Create random and stratified samples of data with Amazon SageMaker Data Wrangler | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Create random and stratified samples of data with Amazon SageMaker Data Wrangler In this post, we walk you through two sampling techniques in Amazon SageMaker Data Wrangler so you can quickly create processing workflows for your data. We cover both random sampling and stratified sampling techniques to help you sample your data based on your specific requirements. Data Wra
ノンプログラマーでもデータ加工ができるDataprepを触ってみた(前編)
皆さんはDBにデータを入力する前の前処理やデータクレンジングの経験はありますでしょうか？これらを行うには通常JavaやSQLなどのプログラミング言語を書いたり、高額なETLツール（Extract Transform Load）を使うことが多く、これらを使ったことが無い人にとっては敷居が高く感じられるかもしれません。 しかし今回ご紹介するGoogle Cloud Dataprep（以下、Dataprep）を使うと、プログラミング知識が無くてもほとんどクリック操作のみでデータ加工を行ったり、データの品質チェックができます。もちろんデータ加工の経験が豊富な人にとってもDataprepは複雑な加工が簡単にできるため大きなメリットがあります。 本記事は前編と後編で分かれています。前編ではDataprepがどのようなサービスかを紹介します。次にデモとしてサンプルデータをDataprepにインポートして
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
