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みなさん、仮想通貨作ってますか？ 作ったことがないという方、Ethereumを使えば簡単に仮想通貨が作れてしまいます。 最近、ERC20を使って仮想通貨を作ったり、ICOのコントラクトを作ったりする記事が多くありますが、実は Ethereum.org のチュートリアルで詳しく解説されています。Ethereumの基本機能ですからね。 仮想通貨を作るチュートリアル ICOのチュートリアル 仮想通貨の仕様 仮想通貨といってもどういう機能を持ったものが仮想通貨といえるのでしょうか？ Ethereumのチュートリアルのコードでは以下のように書かれています。 function TokenERC20( uint256 initialSupply, string tokenName, string tokenSymbol ) public { totalSupply = initialSupply * 1

SQL ゼロからはじめるデータベース操作 テーブルを集約して検索する テーブルの列の合計や平均値などの集計操作を行うには集約関数を使う。 集約関数は基本的にNULLを除外して集約する。ただし、COUNT関数のみ、COUNT(*)とすることでNULLを含めた全行を数える。 重複地を除外して集計するにはDISTINCTキーワードを使う。 集約関数 主な集約関数 関数 意味

正規形 第１正規形: スカラ値の原則 第２正規形: 部分関数従属 第３正規形: 推移的関数従属 正規化の３つのポイント 正規化とは更新時の不都合/不整合を排除するために行う。 正規化は従属性を見抜くことで可能となる。 正規形はいつでも非正規形に戻せる。(無損失分解) 正規化は常にするべきか？ 第３正規形までは、原則として行う。 関連エンティティが存在する場合は関連とエンティティが1対1になるように注意する。 正規形のpros/cons 利点1: データの冗長性が排除され、更新時の不整合を防止できる。 利点2: テーブルの持つ意味が明確になり、開発者が理解しやすい。 欠点: テーブルの数が増えるため、SQL分で結合を多用することになり、パフォーマンスが悪化する。 論理設計とパフォーマンス 正規化とSQL 非正規化テーブルならば、SQLで結合を使わずに済む。 正規化と検索SQLのパフォーマンス

Pythonを使ったデータサイエンティストになるための修行です。 ついに３種の神器のひとつPandasをやっていきましょう。 PandasはPythonの超絶最強データ解析用パッケージです。 Excelでできることはなんでもできるので非常に便利。（Excelにできないこともできる） numpyやmatplotlibなどとの相性も抜群でシームレスに利用できる。 Pandasを使ったPythonプログラムの実行は以下で説明しているIPython Notebookを使うのが良いと思います。 PREV →【Python】蛇使いへの道 (5) Matplotlibと戯れる NEXT → Pandasの応用(できるだけ早く) こんな感じでDataFrameやグラフなどをキレイに可視化してくれます。すごいね。 Pandasのデータ構造 Pandasには3つのデータ構造があります。 1次元配列: Seri

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