Linked Open Data勉強会2020 後編：SPARQLの簡単な使い方、SPARQLを使った簡単なアプリ開発
Linked Open Data勉強会2020 後編：SPARQLの簡単な使い方、SPARQLを使った簡単なアプリ開発 前編：https://www.slideshare.net/KnowledgeGraph/linked-open-data2020-lod Read less
How to win a Kaggle competition in Data Science (via Coursera): part 1/5
Source: CourseraThese are my notes from the 5-weeks course on Coursera, as taught by a team of data scientists and Kaggle GrandMasters. ## Week 1 ##by Alexander Guschin, GM #5, Yandex, lecturer at MIPT Mikhail Trofimo, PhD student at CCAS Learning ObjectivesDescribe competition mechanicsCompare real life applications and competitionsSummarize reasons to participate in data science competitionsDesc
How to Win Kaggle Competitions | by Pavel Ostyakov | Kaggle Days Paris
Pavel Ostyakov "How to win competitions, spending a minimum amount of time" Kaggle Days Paris was held in January 2019 and gathered over 200 participants to meet, learn and code with Kaggle Grandmasters, and compete in our traditional offline competition. This edition is presented by LogicAI in partnership with Kaggle and sponsored by LVMH, Christian Dior, Sephora, and Louis Vuitton. Kaggle D
消費者行動論 -- マーケティングとブランド構築への応用| 有斐閣
消費者情報処理の理論を軸に，様々な段階の消費者選択に焦点を当てながら多様な消費者の行動を整理し，理解するための基本理論を易しく解説。消費者行動分析をマーケティング戦略，ブランド戦略につなげるための枠組みも提示する待望のスタンダード。 第１部 消費者行動分析の基本フレーム 第１章 消費者行動とマーケティング 第２章 消費者行動の分析フレーム 第３章 消費者行動研究の系譜 第２部 環境要因の変化と消費者行動 第４章 消費行動と消費パターンの分析 第５章 消費者行動の変化とその諸相 第３部 消費者情報処理の分析フレーム 第６章 情報処理のメカニズム 第７章 情報処理の動機づけ 第８章 情報処理の能力 第４部 購買意思決定プロセスと情報処理 第９章 購買意思決定の分析 第10章 購買前の情報処理 第11章 購買時の情報処理 第12章 購買後の情報処理 第５部 消費者行動分析の応用 第13章 消費者
マーケティング・サイエンス入門 -- 市場対応の科学的マネジメント 新版| 有斐閣
データと論理に基づき，市場の正確な把握を試みるマーケティング・サイエンスの基本的な考え方や具体的手法を，平明に解説する決定版テキスト。マーケティング計画の流れに沿って解説され，自然とロジカルな思考が養える，待望の新版化。自己研修にも最適。 序 章 マーケティング・サイエンスのすすめ 第１章 ビジネス・チャンスの発見 第２章 消費者行動 第３章 マーケティング情報の収集と活用 第４章 マーケティング戦略の決定 第５章 製品デザイン 第６章 プライシング 第７章 コミュニケーションと広告 第８章 プロモーション 第９章 流通と営業 第10章 テストとコントロール 第11章 現代マーケティング(1)：データベース・マーケティング 第12章 現代マーケティング(2)：ブランドの評価と測定
Forecasting: Principles and Practice (3rd ed)
Forecasting: Principles and Practice (3rd ed) Rob J Hyndman and George Athanasopoulos Monash University, Australia Buy a print version Welcome to our online textbook on forecasting. This textbook is intended to provide a comprehensive introduction to forecasting methods and to present enough information about each method for readers to be able to use them sensibly. We don’t attempt to give a thoro
SQL Performance Explained - buy directly from the author with free delivery
A Book For DevelopersSQL performance books are tomes. Hundreds of pages filled with knowledge… …not relevant to developers. SQL Performance Explained focuses on what developers need to know. Just 200 pages… …yet covering all major databases. (PayPal, global free shipping) Remove Paperback also available at Amazon.com. (paperback only, paid link) “This is the best book on indexes that currently exi
git で shallow clone - Qiita
$ time git clone --depth=1 git@github.com:ruby/ruby.git 1.26s user 1.42s system 20% cpu 12.964 total 早い！ git log で見た時に commit log が depth で指定した数だけになっている。ローカルへの commit log をそれだけしか積まないので早くなるのだ。svn 的だ。 注意：ただし、このレポジトリから push はできなくなるので、用途は限定的だ。手元に素早く持ってきたいだけの場合に使う。Jenkins とか CI 環境で使うとよさそう。 branch あとこれはおまけだけど、clone してから git checkout -b ブランチ名 origin/ブランチ名 で branch を切り替えるよりも、clone 時に --branch でブランチ名を指定しつつ
git リポジトリの最新の履歴だけを取得する shallow clone - Qiita
git でリポジトリを clone した場合、通常は元のリポジトリを丸ごと取得してきます。 しかし、最新版が取得できればそれでよい、過去の履歴情報はいらない、という場合もあるかと思います。そんなとき、次のようにすればリポジトリを丸ごと取得せず、最新版だけ取得できます。 これは、git のマニュアルでは shallow clone と呼ばれています。 オプション depth に渡す値は、取得する履歴の数です。上記では 1 を指定しているので、最新のみを取得します。depth 1 で shallow clone したリポジトリで git log を実行すると、ログが 1 つしかないのが分かります。 利点 変更履歴が多くて通常の clone では時間がかかるような git リポジトリの場合、shallow clone を使うことで通常の clone より速く最新版を取得できます。 とりあえず最近
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How to Win a Data Science Competition | Kaggle
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