これを読めばあなたもプロフェッショナル！DWH入門 - Analyze IT.
仕事柄、情報分析目的のRDBMSを触ることが多いのですが、こういった情報分析用途に用いるDBをDWH*1と言います。 以前、勉強会の懇親会でユーザーの立場でこういったシステムの構築に関わっているが、経験がなく、どのように構築していいかわからない。 またこの手の知識をどう勉強していいかわからない。と仰っていた方がいました。 別に大して難しい話でもないのですが、独自の単語が多い上、意外と資料がなくて困る分野だなとは思います。 そういうわけで、もしこの手の分野が難しいと感じている方は損をされています。 ぶっちゃけ、DWHは簡単な概念を少し覚えるだけで、もうプロフェッショナルになれます。 ベンダーやSIerともベシャリまくれることができます。 というわけで、自分なりにDWH関連の初歩の知識である上記の簡単な概念をまとめてみることにしました。 押さえておきたい単語は以下の6つ。 情報系システム、DW
究極のデータサイエンティストVS至高のデータサイエンティスト - Analyze IT.
ネットで面白いコピペを発見したので貼り付けておきますね。 山岡「こちらが我々の考える究極のデータサイエンティストです。」 京極「なんやて、経済学部出身やないか！ITに統計学、業務、この中で先の二つの技術的素養が必要なデータサイエンティストには理系出身者が定石やで山岡はん。」 山岡「確かに、数学のスキルが要求されるデータサイエンティストには普通の文系出身者は厳しい。しかし、彼の学部時代の専攻は計量経済学。実務では高度なアルゴリズムやビックデータの解析基盤の構築のスキルなんか本当は必要ない、経済学の手法が求められているんだ。」 京極「なんやてっ！」 山岡「ビッグデータといっても、小売りの場合大きくて１千万件程度、普通のRDBMSで処理可能だし、非構造化データなんて必要ない。アルゴリズムもSPSSやRなんかのツールに入力して結果を解釈できれば十分なんだ。一方で、政府の統計を駆使して地域の需要を推
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