「そうだ、数理最適化、やろう。」ってなった時にめっちゃ参考になったリンク集＆参考書｜CO-WRITE
数理最適化案件とAI/機械学習案件とのアナロジー 「やってみなければわからない」中で僕たちDSはどうするか本記事では表題に関して、脳筋系ゆるふわVTuberこと入社2年目DSの岡部がお送りいたします。（DS=データサイエンティスト） 発... ◆【理論・実践】（2021年時点で）オススメの参考書 最大のアップデートはこちらの2冊です。参考書は時代の流れに合わせていいものが出てくるものですね。もちろん過去の参考書にもいいものはたくさんありますが、日進月歩の分野である以上、新しいものに軍配が上がりやすい構図はあると思います。 しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで Pythonではじめる数理最適化： ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう 以下それぞれの所感です 【理論】「最適化分野全般を知るための『最適解』」とも言われている教科書 僕が最適化にハマっていた当時は様々な本
Airbyteを試してみた｜CO-WRITE
Open SourceのETL（今のところExtract Transform LoadのうちExtractとLoadメインみたい）ツール、Airbyteを試してみました。TechCrunchでは、オープンソースのデータパイプラインプラットフォームとして紹介されていました。 airbyte.io jp.techcrunch.com 用意されているSourceとDestinationを組み合わせて、スケジュールを実行の設定ができます。差分更新ができるコネクターが限られていたりはしますが、シンプルに散在しているデータをBigQueryってときとかは使えるかもしれません。 GCPで試してみようということで、インストールはこちらの公式ページの手順に忠実にやりました。要はDockerで一発ってことですね。 On GCP (Compute Engine) – Airbyte Documentation
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