LookML か ELT か？LookML をおすすめする 3 つの理由 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2024 年 2 月 3 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 背景 LookML は、エンタープライズ データ分析にビジネス ロジックとガバナンスを適用する優れたツールです。しかし、LookML の機能は、Dataform や DBT のようなウェアハウス内の「ELT」変換ツールの機能と一緒にされることがよくあります。 これらのツールは類似しているように見えるため、ユーザーはどちらかを選ぶ必要があると考えがちです。この投稿では、お客様がデータ分析スタックに LookML と ELT ツールの両方を使用するべき理由について、特に LookML の重要性を中心に説明します。続編の記事では、LookML と ELT のレイヤ間でビジネス ロジックと変換を設計する方法について説明します。 LookML の簡単な説明 LookML を初めて使
はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション
はじめに# データビジュアライゼーションとは，数値や文章などのデータに基づいた情報を，人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します． このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています． データビジュアライゼーション（に限らずデータ分析全般）の学習において重要なのは，分析対象のデータに興味を持てるかどうかです． 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため，モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です．
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Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams
GitHub - dbt-labs/dbt-core: dbt enables data analysts and engineers to transform their data using the same practices that software engineers use to build applications.
はじめに — Python早見帳
