2016-07-04 ビッグデータ基盤勉強会での発表資料です.Kaggle Tokyo Meetup #1 の資料から主に Serialization の Blosc まわりの説明を加筆しています.
![実験の再現性と効率化の話(Docker と Serialization 周辺)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/23ac033e4c1f2d5bec342c1422bac431734f79a2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F3a10271e3c7d477691aefcedae143f3b%2Fslide_0.jpg%3F6549761)
2016-07-04 ビッグデータ基盤勉強会での発表資料です.Kaggle Tokyo Meetup #1 の資料から主に Serialization の Blosc まわりの説明を加筆しています.
Tweet Nowadays Python is probably the programming language of choice (besides R) for data scientists for prototyping, visualization, and running data analyses on small and medium sized data sets. And rightly so, I think, given the large number of available tools (just look at the list at the top of this article). However, it wasn’t always like this. In fact, when I started working on my Ph.D. back
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