野良ビッグデータへのお誘い
2. ⾃⼰紹介 • 名前: takano • Twitter: @mtknnktm • 仕事: Web系企業のデータ関連あれこれ • 興味: 計算社会科学・複雑系科学 • もろもろ – Publications: https://sites.google.com/site/mtkn35699/ – Slide: http://www.slideshare.net/MasanoriTakano1 – Blog: http://mtkn.hatenablog.com/ 2 3. • ふと回帰分析したくなった時 • ふとMCMCしたくなった時 • ふと前処理したくなった時 • ふと機械学習したくなった時 • ふと集計したくなった時 • ふと社会科学したくなった時 でも iris はもう飽きた → そんなときのために、 誰でも使えるデータをご紹介 3 5. おもしろいと思った
Google BigQuery クエリーリファレンス - Google Cloud Platform
このページは、2015 年 3 月 1日現在の https://cloud.google.com/bigquery/query-reference の翻訳です。最新の情報は、こちらの英語のページもご確認ください。 修正等のフィードバックがあれば、こちらからお寄せください。 BigQuery のクエリーは、標準 SQL の SELECT 文にアレンジを加えたものを使って書きます。BigQuery は、COUNT、算術演算、文字列操作など、さまざまな関数をサポートしています。このドキュメントでは、BigQuery クエリーの構文と関数の詳細を説明します。 目次 クエリーの構文 BigQuery のすべてのクエリーは、次の形式の SELECT 文です。 SELECT [[AS] ] [, [[AS] ], ...] [() WITHIN ] [FROM [(FLATTEN(|()] [, |()
BigQuery と Google の Big Data Stack 2.0 - naoyaのはてなダイアリー
先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており
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