俺のDXを実現するためのサーバレスなデータ基盤開発と運用 / Serverless Data Platform and BaseballDevelopers Summit 2023登壇資料 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20230209/session/4196/
AI Jupyter Notebook for Data and Excel Automations | Mito
Analysts automate Excel reports without writing code from scratchData scientists accelerate EDA, visualization, and feature engineeringML engineers build and iterate on models faster with AI assistance %%%%%####%# %%%%%%%#####*****###%%## ####*#****++****+++++=:....:-== %*++=+++****+=-=#+----:-==---:.. .:== =+*-==++***=+=--+--*=--=-==-------=-....-= --.=-=+*****:-+=#=+=+==++++++++==*==-:---...-= -
Pythonでいい感じにバッチを作ってみる - prefectをはじめよう - JX通信社エンジニアブログ
JX通信社シニア・エンジニアで, プロダクトチームのデータ活用とデータサイエンスのあれこれ頑張ってるマン, @shinyorke（しんよーく）です. 最近ハマってるかつ毎朝の日課は「リングフィットアドベンチャー*1で汗を流してからの朝食」です. 35日連続続いています. 話は遡ること今年の7月末になりますが, JX通信社のデータ基盤の紹介&「ETLとかバッチってどのFW/ライブラリ使えばいいのさ🤔」というクエスチョンに応えるため, このようなエントリーを公開しました. tech.jxpress.net このエントリー, 多くの方から反響をいただき執筆してよかったです, 読んでくださった方ありがとうございます！ まだお読みでない方はこのエントリーを読み進める前に流して読んでもらえると良いかも知れません. 上記のエントリーの最後で, 次はprefect編で会いましょう. という挨拶で締めさせ
食べログ3.8問題に終止符を打つ
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp
統計的因果推論のためのPythonライブラリDoWhyについて解説：なにができて、なにに注意すべきか - Unboundedly
機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy documentation これまで因果推論があまり浸透してこなかった*1データサイエンス界に新しい風が吹くのではと期待が高まります。 一方でこのパッケージが何を可能にし、逆に何ができないのかを理解しなければ、雑なデータ分析が増えて逆に有害なのではと思い、今回ブログを書くことにしました。 先に言っておくと、私自身はPythonをメインに使っているわけではありません（使ったことはあるので一応コードを読んで何が起こっているかくらいはわかります）。したがって本記事の目的は、DoWhyライブ
ダルビッシュ有さんが2017年に投げた投球データをPythonとBigQueryで軽く調べてみた - Lean Baseball
今日で週休七日生活が終わる野球エンジニアこと@shinyorkeです. 昨年末に,BigQueryに突っ込んだ野球データでダルビッシュ有さん（@faridyu）の投球データについてかる～く調べてみました. 「今年こそPythonでデータ分析するぞ！」 「BigQueryをPythonから使いたいぞ！」 っていう野球好きの方の参考になれば幸いです. なお今回はホントにデータを覗き見した程度の軽いネタです. TL;DR 投球コースを散布図で可視化するといい感じになる 球種と結果をSankey Diagramにするのも面白い BigQueryとJupyter,pandasの組み合わせすっごい楽 次回はPySparkあたりで学習とかさせたい 多分おそらく@faridyuさんはここに書いた分析と傾向の斜め上をいくと思ういや行って欲しい（ファンとして） Starting Member TL;DR St
【Day-12】時系列分析の良リソースまとめ&基礎チュートリアル - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 12日目。 今までは、時間に依存しないデータについて取り扱ってきました。 しかし、世の中のデータは時間に依存したデータも多いのが事実です。 時間に依存しないデータは、その分各データを独立に扱うことができますが、時系列データはそういうわけにはいきません。なので、なかなか難しいのです。 今日は時系列のさわりをまとめて、また、時系列予測のチュートリアルをしていきます。 参考にできるサイト メタ的な記事 pythonの実装も含めて ディープラーニング系 本 読みたい論文(積読) Toeplitz Inverse Covariance-Based Clustering of Multivariate Time Series Data WAVENET: A GENERATIVE MODEL FOR RAW AUDIO 基礎チュートリアル データの用意 定常性のチ
焼肉最適化問題 | 一生あとで読んでろ
本稿はSFC-RG Advent Calendar 2016の4日目である． はじめに あなたは研究の中間発表を終えて，今晩何を食べようか考えている．たしかに準備不足ではあったけれど，研究の前提をいまいち解さないファカルティの高飛車な質問にはうんざりしたし，今日くらいはパーッと気分転換したいものだ．そういうわけで，あなたは⊿館を飛び出して焼肉 ざんまい 湘南台店に行くことにした． 組合せ最適化 さて，着席し，メニューを開いたあなたはしばし考える．限られた予算，限られた時間，限られた胃袋の容量——いったい何を頼めば最も満足できるだろうか？ そんなとき，組合せ最適化が役に立つんです．騙されたと思って，メニューを必死に転記してみよう：
TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 - すぎゃーんメモ
以前から書いているDeep Learningによるアイドル顔識別の話の続き。 コツコツと顔画像収集とラベル付けを続けて、そこそこにデータが集まってきたので ここらでちゃんと性能評価をしてみよう、と。 データセットの作成 今回は、現時点で重複なく180件以上の顔画像が集まっている40人のアイドルを分類対象とした。 対象アイドル一覧 これらのアイドルに分類のラベルindexを振り(推してる順とかじゃなくてランダムにね)、それぞれから無作為に抽出した180件の顔画像をそれぞれラベルとセットでレコードを作り、シャッフルして30件ずつ6つのデータセットに分けて保存。 data-00.tfrecords data-01.tfrecords data-02.tfrecords data-03.tfrecords data-04.tfrecords data-05.tfrecords レコードは、以前の記
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Pythonによるアクセスログ解析入門 / Tutorial on Access Log Analysis by Python
Stanford CS course on data visualization techniques (Winter 2020)
Jupyter(Python)とBigQueryによるデータ分析基盤のDevOps #pyconjp // Speaker Deck