「高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門」｜統計学習の指導のために（先生向け）※1 Pythonコードは、Google Colaboratoryのジュピター・ノートブックの環境で実行することにより動作します。 詳細は、本教材の「参考テキスト」p.159～を参照ください。 ※2「clst.csv」のデータの一部については、自然科学研究機構 国立天文台より２次利用の許可を得て掲載しております。 出典：国立天文台編「理科年表2021」，丸善出版(2020)
データ・パイプラインで考えるビッグデータ解析 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ データマネジメント ＞ Special ＞ データ・パイプラインで考えるビッグデータ解析 データマネジメント データマネジメント記事一覧へ [Sponsored] データ・パイプラインで考えるビッグデータ解析 2017年4月17日(月) リスト あらゆる企業にとって重要なテーマとなりつつある「ビッグデータ解析」だが、実際にどのように取り組めばいいのか、どうすれば満足する成果が出るのかに戸惑う企業は少なくない。大きな鍵となるのが、「データ・パイプライン」だ。 成功への鍵はデータ・パイプラインの構築 マーケティング シニアディレクター 湯本敏久氏 ビッグデータ解析は、一部の先進企業に限らず、さまざまな業種、さまざまな規模の企業にとって、重要なテーマとなりつつある。昨今の企業は、多種多様なITを活用してビジネスを推進しており、それらから得ら
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