Pandasによる実践データ分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。データ分析部のオギワラです。最近は「NANIMONO (feat.米津玄師)」をよく聞いています。 今回はPythonのデータ分析ライブラリであるPandasについて、実践的なテクニックを「データ処理」「データ集計(Group By)」「時系列処理」の３カテゴリに分けてご紹介していきます。 Pandasに関する基本的な内容については、前エントリーで既に紹介されているので、是非こちらもご一読して頂けると幸いです。 data.gunosy.io データ処理 データの取り出し(query) 条件文に基づくデータ処理の適用(where) 各行への関数の適用(apply) データ集計(Group By) カラム毎に異なる集計を適用する(agg) 最大・最小値である行を取り出す(first) 標準化や正規化処理を適用する(transform) 時系列処理 時間の丸め処理(round) 時系
興味深いデータ構造：BK木 | POSTD
BK木とは、 距離空間 内のデータをインデックス化する目的に特化した、木構造を指します。距離空間は基本的に、要素の組 $ (a,b) $ 全てについて距離関数 $ d(a,b) $ を持つオブジェクトの集合です。この距離関数は正しく動作することを保証するために、一連の公理を満たしていなければなりません。これが必要になる理由は、後述の「検索」のセクションできちんと説明します。 BK木のデータ構造は、一連のキーを検索し、与えられた検索キーの値に最も近いキーを見つける問題の解決策として、 1973年にBurkhardとKellerが提案したもの です。この問題を解決する素朴な方法は、要素の組に含まれる各要素と検索キーの値を単純に比較することです。一定の時間内に比較が完了した場合、この検索の解は $ O(n) $ となります。一方、BK木を採用すると、この時実行する比較の回数を減らせる可能性が高く
React+Redux未経験者のプロジェクト受入 - Qiita
自己紹介 渡辺 貴明 EngFrontend follow me! アジアクエスト株式会社 フロントエンドエンジニア 今日の話 React未経験者が、 Reduxのプロジェクトにスムーズに参加するため 何をしたか？ 想定する状況 ソースはreact-redux-universal-hot-example を元に複雑にした感じ 大事 アーキテクチャはこんな感じ これから物量をこなす段階 新しく人を追加する ES5のjsはできるがReact触ったことない 必要なこと Reactを覚える必要がある Reduxも覚える必要がある BFFでのAPIの叩き方も覚える必要がある ES2015も覚える必要がある 問題 Reactだけ覚えても仕事に入れない 丁寧に覚える時間はない しかし、覚えないと渡せる仕事がない やったこと 専用のチュートリアル的なものを作成 最小構成のサンプルを作って真似して書いてもら
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