社内SQL研修のために作った資料を公開します | 株式会社AI Shift
こんにちは、Development Teamの三宅です。 先日、社内（AI事業本部内）でSQL研修の講師を担当したので、今回はその内容について簡単に共有したいと思います。 はじめに 例年、AI事業本部では、新卒エンジニアの育成のためにソフトウェアエンジニア研修を行っております。今年はフルリモートでの実施となりました。研修期間は2週間ほどで、内容は前半が講義、後半が実践（チーム開発）でした。私が担当したのは、講義パートの一部であるSQL研修です。SQLやRDBにあまり慣れていない人でも、できるだけ体系的な学びが得られるようにすることを目標に、様々な資料をまとめて提供する方針で準備しました。結果的には、ハンズオン込みで4時間ほどのやや長い講義となりましたが、勉強になったという声も頂けたのでやって良かったと思っています。 研修資料 研修内容 SQL研修の内容は、基本的には大学のデータベース講義で
AWS、SQL互換の新問い合わせ言語「PartiQL」をオープンソースで公開。RDB、KVS、JSON、CSVなどをまとめて検索可能
Amazon Web Services（以下AWS）は、SQL互換の新しい問い合わせ言語およびそのリファレンス実装である「PartiQL」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 PartiQLはSQL互換の構文に最小限の拡張を施すことで、リレーショナル形式のデータベースだけでなく、KVSやJSONなどを含むNoSQLデータベースやCSVファイルなど、さまざまなデータソースに対して横断的に検索できる問い合わせ言語およびそのリファレンス実装です。 下記はPartiQLを発表したブログからの引用です。 Today we are happy to announce PartiQL, a SQL-compatible query language that makes it easy to efficiently query data, regardless of where or in
SQL Suggest API | PRODUCT | A3RT
DETAIL SQL Suggest API は Seq2Seq の応用タスクであり、機械翻訳の分野で発展した技術です。 質問文とSQLの組み合わせを大量に学習させることで、未知の質問文に対してもSQLを予測することができる学習器です。 汎用的な学習器ではなく、テーブル定義にあわせてデータセットを準備することで高い精度の学習器が獲得できます。 NOTES 個人情報について： 他人の名称・メールアドレス・住所・電話番号など個人を特定しうる情報はアップロードしないでください。 推奨ブラウザについて： 本ページはGoogle Chromeを推奨しています。 Google Chrome以外のブラウザでは正しく作動しないケースがあります。 REFERENCE predict dataset_URL create_model model_status SQL Suggest API （predict）
日本語からSQL文を生成！リクルートのAI A3RT「SQL Suggest API」でクエリを作る | Ledge.ai
TOP > Technology > AI（人工知能） > 自然言語からSQL文を生成！リクルートのAI A3RT「SQL Suggest API」でクエリを作る データベースから任意のデータを引っ張ってくるために必要な、SQL文。 たとえば、 SELECT name FROM member WHERE gender = male;という命令（クエリ）を出すことで、データを取得します。上記のSQL文を日本語に変換すると「性別が男性である名前をmemberテーブルから取得」となります。 エンジニアであれば、さくっとこなせるかもしれませんが、サービス改善などのPDCAをスピーディーに回すとなると、マーケティング担当者やいわゆるWeb担当者も、扱えるほうがいいに決まってますよね。 ただ、やはりハードルが高いのも事実。 そこで紹介したいのが “日本語の質問文をSQLに変換する” リクルートAI A
Literate SQL using the WITH clause
Literate programming is an approach to programming introduced by Donald Knuth that, among other ideas, aims to arrange source code in order of human logic so that it can be understood by reading it like a novel: from the beginning to the end. SQL works in the opposite way: due to the nesting of subqueries we must find and understand the innermost query and then start working from inside out. Not e
Big Data Benchmark
Click Here for the previous version of the benchmark Introduction Several analytic frameworks have been announced in the last year. Among them are inexpensive data-warehousing solutions based on traditional Massively Parallel Processor (MPP) architectures (Redshift), systems which impose MPP-like execution engines on top of Hadoop (Impala, HAWQ), and systems which optimize MapReduce to improve per
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