技書博5で頒布したAWS本です。AWSの薄い本のシリーズですが、この本は内容的には心機一転データ分析基盤を扱っています。データレイクやDWHをどうつなげるかといった本をメインのテーマとしています。 ■ 本書の目的 「AWSの薄い本Ⅲ データ分析基盤を作ってみよう 〜設計編〜」を手にとっていただき、ありがとうございます。本書は「AWSの薄い本」のシリーズではありますが、前二作(IAMのマニアックな話、アカウントセキュリティのベーシックセオリー)と異なるテーマとなっています。また、AWSの薄い本と銘打っていますが、AWS成分は薄めです。データ分析基盤を作る上での設計の考え方を中心です。 ビッグデータ活用の掛け声の元でデータ分析に注目が集まり、今ではDX推進という看板にかけ替えられつつあります。どのようなお題目で呼ばれるかはさておき、いろいろな現場でデータ分析に取り組む人が増えているように思えま
『AWSの薄い本 IAMのマニアックな話』や各種AWS認定試験対策本を執筆されている佐々木拓郎氏がこの度、データ分析基盤に関する書籍を新たに出版されていました。個人的にも非常に気になる内容でしたので早速購入し読んでみましたので書評というか感想を簡単にではありますが述べてみたいと思います。 (※今回はダウンロード版を購入しました) 目次 書籍情報 ポイントとか感想とか 第1章 データ分析基盤が必要とされる理由 第2章 データ分析基盤の全体像と構成要素 第3章 データレイクとDWHのアーキテクチャ 第4章 個人情報と加工方法と保持戦略について 第5章 データ加工について 第6章 アクセス制御 まとめ 書籍情報 書籍はBOOTHで購入が可能です。購入タイプは『物理版(+ダウンロード版)』、『ダウンロード版』のいずれかが選べます。 書籍自体のボリュームは全7章、54ページと非常にコンパクトにまとま
「Docker Dev Environments」発表。Dockerコンテナを使ってコードと同様に開発環境をバージョン管理、共有、再現可能に Docker社は、アプリケーションプログラマがソースコードのバージョン管理をGitHubを用いて行うように、Dockerコンテナを用いて開発環境のバージョン管理や共有、再現などを簡単に行える「Docker Dev Environments」のテクニカルプレビューを発表しました。 Today we are releasing a preview of Docker Dev Environments. Learn more in this blog post from our very own @Nebuk89 https://t.co/W3YTMewZyR — Docker (@Docker) June 23, 2021 現在、複数のプログラマが所属す
概要 はじめに I. 条件付き期待値が全てか? i 条件付き「期待値」だけでよいのか? ii 条件付き期待値の条件とはなにか? メディアミックスモデルを例に 外挿と選択バイアス 補足: 条件付き期待値の条件付けに関して II. 機械学習の性能評価 ≠ ビジネスモデル なのか? 分類モデルと確率の推定 確率推定の評価はできるのか III. こういう話の教科書・参考書はないのか? まとめ 参考文献 概要 『機械学習とビジネスを橋渡しするものこそ評価指標であり, ”全てのビジネスは条件付期待値の最大化問題として書ける”仮説についての一考察 - 株式会社ホクソエムのブログ』というブログ記事に対する私の昨日の twitter での連続投稿の話を書き改め, 説明不足な部分を補った. 昨日と同様に, (I) 条件付き期待値だけでよいか, (II) ビジネスモデルと機械学習の性能評価は一致しないのか, (
CopilotとGPLの話、少なくとも日本の著作権法においては30条の4の「著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合」について著作権が制限され自由に使える件を踏まえてない発言はミュートし… https://t.co/eBUpgUOx3Q
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