AWSなにそれ美味しいの！？

1. データを扱いたい！
はじめてのAWS
株式会社メンバーズ (矢代)やっしー

2. 自己紹介
• 矢代 祥一（ヤシロ ショウイチ）
• BG Computer Science
• Twitter : @yassh_i
• 1997年埼玉県生まれ。
• メンバーズ データアドベンチャー
データアーキテクト
ポートフォリオ：https://yasshi-lab.tech/
Github：https://github.com/YaCpotato
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3. 想定視聴者層
データ分析に興味がある方、はじ
めて間もない方
AWSなにそれ美味しいの？な方

4. はじめに

5. データ分析・データ基盤構築でよく使う
AWSサービス
• Amazon Athena
• Amazon EMR
• Amazon RedShift
• Amazon Kinesis
• Amazon ElasticSearch
Service
• Amazon QuickSight
• Amazon S3
• Amazon S3 Gracier
• AWS Backup
• AWS Lake Formation
• AWS Glue
• AWS Data Exchange
• Amazon SageMaker• Amazon MSK
• Amazon Kinesis
• AWS Glue
分析 データの移動 データレイク 予測・機械学習

6. 今回紹介するもの
• Amazon Athena
• Amazon EMR
• Amazon RedShift
• Amazon Kinesis
• Amazon ElasticSearch
Service
• Amazon QuickSight
• Amazon S3
• Amazon S3 Gracier
• AWS Backup
• AWS Lake Formation
• AWS Glue
• AWS Data Exchange
• Amazon SageMaker• Amazon MSK
• Amazon Kinesis
• AWS Glue
分析 データの移動 データレイク 予測・機械学習

7. 収集・可視化・分析が可能
Amazon Athena Amazon QuickSightAmazon Simple
Storage Service (S3)

8. 難易度：★
とりあえずAWS触ってる感が欲しい
• なにかのオープンソースのCSV（整然データ）をS3に入れて、
QuickSightでお手軽可視化
Amazon QuickSightAmazon Simple
Storage Service (S3)
整然CSVファイル 例：
https://www.meti.go.jp/statistics/bigdata-statistics/bigdata_pj_2019/pos_gfk_intage.html

9. 整然データ
ってなに？
個々の変数が1つの列をなす
個々の観測が1つの行をなす
個々の観測の構成単位の類型が1つの
表をなす
個々の値が1つのセルをなす

11. 難易度： ★ ★
〜もう一歩進んだ可視化〜
• S3に入れたデータを、Athenaでカスタム集計して、
QuickSightで可視化
Amazon QuickSightAmazon Simple
Storage Service (S3)
Amazon Athena

12. Appendix
• METI POS小売販売額指標[ミクロ]
https://www.meti.go.jp/statistics/bigdata-
statistics/bigdata_pj_2019/pos_gfk_intage.html
• AWSアーキテクチャアイコン
https://aws.amazon.com/jp/architecture/icons/