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
公開されている日本の企業名辞書の紹介 - MNTSQ Techブログ
特許・契約書・有価証券報告書・企業関連ニュースなど、実応用上の自然言語処理では、会社名を認識したいという場面に非常に多く出くわす。 会社名らしい文字列をテキストから抽出することは、形態素解析器の辞書を用いたり固有表現抽出モデルを学習することである程度実現される一方で、抽出した会社名をレコード化して分析などに用いる際には、いわゆる名寄せの問題が発生する。 自然言語処理における名寄せに似た問題は、エンティティリンキングや共参照解析といったアプローチで探求されており、実応用上は前者のアプローチが採られることが多い印象がある。*1 名寄せタスクをエンティティリンキング的に解くためには、帰着先の知識ベース・辞書が予め存在していることが必要だが、研究の文脈では知識ベースとしてWikipediaが採用されることが多い。 Wikipediaを用いる利点は多くあり、様々なエンティティ種に対してそこそこのカバ
データモデリング | ローコード開発基盤 楽々Framework3
データモデリングとは データモデリングとは、ある方法論に従ってデータを構造化していくことであり、広義にはリレーショナル・データベースだけでなく、あらゆるデータソース(文書ファイル、ハイパーテキスト、オブジェクトデータ等)と関連付けの方法による構造化が対象となりますが、狭義にはリレーショナル・データベースの関係モデル(関数従属性)を使って事業のデータ構造を表すことです。ここでは特に断らない限り狭義の意味で用いることとします。 かつて、データ構造がアプリケーションの都合により左右される時代もありましたが、データモデリングの普及により、データがアプリケーションから独立していることが重視されるようになりました。いわゆるDOA(Data Oriented Approach)です。近年、オブジェクト指向、アジャイルソフトウェア開発、クラウド、ビッグデータ、NoSQL、IoTなど様々なアプリケーション開
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