Pythonで始めるMapReduceデータ処理：中級者向け - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに MapReduceは大規模データ処理のための強力なプログラミングモデルです。本記事では、Google Colab環境でPythonを使用してMapReduceの概念を学び、効率的なデータ処理パイプラインを構築する方法を解説します。 MapReduceの概要 MapReduceは主に2つの段階から構成されています： Map: 入力データを key-value ペアに変換する Reduce: 同じキーを持つ値をまとめて処理する これらの操作を組み合わせることで、大規模なデータセットを効率的に処理することができます。 記事の目
Python + Hive on AWS EMR で貧者のログサマリ
Sep 14, 201422 likes6,707 viewsAI-enhanced description 1. Akira Chiku is an engineer who works on an engineering team. Their requirements include collecting between 10-20GB of data per day from various sources like Hadoop and Hive. 2. Data is collected from sources like Fluentd and parsed using Query String and stored in Hive. It is then processed and visualized. 3. Data can be stored in S3, proce
データサイエンティストを目指すに当たって、ぜひ揃えておきたいテキストたちを挙げてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記2 2015年末の時点での最新リストはこちらです。 追記 この記事の5カ月後にもう少し更新した内容の「お薦め本リスト」記事を2つupしてますのでそちらもお読みください。 2013年秋版：データサイエンティストを目指すなら揃えておくべき10冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 2013年秋版：データ分析初心者にお薦めする「基礎を本当にゼロから学ぶ」ためのテキスト5冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 今回は、僕が実際に自然科学の研究者からデータサイエンティストへと転身するに当たって、いつも脇に置いていたテキストや同僚が参考にしていたテキストをまとめて紹介します。 ※以下僕も持っているものには「＊」を打ってあります*1*2*3 統計学 統計学入門 (基礎統計学) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メ
Mahoutを使ったNaiveBayesによる機械学習 - Y's note
入門 ソーシャルデータ ―データマイニング、分析、可視化のテクニック 作者: Matthew A. Russell,奥野陽（監訳）,佐藤敏紀（監訳）,瀬戸口光宏（監訳）,原川浩一（監訳）,水野貴明（監訳）,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2011/11/26メディア: 大型本購入: 18人 クリック: 779回この商品を含むブログ (42件) を見る BigDataでの機械学習 膨大なデータに対して機械学習を行いたい時にlocalの端末一台では処理の時間が掛かりすぎてしまいます。学習、モデル作成、予測のそれぞれの処理を高速で行うための一つのSolutionがHadoop上で機械学習をしてしまうことだと思います。Hadoop上で機械学習をするための便利なライブラリとしてJAVAベースのMahoutがあります。この記事ではMahoutによるNaiveBayes分類学習を
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