「BigQuery ML」：SQLで機械学習ってどういうこと？試しにSQLでロジスティック回帰を書いてみた。 | Wantedly Engineer Blog
「BigQuery ML」：SQLで機械学習ってどういうこと？試しにSQLでロジスティック回帰を書いてみた。 はじめにGoogle Cloud Next 2018でBigQuery MLが発表されました。 文字通り、「BigQuery + 機械学習(Machine Learning)」を実現するもののようです。さっそく試してみたので、どんなものなのかと、その原理（の一部）を紹介したいと思います。この記事ではBigQuery MLの紹介と、それを直接SQLでやったらどのくらい大変かを見てみます。 BigQueryとは？BigQuery は、Google が提供するサーバーレスでスケーラビリティに優れた、低コストのエンタープライズ向けデータ ウェアハウスですとあるように、Googleのクラウドサービスの一つで、大規模なデータを貯めておくことができ、大量のデータに対しても分散して高速なデータの取
Fun with SQL: Recursive CTEs in Postgres
Fun with SQL: Recursive CTEs in Postgres Written by Craig Kerstiens May 15, 2018 Common Table Expressions (CTEs) are a powerful construct within SQL. In day to day conversation, you may hear CTEs referred to as WITH clauses. You can think of CTEs as similar to a view that is materialized only while that query is running and does not exist outside of that query. CTEs can be very useful building blo
SQLアンチパターンon Rails Ⅲ部（クエリ） - Qiita
はじめに SQLアンチパターンをRailsの文脈で読み解いていきます。 この記事では、Ⅲ部 クエリのアンチパターン（13~18章）を取り上げます。 リンク SQLアンチパターンon Rails Ⅰ部（論理設計） SQLアンチパターンon Rails Ⅱ部（物理設計） SQLアンチパターンon Rails Ⅳ部（アプリケーション開発） 本文 13. フィア・オブ・ジ・アンノウン（恐怖のunknown） null: falseを適切につけましょう。 nullが嫌だからって、退職日に2100-12-31みたいな謎の値を入れるのはNG。 &.（ぼっち演算子）とかtryとか||を適切に使ったらそこまで苦しめられることもない気もする。 14. アンビギュアスグループ（曖昧なグループ） グループ内で最大値を持つ行を取得する、というのはActiveRecordだと無理っぽい。 パフォーマンスを妥協できるな
SQL Indexing and Tuning e-Book for developers: Use The Index, Luke covers Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQL Server, ...
A site explaining SQL indexing to developers—no crap about administration. SQL indexing is the most effective tuning method—yet it is often neglected during development. Use The Index, Luke explains SQL indexing from grounds up and doesn’t stop at ORM tools like Hibernate. Use The Index, Luke is the free web-edition of my book SQL Performance Explained (from Є9.95). Be sure to subscribe my free ne
マーケターもクエリ言語をやりましょう！2017初夏 「ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ」 - MM-LAB NEWS
「ビッグデータ分析・活用のための」と描かれている通り、文中は大規模データを想定したSQL文が並びます。このビッグデータな時代、色んなSQL本が出版されていますが、ここまで実用的で、かつサンプル例が揃った本に初めて出会いました。 著者はDMM.comラボに勤められているエンジニアの方だそうですが、この書籍の元ネタは現場で実際に使っているSQL文か著者の個人的なメモなのではないでしょうか。それくらい「痒い所に手が届く」「困った時に知っておきたい」サンプル例ばかりです。 今回は、この本で着目すべき3つの注目点を簡単に纏めてみました。 その1：非エンジニア向けの易しい解説書スタンスそもそもビッグデータと一口に申しても、データを管理しているエンジニア、データを分析するデータサイエンティスト、データからインサイトを得たいマーケターや営業や経営者、立場によって「データ」は違って見えるはずです。 エンジニ
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