大規模データ移行の失敗を防ぎたい。計画やプログラム、インフラの注意点と、ありがちなこと - Qiita
仕事柄、大規模なデータ移行を何度か経験してきました。 データ移行、特にDBのマイグレーションでもなく、 システム移行のときのようなデータ構造の変更を伴う際には気をつけることがたくさんあります。 クラウドではだいぶ楽になりますが、 特にオンプレミスで検討せざるを得ない皆さんに気をつけないといけない点を共有します。 スケジューリング編 最初から検討し始めよう 開発プロジェクトにおいてシステム移行だけで4割の工数がかかると言われています。 しかし、新規システム部分の開発で頭が一杯になっていると、重要度の割に移行部分が後回しにされがちです。 移行用プログラム、移行用サーバ手配はもちろん、新規、既存システムへの影響も検討しないといけません。 できればプロジェクト開始時から人をアサインして計画を立てていきましょう。 移行自体が一つの開発プロジェクト相当です。頑張りましょう。 後半になって移行計画を立て
機械学習を始めて２週間、機械学習を始めるのに必要だったこと - Qiita
はじめに ここ最近、趣味で機械学習の勉強はじめたら、様々な技術が必要なのでものすごいスキルがついた！ 始めるのに必要なタスクをシェアします！ ※ 具体的な手段については、別途投稿します。 機械学習に必要なこと 必要なスキル はじめにもし独学で始めるなら必要なスキルを書いておきます。 ・ ビジネススキル ・ビジネスに対する深い理解 ・ロジカルシンキング ・ドキュメンテーション/プレゼンテーション ※ 多くの場面でデータ集めから理論的な説明が必要になります。 ・ ITスキル ・幅広いIT知識 ・大規模データ処理に関する知識 ・データベースに関する深い知識 ・プログラミング ※ 本当に範囲が広いのでインフラからロジックまでフルスタックにできる人が必要になります。 ・ 統計解析スキル ・数学 ・データ分析手法の理解 ・データ分析ソフトウェアのスキル ※ 確率・統計、微分積分、行列などが必須になりま
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