「夏真っ盛り！Spark + Python + Data Science祭り」で @chezou が発表した資料です http://connpass.com/event/34680/Read less
Ibis: すごい pandas ⼤規模データ分析もらっくらく #summerDS
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開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
Rails Developers Meetup 2018 で「MySQL/InnoDB の裏側」を発表しました
Rails Developers Meetup 2018: Day 1 で「MySQL/InnoDB の裏側」と題して SELECT クエリの実行フローや InnoDB のインデックス周りの発表しました。MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い + α の内容です。 Nested Loop Join のスライドは無理やり差し込んだ感が溢れてますがご了承ください＞＜ 追記: 動画も公開されたので貼り付けておきます。1 key_len について発表で全然触れなかったんですが、重要な内容なので次のエントリーにまとめました。 MySQL で複合インデックスを作成する際には必ず key_len を確認すべきという話 補足 サンプルデータ MySQL のサンプルデータとしては world や employee が有名だと思うんですが、前々から world は物足り
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