これは何？ この記事は、2024年4月〜7月に行われた Kaggle Learning Agency Lab - Automated Essay Scoring 2.0 コンペの上位解法をまとめた記事です。 まず最初にコンペの概要およびデータセットの特徴を紹介した上で、上位解法 (1-4位) の紹介をします。筆者はコンペに参加していたもののあまり真剣にやっていなかったため解法の理解が間違っている箇所もあるかもしれません。間違いにお気づきの際には X(旧Twitter) などでご指摘いただけますと幸いです😇 (注記: この記事を書き上げた後に tk2 さんが同様のコンペ上位解法まとめを書かれていることに気づきました汗。コンペの背景などは tk2 さんのものの方が丁寧に書かれているのでこちらを参照されると良いかと思います😇) コンペ概要 中高校が書いたエッセーを自動的に採点するシステムの開

はじめに どうもこんにちは、もきお(@mokio_50)です。 今までなんとなく書いてきたテスト。テストの質について考えたことって意外とないですよね？えっ、それは自分だけだって？笑 そんな自分にテストの考え方を改めて考えさせてくれた本がこちら。今回から3部に渡ってこの本の要約というか感想文をつらつらと書き連ねたいと思います。 書籍情報 質の高いテストを行い、ソフトウェアに価値をもたらそう！ 著作者名：Vladimir Khorikov 編集者名：須田智之 Unit Testing Principles, Practices, and Patternsの翻訳書。 1章 なぜ単体（unit）テストを行うのか？ 1章では主に以下について記載されていました ・なぜ単体テストを行うのか ・テスト網羅率(カバレッジ)について ・価値のあるテストとはなにか 個人的に2つ目が読んでて興味深かったです。それ

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さて、だいぶ久しぶりとなりますが、新著が出ます。序文を掲載しますので、購入にあたっての参考にしていただければと思います。初版は14刷りを数えたロングセラーで、第2版では主にクラウド対応や古くなった部分の最新化を行いまいした。 本書の初版が刊行されて10年以上が経過しました。その間にシステムとビジネスの世界にも予想だにしていなかった大きな地殻変動が起きました。ビッグデータという言葉はバズワードの域を脱して、企業の意思決定に使われるようになり、データ分析を専門に行うデータサイエンティストという職種も登場しました。クラウドの利用はもはや当たり前になり、むしろその応用方法を考えるハイブリッドクラウドやマルチクラウドの時代へと入りつつあります。そして何より、生成AIを中心とするAIの波があらゆる業界に押し寄せています。しかし、その中でも変わらなかったことがあります。それがデータベースの重要性です。変

小西秀和です。 Amazon Web Services(AWS)に関する情報や魅力を様々な観点から記事にしてみていますが、技術史が好きなこともあって今回はAWSサービスの発表の歴史を年表でまとめました。 AWSからもWhat's Newとして公式アナウンスは発表されていますが、アナウンス日、GA日(一般提供開始日)、サービス名、サービス概要といった情報に圧縮して時系列でAWSサービス一覧を一枚もので確認できる記事が今まで欲しかったので自分で作成してみることにしました。 AWS全サービスの歴史年表の作成方法 AWS全サービスの歴史年表の対象となるAWSサービスは次の手順で選定しました。 AWSサービス・製品一覧「Cloud Products(英語版)」にあるサービスのうち「～ on AWS」といったサードパーティー製品がメインとなるサービスを除いたリストを作成 AWSサービス・製品一覧に記載

Oracle Modern Data Platform Reference Architecture (MySQL HeatWave Lakehouse編)

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加賀市統計書は、本市の人口、経済、社会などの各分野にわたり基本的な統計資料を収録したものです。 ご覧になりたいファイルをダウンロードしてお使いください。 本書は、累年比較を掲載することを原則としていますが、資料の有無、統計表の形式などから適宜収録期間を伸縮してあります。 資料は、主に各官庁、団体、会社からの報告によるもの、または本市で直接収録したもので、資料の出所は各表の右下部に掲げてあります。 資料については、万全の確認を行っておりますが、万一瑕疵がある場合もその責を負いません。 資料の数値が持つ意味・原因・理由等についてはお答えできない場合があります。 PDF閲覧ソフトが必要な方は「Adobe Reader」をダウンロードしてください。 表中「〇〇年」とあるのは1月1日から12月31日まで、「〇〇年度」とあるのは4月1日から翌年3月31日までの期間を示します。 数値の単位未満については

