エンジニア以外でもSQLを使いこなす社内勉強会の取り組み - Qiita
概要 CBcloudでは、各部署のKPIをモニターし、業務改善に必要なデータを可視化するために、Metabaseを活用しています。データに基づいた意思決定を迅速に行い、業務効率を高めることができます。 しかし、データの抽出や可視化においては、エンジニアのサポートが必要とされる場面が多く、迅速に対応することが難しい場面も多々あります。そこで、私たちはエンジニア以外の社員が自ら必要なデータを抽出できるようになることを目指し社内でSQL勉強会を開催したいな〜と思っていたところ、社内からGASやSQL学びたい！という声が！！！ ということでSQL勉強会を @aipacommander と共に開催する事になりました！開催は発起人のパートナーズサクセス本部I.A氏を中心に進めてもらっています。いつもありがとうございます！ 前提 CBcloudは物流ラストワンマイルの配送プラットフォーム「ピックゴー」を
MySQLのインデックスの貼っていいとき悪いときを原理から理解したいよ😭
今回答えを出したい問いはこちら！！ インデックスはどのような仕組みを以て、何を実現したいものなのか それを踏まえたとき、インデックスはどういう場合になぜ貼る方が良いのか。また、どういう場合になぜ貼らない方が良いのか 大体分かっているよって人はサヨナラって感じのおさらい記事だぜ！！！！それじゃいってみよー🎉 あと、おれは今回MySQLにしぼっていくぜ👶 ってわけでOracleとかに興味があるやつは引き返しな！ indexの概要 公式の見解としては「where句を使ったselectクエリの実行速度を向上させるために実装されている、各行へのポインターのような振る舞いをする仕組み」って感じ👶 The best way to improve the performance of SELECT operations is to create indexes on one or more of t
データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita
はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい
データベースのロックの基礎からデッドロックまで
データベースのロックについて、資料を読んだり実際に試してみたので、学んだことを整理してみようと思います。はじめにロックについての基本的な知識を整理して、最終的にはデッドロックとその対策について説明します。 使用したソフトウェアのバージョン MySQL 8.0.31 この記事ではMySQLを使用しています。その他のデータベースについては、基本的な部分は共通していると思いますが、異なる点があることをご了承ください。 ロックとは何か（概要） ロックはデータの更新を正しく行うための仕組みの一つで、あるデータに対する更新処理を制御するためのものです。ここで、データを正しく更新するとはどういうことかを説明するために、口座への振込を例に考えてみます。 例えば、口座Aから口座Bに1万円の振込を行うとします。このとき、口座Aの出金処理と口座Bの入金処理は、必ず両方が成功しなければなりません。このための仕組み
上原亜衣、AI化 画像生成AIに元セクシー女優を学習させたデータを無料配布
元セクシー女優の上原亜衣さんが、AIを活用したプロジェクト「AI uehara project」を3月19日に発表しました。 「AI uehara project」は、上原亜衣さんの名前（＝亜衣）とAIを掛け、「上原亜衣、AI化」を掲げて始動したプロジェクト。 上原亜衣さんの写真を画像生成AI「Stable Diffusion」に追加学習させるLoRAファイルが公開され、「上原亜衣AI画像コンテスト」と題したTwitter上でのコンテスト企画が行われています。 誰でも上原亜衣の顔を生成できるように 今回無料配布されているのは、NFT「Ai Uehara GM Collection」（外部リンク）として販売されている写真群を「Stable Diffusion」に追加学習させるLoRAファイル（外部リンク）。 このLoRaファイルを手元の「Stable Diffusion」に導入することで、誰
社会人のためのデータサイエンス入門
この度、「社会人のためのデータサイエンス入門」の開講に先立ち、「誰でも使える統計オープンデータ」を特別開講しております。 入門編と学習することで、統計の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べます。この機会にぜひ2講座併せてご受講ください。 ※「《特別開講》誰でも使える統計オープンデータ」は、修了証の発行はございません。 講座内容 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち"データサイエンス"力の高い人材が求められている。このようなことを踏まえ、本コースでは"データサイエンス"力の向上を目指し、事例なども踏まえ、データ分析の基本的な知識を学ぶ。 コースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用されているかについて、実際のデータを用いた分析事例を紹介する。第2週では、データを理解し、分析する際に必要な統計学の基礎につい
総務省が無料データサイエンス講座を開講、松尾豊氏ら講師に | Ledge.ai
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習（外部サイト）」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析（統計分析）の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
機械学習で競馬の回収率100%超えを達成した話 - Qiita
はじめに みなさん競馬はお好きでしょうか？ 私は今年から始めた初心者なのですが、様々な情報をかき集めて予想して当てるのは本当に楽しいですね！ 最初は予想するだけで楽しかったのですが、『負けたくない』という欲が溢れ出てきてしましました。 そこで、なんか勝てる美味しい方法はないかな〜とネットサーフィンしていたところ、機械学習を用いた競馬予想というのが面白そうだったので、勉強がてら挑戦してみることにしました。 目標 競馬の還元率は70~80%程度らしいので、適当に買っていれば回収率もこのへんに収束しそうです。 なのでとりあえず、出走前に得られるデータを使って、回収率100パーセント以上を目指したいと思います！ 設定を決める 一概に競馬予測するといっても、単純に順位を予測するのか、はたまたオッズを考えて賭け方を最適化するのかなど色々とあると思います。また、買う馬券もいろいろな種類があります。 今回
『みんなのデータ構造』でデータ構造の基礎を学んだ - valid,invalid
データ構造とアルゴリズムの学習の一環として『みんなのデータ構造』を読んだ。これまでで最も良いデータ構造の学習になった。 みんなのデータ構造 作者:Pat Morin発売日: 2018/07/20メディア: 単行本（ソフトカバー） 日本語訳がWebで公開されているので気になる方は無料で読める。が、著者や訳者や出版社応援の意味も込めて購入すると良いと思います。また、ラムダノート社のサイトから買うと紙書籍と電子書籍のセットがお得。 内容 データ構造とアルゴリズムに関連する本はアルゴリズム寄りのものが多いが、データ構造に焦点を当て続けていることが本書の特色。 内容の依存関係 p.21より 大学の教科書のように、正確性を優先したハードコアな内容。 アルゴリズムの内容も少しだがある。「11章 整列アルゴリズム」ではそれまでの章で学んだデータ構造がどのように使われるかを一瞥でき、「12章 グラフ」では深
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