データ分析で頻出のPandas基本操作 - Qiita
はじめに 機械学習や深層学習が人気の昨今ですが、それらのモデルの精度に最もクリティカルに影響するのはインプットするデータの質です。データの質は、データを適切に把握し、不要なデータを取り除いたり、必要なデータを精査する前処理を行うことで高めることができます。 本頁では、データ処理の基本ツールとしてPandasの使い方を紹介します。Pandasには便利な機能がたくさんありますが、特に分析業務で頻出のPandas関数・メソッドを重点的に取り上げました。 Pandasに便利なメソッドがたくさんあることは知っている、でもワイが知りたいのは分析に最低限必要なやつだけなんや…！、という人のためのPandasマニュアルです。 また、単に機能を説明するだけでは実際の処理動作がわかりにくいため、ここではSIGNATE(旧DeepAnalytics)のお弁当の需要予想を行うコンペのデータを拝借し、このデータに対
DynamoDBのインフラコスト構造と削減策 - ゆううきブログ
Amazon DynamoDBは、RDSのようなインスタンスサイズによる課金モデルではなく、ストレージのデータ使用量とスループットを基にした課金モデルになっている。 インスタンスサイズによる課金モデルでないデータストア系サービスとして、他にはS3、Kinesisなどがある。 これらは、AWSの中でも、フルマネージドサービスと呼ばれる位置づけとなるサービスだ。 フルマネージドサービスは、ElastiCacheのようなそうでないものと比較し、AWSに最適化されていて、サービスとしてよくできていると感じている。 Mackerelの時系列データベースのスタックの一つとして、DynamoDBを採用している。 時系列データベースの開発は、コストとの戦いだったために、それなりにコスト知見が蓄積してきた。(時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログ) (※ 以下は、2018
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