下記ドキュメントバージョンに関する注意点です。 バージョン番号のルールを定める：バージョン番号は、どのようにつけるかルールを定め、チーム全員が同じ理解で使用するようにする必要があります。たとえば、変更内容によって数字がどのように増えるか（major, minor, patch）、何桁で表現するかなど、具体的に決めておくことが重要です。 変更履歴を明確にする：どのような変更があったのか、それがどのバージョンで実施されたのかを明確にすることが必要です。これにより、何らかの問題が発生した場合に、どのバージョンから問題があるのか特定することができます。 ドキュメントの保存場所を一元化する：ドキュメントのバージョン管理には、ドキュメントを保存する場所を一元化することが重要です。それにより、異なるバージョンのドキュメントが、複数の場所に分散してしまい、誤ったバージョンが使用されることを防ぐことができま

スタースキーマ wikipedia スタースキーマ または 星型スキーマ はデータウェアハウスに利用される最も単純なスキーマである。スタースキーマには唯1つもしくは少数のファクト表と複数のディメンション表が含まれる。スタースキーマはスノーフレークスキーマの一種であるが、多くの用途で利用されている。 スタースキーマは、ディメショナル・モデリングをリレーショナル・データベースで実装したものになる。 詳しくは、ディメンショナル・モデリング にまとめている。 この記事は、あなたが「様々な指標を様々な軸で、レポートを見たい」類の要望に応えるためのスキーマ設計に困っている場合に役立つだろう。 ディメンションテーブル設計 サロゲートキー スタースキーマでは、各ディメンションテーブルに、サロゲートキーを割り当てる。このキーは、業務システムで使われているキー（ナチュラルキー）とは別のものを使用し、データウェ

JJUG CCC 2024 Spring 複雑な業務ロジックに立ち向かうための実践技法 【初級編】 ①値の種類 ②範囲型 ③階段型 【中級編】 ④状態遷移 ⑤入出金履歴と残高 ⑥未来在庫 【上級編】 ⑦セット演算 ⑧割合と端数 ⑨決定表 ⑩経路探索

この記事は リクルート ICT統括室 Advent Calendar 2023 18日目の記事です。 こんにちは、ICT統括室の別府(@tky_bpp)です。この記事は、社内の情報流通を社内プロダクト起点で改善しようとしている取り組みの紹介です。 具体的には「社内・社外に分散している情報」を集約することで「各従業員がこれまでどのような仕事をしてきたのか」を可視化しようとしている取り組みです。その中でも、主にプロセス、工夫した点について書いています。そのため、特定の技術スタック、ツールの紹介といった技術的な内容にはあまり触れません。 同じような課題に取り組んでいる方にとって、少しでも参考になれば幸いです。 はじめに 私は現在、リクルートの社内で利用されている従業員検索システムのプロダクトマネージャーをしています。 このシステムには、従業員毎の個人ページがあり、連絡先や所属部署、使用しているパ

はじめに Looker StudioはGoogleが無料で提供しているBIツールです。無料でもかなりの機能が揃っており、BIの活用にあたっては大変重宝する存在になっています。ただし、以前「後回しにするとどうしようもなくなる（かもしれない）Looker Studioの権限を理解する」で整理したように、組織管理という観点で難があるのは事実です。 それは例えば、レポートを組織的に管理する機能がなかったり、Google CloudのIAMを利用した権限管理ができなかったりすることが挙げられます。Looker Studio Proという有償版のサービスでは、こうした組織管理を円滑にするような機能拡充がされています。 とはいえ、実は様々なデータをフル活用すると無料版でもできることは多くあります。今回は、そんな裏技的Tipsを5つ紹介しようと思います。 こんな方におすすめ Looker Studioの組