JavaScriptは、プログラミング言語のひとつです。ネットスケープコミュニケーションズで開発されました。 開発当初はLiveScriptと呼ばれていましたが、業務提携していたサン・マイクロシステムズが開発したJavaが脚光を浴びていたことから、JavaScriptと改名されました。 動きのあるWebページを作ることを目的に開発されたもので、主要なWebブラウザのほとんどに搭載されています。
フロントエンドの必要性について
JavaScriptは、プログラミング言語のひとつです。ネットスケープコミュニケーションズで開発されました。 開発当初はLiveScriptと呼ばれていましたが、業務提携していたサン・マイクロシステムズが開発したJavaが脚光を浴びていたことから、JavaScriptと改名されました。 動きのあるWebページを作ることを目的に開発されたもので、主要なWebブラウザのほとんどに搭載されています。
BigQuery MLの線形回帰で電力需要予測やってみた
グルーヴノーツ コンサルタントの吉村です。 先週（日本時間7月26日午前1時過ぎ）に発表されたBigQuery MLを試してみました。 BigQuery MLとはGoogleのDWHであるBigQuery上で線形回帰とロジスティック回帰を実現するものです。 もちろんBigQueryで動くのでモデルを作るところも並列で高速に処理されることが期待できます。 これまで線形回帰といえばR言語やPython、またはExcelの分析ツールアドイン（16項目制限有り）を使っていたかと思います。 これがBigQueryでやればクエリを書けばプログラミングはいらないしデータサイエンティストには便利ですよね。 さて実際に使ってみたいと思います。題材としてはもちろん電力需要で線形回帰でモデルを作って予測していきます。元ネタのデータはこの形です。 説明変数 ・月（1〜12の整数が文字列として入っている） ・曜日（
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