G.W.終わっちゃいましたねぇ。
データ分析
データ分析全般
「データプロダクトのブループリントモデル」と称されたエントリの紹介。データ分析基盤に携わる人であれば読んでおきたい1本。
medium.com組織内ニーズをもとにつくられるデータ基盤でも、外部への価値提供も見据えておかなければならないよ、という話と理解。で、そのために、必要なことがわかりやすく図でまとめられているので頭に入れておくだけでも役立つかも。https://t.co/J7fA1MVxS4
— Hayato Onodera (@hayato1844) 2024年5月5日
Databricks の「スタースキーマとは」に関するドキュメントが良いよ！という紹介。他の用語についても端的に解説されてそう。
Databricks の「スタースキーマとは」というドキュメント。めっちゃわかりやすいのよね。こんなにすっきり説明するの、すごいと思う。一読の価値ありをりはべりいまそかり✨https://t.co/kCdMAfZuEd#PBIJP #PBIWeeklyNewsJP pic.twitter.com/o4IHogKZR5
— Yugo SHIMIZU (清水 優吾) (@yugoes1021) 2024年5月6日
Snowflake
Snowflake Dynemic Tableが一般利用可能になりましたが、このDynemic Tableを始めるために知っておくべきことがまとめられています。
medium.comSnowflake Dynamic Tables are now Generally Available : What you need to know to get started | by Arindam Sengupta | May, 2024 | Medium #SnowflakeDBhttps://t.co/AFh9ZdeDYn
— Mineaki Motohashi (@mmotohas) 2024年5月5日
dbt
dbtがどんどん便利になっていくなぁ。そしてやはりdbt Cloudとdbt Coreの併用は追い求めていきたい。(現状dbt-osmosisはdbt Core経由でのみ利用可能)
github.comポリシータグも伝搬可能に。嬉しい。https://t.co/4CKxoLJ6fr
— kuwaken (@diggy__k) 2024年5月6日
dbt Snapshotから学ぶSCD。
data.gunosy.ioディメンションモデリングにおける重要な概念であるSlowly Changing Dimension(SCD)。
— zono@Data Engineer (@zono_data) 2024年5月6日
一見、理解するのに難しそうなType 0~7を具体例を用いて分かりやすく説明している。
DWHを扱う場合は必見な内容となっている。
dbt snapshot から学ぶ Slowly Changing Dimensionhttps://t.co/wG0CzqtCNR
AI/機械学習
機械学習xビジネスを考えるときの参考となる読み物。
f-bun.hatenablog.comリストデータ作成、顧客・商品のセグメンテーション、検索改善、レコメンド周りの議論をするときは、毎回この概念を紹介している。
— ゆずたそ / Sho Yokoyama (風音屋) (@yuzutas0) 2024年5月6日
【初心者向け】機械学習をビジネスにつなげる「評価指標」の解説と活用事例 - B-log https://t.co/iGcuIeieYg pic.twitter.com/7xdi9wEk3N
AIをガッツリ使う！ってなったときの参考にしよう。
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium2/pdf/1-4_literacy_level_note.pdf東京大学が公開している「AI活用」の資料が凄い。データサイエンスやAIが現場でどのように活用されているのかが具体的な事例を通して学べる。図解が豊富なので初心者でもイメージがつきやすい。
— KAZUNARI | AI×ビジネス役立ち情報 (@MacopeninSUTABA) 2024年5月5日
こちら👇https://t.co/vKro2NxX1A pic.twitter.com/l1TFtPsla9
セキュリティにｶﾞｯと足を踏み入れるときの参考にしよう。 speakerdeck.com
MIXIが公開している「セキュリティ研修」が凄い。情報セキュリティの基礎から始まり、用語の整理や演習問題を通した知識のアウトプットと、初心者でも学びやすい構成になっている。
— KAZUNARI | AI×ビジネス役立ち情報 (@MacopeninSUTABA) 2024年5月6日
こちら👇https://t.co/XUDqjEyOAx pic.twitter.com/oLxVWFucEx
この手の「この分野の学習はこの順番で行け」な情報は(その分野の)初心者には助かる。
nirvacana.comデータサイエンス学習ロードマップ
— QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 (@developer_quant) 2024年5月6日
Becoming a Data Scientist – Curriculum via Metromaphttps://t.co/hfnnCYBUP9
1. 基礎
2. 統計学
3. プログラミング
4. 機械学習
5. 自然言語処理
6. 可視化
7. ビッグデータ
8. Data Ingestion
9. Data Munging
10. Toolbox pic.twitter.com/p1gVSLhQyT
その他
いやぁこれねぇ、読んでて思わず涙が出てしまったよ。辛い...
お嫁さんにお願いされて、大好きだったももクロのBDやグッズを全て売った結果、生きる気力が完全になくなってしまった。…
— ねっぴー (@nepinepimate3) 2024年5月5日
「日本語文書の洗練」ってテーマで良く出てくる書籍たちですね。自分も以前購入しました(読んではいない)。読もうかしら。
日本語の書き方について、わたしが研究室で読むように指導するのは以下の3冊。
— tanaka (@haerbin_lamian) 2024年5月5日
ホンカツ本は、文単体を改善するのに役立つ。杉原本は、文や段落を繋いで文章にするのに役立つ。 https://t.co/EQXrjzyYsj pic.twitter.com/nhLAo4GVJ1
