Embulk界隈で話題になっている分散ワークフローエンジン「DigDag」について調べてみた #digdag | DevelopersIO
こんにちは、最近Embulk（エンバルク）を調べている川崎です。 タイトルの「DigDag」（ディグダグ） *1と聞いて○ァミコンや○ムコを思い浮かべた方はきっとアラサー以上ですね！ 今回はEmbulkを使い始めると直面するであろう課題について書いていきたいと思います。 これまでに書いたEmbulkエントリー [Embulk] Embulkについての個人的なまとめ [Embulk] guess機能を試してみた【追記】あり [Embulk] guess機能を試してみた Redshift編 [Embulk] タイムスタンプのカラムを追加する [Embulk] タイムスタンプのカラムを追加する add_timeプラグイン編 [Embulk] guess機能を試してみた (テーブルが存在する場合) Embulkを使いはじめると... Embulkはデータファイルの中身をDBにロードするような用途で
Hivemallを利用した機械学習実践入門 （第一回: ドラッグストアのセールス予測） - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
本特集では、Treasure Data環境で利用可能な機械学習ライブラリHivemallを利用した機械学習の実践方法を紹介します。世界のデータサイエンティストが腕を競うデータサイエンスコンペティションサイトKaggleの中から、実践的な課題を扱っていきます。 1. はじめに 第一回は小売業の売り上げ予測するタスクであるRossmann Store Salesコンペティションを課題に用います。アルゴリズムとしては、決定木を利用したアンサンブル学習手法の一種であるRandom Forest回帰を利用します*1。 Rossmannはヨーロッパの７カ国で3,000以上の店舗を展開する薬局チェーンです。各店舗のマネージャーは6週間先までの店舗の売り上げを予測することがタスクとして課されています。各店舗の売り上げはプロモーション活動、競合要素、学校の休みや祝日、季節性、地域性など様々な要因に左右されま
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