Hatena Blog Tags
はてなブログ トップ
前処理大全
このタグでブログを書く
言葉の解説
ネットで話題
関連ブログ

前処理大全

このタグの解説についてこの解説文は、すでに終了したサービス「はてなキーワード」内で有志のユーザーが作成・編集した内容に基づいています。その正確性や網羅性をはてなが保証するものではありません。問題のある記述を発見した場合には、お問い合わせフォームよりご連絡ください。
Masassiah Blog•18日前

改訂新版 前処理大全 SQL / pandas / Polars 実践テクニック

技術評論社の『改訂新版 前処理大全 SQL / pandas / Polars 実践テクニック』を読了しました。著者は本橋智光さんと橋本秀太郎さん。本書は、データを整然と扱うための「前処理」の実践テクニックを体系的に解説しており、個人の経験と照らし合わせながら、学びを深めることができました。 前処理の 2 大カテゴリ 生のデータは美しくない パフォーマンスを意識したコード設計 言語論争への距離感も好き 前処理の 2 大カテゴリ 書籍では、前処理を以下の2軸で整理しています： データ構造を対象とする前処理：抽出、集約、結合、分割、整形など データ内容を対象とする前処理：数値、カテゴリ、日時、文字…

#データ前処理#データ分析#技術書レビュー#本橋智光#橋本秀太郎#前処理大全

ネットで話題

もっと見る
156ブックマーク『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 1）今回より4回を予定して、書籍『仕事ではじめる機械学習』著者の有賀康顕さん、『前処理大全』著者の本橋智光さんの対談をお届けいたします。ひょんなことから実現した今回の対談、今話題の機械学習を中心に、さまざまな角度からのお話しが飛び出します。まずはお二人の著書の話題から… 書籍の評判と執筆の苦労 （名刺交...www.oreilly.co.jp
57ブックマーク『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 2）前回 に引き続き、有賀康顕さん本橋智光さんの対談全4回の第2回をお届けいたします。今回は機械学習に関する人材市場の盛り上がりについての話から、データーサイエンティストとしての働き方についての議論へと話が続きます。 加熱する機械学習市場 有賀： 「機械学習ええやん」というバズり方と、それに伴う人材市場の...www.oreilly.co.jp
56ブックマークAmazon.co.jp: 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]: 本橋智光: 本www.amazon.co.jp
22ブックマーク前処理大全［データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック］ | Gihyo Digital Publishing … 技術評論社の電子書籍gihyo.jp
16ブックマーク『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 3）連載第3回となる今回は、前々回、前回とは少し話題が変わって機械学習エンジニアや研究者の間で話題のKaggleのお話しからはじまります。そこから機械学習ライブラリとの付き合い方、そしてお二人が機械学習エンジニアとして経験を積んで気づいてしまった事実へ… 本橋： Kaggleみたいなものはどう思いますか？ 有賀： 全...www.oreilly.co.jp
15ブックマークCommunity Blog - 『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 4）4回にわたって続いてきた連載もいよいよ今回で最後。機械学習分野で問題になり始めている倫理について、またエンジニアとしてのスキルやキャリアについて、お二人の経験を踏まえた話をしていただいています。 これまでの対談はこちら：第1回、第2回、第3回 データの倫理、モデルの倫理 本橋: 宣伝みたいなんですけれど、...www.oreilly.co.jp
11ブックマーク前処理大全 | 技術評論社gihyo.jp

関連ブログ

なむなむ•3年前

データ処理言語の使い分け

『前処理大全』を読んでいる。 amzn.to SQL・R・Pythonの特徴を活かした使い分け 前処理のフェーズの向き・不向き データ構造を対象とした前処理 → SQL レポーティングやアドホックな分析をするときの「データ内容を対象とした前処理」 → R システム化するときの「データ内容を対象とした前処理」 → Python 処理による言語の向き・不向き データサイズが大きいデータから抽出処理をするときはSQL R／Pythonではメモリ上に展開できるデータサイズしか通常扱うことができない データを縦持ちから横持ちに変換するときはR／Python SQLでは長文を書く必要があるが、R／Pyth…

#SQL#Python#R#前処理大全