbnbは10月23日、「Go Toトラベルキャンペーン」の割引を20日から順次開始しており、22日からはプラットフォーム上で割引対象のリスティング（宿）に［GO TO］マークを表示するようになったと発表した。また、12月20日までの期間限定で、すべてのリスティングを対象に、予約およびチェックアウトを完了すると、Tポイントを最大5倍付与するキャンペーンも開始した。 Source: Airbnb、10月20日から「Go To トラベル」割引開始 Tポイント最大5倍のキャンペーンも

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IoT-based predictive maintenance staves off machine failures

IoT grew up with the advent of predictive maintenance , a method of monitoring and maintaining industrial equipment to reduce the likelihood of hardware failure.
IT admins can deploy IoT sensors for predictive maintenance that monitor machinery metrics, such as vibrations, leaks and fuel levels, to detect whether equipment operates at its full potential.

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How Banks & Regulators are Applying Machine Learning

The financial services industry is no stranger to machine learning – a number of large institutions continue to successfully implement the technology across such areas as risk analytics and regulation, customer segmentation, cross-selling and upselling, sales and marketing campaign management, creditworthiness evaluation

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AIがコード補完を行うツールKiteが新たに11言語をサポート

2019年にローンチしたAIベースのコード補完ツール Kite は、とても魅力的で、早い段階から 十分な資金も獲得していた （未訳記事）が、当時はPythonしかサポートしていなかった。しかし2020年初めにはJavaScriptを追加し、米国時間10月21日には11の新しい言語のサポートを発表した。 新たにサポートされた言語はJava、Kotlin、Scala、C/C++、Objective C、C#、Go、TypeScript、HTML/CSSそして Less だ。KiteはVS CodeやJupyterLab、Vim、Sublime、Atom、それにJetBrainsのIntelliJをベースとするAndroid Studioなどをはじめ、よく使われている開発ツールのほとんどで使用することができる。 これによってKiteは、多くのデベロッパーにとって魅力的なソリューションになるだろう。同社によると、このツールを使うと、最も忙しい開発者でも1日に約175ワードのタイプ量を節約できるという。Kiteが特に傑出しているのは、その場の状況に基づいて補完の候補に適正度のランクを付ける点だ。AIを使わない競合製品のように、アルファベット順などではない。そのモデルを作るために、KiteはアルゴリズムのコードをGitHubで提供している。 サービスは無料でダウンロードして使えるだけでなく、サーバーから提供される有料の エンタープライズバージョン もある。後者は大きな深層学習のモデルを使うので、AIの能力もより優秀で、カスタムモデルを作る能力もある。有料バージョンでは複数行のコード補完もできるが、無料バージョンは1行ずつの補完しかできない。 Kiteによると、今回は新しい言語を加えただけでなく、2019年に行ったユーザー体験の評価と改善に基づいて、使用中に集中力を削ぐ要素を減らし、より適切な補完ができるようにしたとのことだ。 画像クレジット：Kite カテゴリー： 人工知能・AI タグ： Kite 画像クレジット：Bin Wang / EyeEm

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