gistfile1.txt �t�˪� p�#̪� You are ChatGPT, a large language model based on the GPT-5 model and trained by OpenAI. Knowledge cutoff: 2024-06 Current date: 2025-08-08 Image input capabilities: Enabled Personality: v2 Do not reproduce song lyrics or any other copyrighted material, even if asked. You're an insightful, encouraging assistant who combines meticulous clarity with genuine enthusiasm and ge
# ----------------------------- # 2nd Screening V1 # ----------------------------- import time global_start_time = time.time() from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import pandas as pd import numpy as np import os from tqdm.notebook import tqdm import yfinance as yf from curl_cffi import requests # -------------------------------------------------- # ヘルパー関数定義セクション # --------
実験の再現性を高めるデータバージョン管理（DVC）の紹介 - techtekt（テックテクト） | パーソルキャリアのエンジニアブログ
データバージョンの管理とは？ データバージョンの管理とは、バイナリデータのバージョンを管理することを指します。データバージョンの管理は、Git 等でのコードのバージョン管理をバイナリデータに拡張しています。実験の再現性を高められるメリットがあります。 DVC とは？ データのバージョンを管理する機能をもつオープンソースソフトウェアです。データのハッシュをテキストファイルで保持し git でバージョン管理します。また、yaml ファイルで実行パイプラインを定義して監視対象データが更新された際にハッシュを更新することで、新しいハッシュ値を含んだデータをバージョン管理します。更新されたデータファイルはキャッシュディレクトリに保存され、必要なタイミングで自動的に復元されます。 データのリモートリポジトリを定義することで、データ一式を簡単なコマンド操作で S3 等へ push / pull すること
Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. Update 1.70.1: The update addresses these issues. Update 1.70.2: The update addresses these issues. Update 1.70.3: This update is only available for Windows 7 users and is the last release supporting Windows 7. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welc
This post first appeared in The Analytics Engineering Roundup. Business intelligence is on a collision course with AI. The collision itself hasn’t happened yet, but it’s clearly coming. The inevitability of this has been clear roughly since the launch of ChatGPT, but no one knew exactly what shape that would take. Today I want to propose how that collision is going to happen and what will happen i
GA → Airbyte → Snowflake(Snowpark for Python) のELT(EL)パイプラインを作ってみた - ABEJA Tech Blog
この記事はABEJA Advent Calender20日目、及びSnowflake Advent Calender23日目の記事になります。 はじめに 各々の技術について大雑把に紹介 Snowflake Snowpark Airbyte 環境構築 Airbyte Google Analytics Google Search Console Snowflake Connection Snowpark 今回の処理 結局Snowparkが使えると何がいいか 最後に はじめに こんにちは@Takayoshi_maです。今日はGoogle Analytics(UA) → Airbyte → Snowflake (Snowpark for Python)という流れでデータの抽出、加工を行います。 各々の技術について大雑把に紹介 Snowflake Snowflake社（ティッカーコード: SNOW）
AWS Database Migration Service による Change Data Capture: 前編 - public note
AWS Database Migration Service (以下、DMS) で Change Data Capture(CDC) を試してみました。 目的 構成 DMS のしくみ DMS の概要図 MigrationType 環境構築のポイント RDS パラメータグループ RDS への接続情報は SecretsManager に入れると便利 Replication Instance 用の Subnet Group を作成するときに特定の Role が必要 S3 への出力設定 捕捉対象とするスキーマとテーブルの指定 検証 EC2 から mysqlslap を実行 S3 出力結果 目的 目的は、Private Subnet にある RDS の変更レコードを、Google BigQuery へ転送することです。 CDC を行う OSS には Debezium がありますが、運用でなるべく楽を
Press ← or → to navigate between chapters Press S or / to search in the book Press ? to show this help Press Esc to hide this help The PyO3 user guide Welcome to the PyO3 user guide! This book is a companion to PyO3's API docs. It contains examples and documentation to explain all of PyO3's use cases in detail. The rough order of material in this user guide is as follows: Getting started Wrapping
Version 1.0
Version 1.0# For a short description of the main highlights of the release, please refer to Release Highlights for scikit-learn 1.0. Legend for changelogs Major Feature something big that you couldn’t do before. Feature something that you couldn’t do before. Efficiency an existing feature now may not require as much computation or memory. Enhancement a miscellaneous minor improvement. Fix somethin
How to create a dashboard in Python with Jupyter Notebook? Would you like to build a data dashboard in 9 lines of Python code? I will show you how to create a dashboard in Python with Jupyter Notebook. The dashboard will present information about stock for selected ticker (data table and chart). The notebook will be published as a web application. I will use an open-source Mercury framework to con
機械学習は現代社会において多くの分野で利用されています。 しかし、モデルの設定やハイパーパラメータの調整など、そのプロセスは非常に煩雑であり、多くの時間と専門知識が要求されます。そこで登場するのが「自動機械学習（AutoML）」です。 この記事では、AutoMLの中でも比較的人気のあるライブラリであるAuto-Sklearnを使って、誰でも簡単に機械学習モデルを構築できる方法を解説します。 基本的な使い方から応用例まで、Pythonの実行例付きでご紹介。機械学習に新しい風を吹き込むAuto-Sklearnで、あなたもデータ解析のプロになりましょう！ はじめに なぜ自動機械学習（Auto ML）が必要なのか？ 機械学習は今や多くの業界で応用されています。医療から金融、製造業まで、データを解析して有用な情報を引き出す力は計り知れません。 しかし、その一方で、機械学習モデルを設計、訓練、テストす
In this article, I will introduce the pandas library of Python programming language for data science. We will also see practical examples of code to create data frames, logical operations, and looping, apart from examples of code for the advanced concepts of pandas. Introduction to pandaspandas is a great library of Python for data science for most industry applications with massive amounts of dif
Credit: DALL-EBusiness intelligence is on a collision course with AI. The collision itself hasn’t happened yet, but it’s clearly coming. The inevitability of this has been clear roughly since the launch of ChatGPT, but no one knew exactly what shape that would take. Today I want to propose how that collision is going to happen and what will happen in its aftermath. I think it will be a very good t
pandas 3.0 released! # We're excited to announce the release of pandas 3.0.0. This major long-awaited release brings significant improvements to pandas, but also features some potentially breaking changes. Highlights of pandas 3.0 # pandas 3.0 introduces several major enhancements: Dedicated string data type by default: string columns are now inferred as the new str dtype instead of object, provid
Speeding up incremental Rust compilation with dylibs - Robert Krahn
TL;DR Creating a dynamic version of a Rust library can improve incremental compilation speed during development quite substantially. cargo add-dynamic automates the setup process. One of Rust’s biggest downsides is that it tends to be rather slow when compiling programs. A lot of work has been put into improving the situation over the years with noticable impact. In addition, there are a number of
Sentiment analysis is the automated process of tagging data according to their sentiment, such as positive, negative and neutral. Sentiment analysis allows companies to analyze data at scale, detect insights and automate processes. In the past, sentiment analysis used to be limited to researchers, machine learning engineers or data scientists with experience in natural language processing. However
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Python×株式投資：従来の100倍！銘柄選抜のバックテストを高速化した話 - Qiita
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How AI will disrupt BI as we know it | dbt Labs
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Getting Started with Sentiment Analysis using Python