This one weird trick will simplify your ETL workflow | Stitch Fix Technology – Multithreaded
The first and most important step towards developing a powerful machine learning model is acquiring good data. It doesn’t matter if you’re using a simple logistic regression or the fanciest state-of-the-art neural network to make predictions: If you don’t have rich input, your model will be garbage in, garbage out. This exposes an unfortunate truth that every hopeful, young data scientist has to c
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
Pipelines and Reuse with dask
tl;dr: We use dask to accelerate parameter searches over machine learning pipelines by naming consistently. This work builds on work done with Andreas Mueller, Olivier Grisel, with suggestions by Gael Varoquaux Disclaimer: this blogpost discusses experimental and buggy code. Outline¶Computational costs of machine learning applications are multiplied by the following: Pipelines of several transform
Data Wrangling with Python
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GitHub - mozilla/python_mozaggregator: Aggregator job for Telemetry.
Flyte — Flyte 0.8.0 documentation
SQLAlchemy makes ETL magically easy
BigGorilla - Data Integration & Preparation
