AWS Data Wranglerを使って、簡単にETL処理を実現する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Data Wranglerを使って、簡単にETL処理を実現する 2019年9月、Github上にAWS Data Wrangler(以下、Data Wrangler)が公開されました。Data Wranglerは、各種AWSサービスからデータを取得して、コーディングをサポートしてくれるPythonのモジュールです。 現在、Pythonを用いて、Amazon Athena(以下、Athena)やAmazon Redshift(以下、Redshift)からデータを取得して、ETL処理を行う際、PyAthenaやboto3、Pandasなどを利用して行うことが多いかと思います。その際、本来実施したいETLのコーディングまでに、接続設定を書いたり、各種コーディングが必要でした。Data Wraglerを利用することで、AthenaやAmazo
Amazon SageMaker でのご利用開始: より正確な時系列予測のための DeepAR アルゴリズム | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker でのご利用開始: より正確な時系列予測のための DeepAR アルゴリズム Amazon SageMaker の最新内蔵アルゴリズムとして、Amazon SageMaker DeepAR をリリースします。DeepAR はポイント予測と確率的予測の両方を生成するために再帰型ニューラルネットワーク (RNN) を使用する時系列予測の教師あり学習アルゴリズムです。私たちは、開発者が Amazon 内でミッションクリティカルな決定を行う、この伸縮自在にスケール可能で、極めて精度の高い予測アルゴリズムを利用できるようになることに大変な期待を寄せています。DeepAR アルゴリズムは他の Amazon SageMaker 内蔵アルゴリズムと同じように使用でき、トレーニングや推測のために、インフラストラクチャをセットアッ
AWS SDK for Python
Resource APIs Boto3 has two distinct levels of APIs. Client (or "low-level") APIs provide one-to-one mappings to the underlying HTTP API operations. Resource APIs hide explicit network calls but instead provide resource objects and collections to access attributes and perform actions. For example: Up-to-date and Consistent Interface Boto3's 'client' and 'resource' interfaces have dynamically gener
Introduction to Python UDFs in Amazon Redshift | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Introduction to Python UDFs in Amazon Redshift Christopher Crosbie is a Healthcare and Life Science Solutions Architect with Amazon Web Services When your doctor takes out a prescription pad at your yearly checkup, do you ever stop to wonder what goes into her thought process as she decides on which drug to scribble down? We assume that journals of scientific evidence coupled wit
How to crawl a quarter billion webpages in 40 hours – DDI
More precisely, I crawled 250,113,669 pages for just under 580 dollars in 39 hours and 25 minutes, using 20 Amazon EC2 machine instances. I carried out this project because (among several other reasons) I wanted to understand what resources are required to crawl a small but non-trivial fraction of the web. In this post I describe some details of what I did. Of course, there’s nothing especially ne
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GitHub - awslabs/gluonts at v0.7.6
GitHub - spotty-cloud/spotty: Training deep learning models on AWS and GCP instances
GitHub - awslabs/gluonts: Probabilistic time series modeling in Python
GitHub - pex-tool/lambdex: lambdex turns pex files into aws lambda functions
spectrify
GitHub - jorgebastida/awslogs: AWS CloudWatch logs for Humans™
Python とデータ分析コンテストの実践
GitHub - donnemartin/saws: A supercharged AWS command line interface (CLI).