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Data / MLMeet Michelangelo: Uber’sMachine Learning PlatformSeptember 5, 2017 / Global Uber Engineering is committed to developingtechnologies thatcreate seamless, impactful experiences for our customers. We are increasingly investing in artificial intelligence (AI) andmachine learning (ML) to fulfill this vision. At Uber, our contribution to this space is Michelangelo, an internal ML-as-a-serv
BdashというアプリケーションをElectronで作りました。 bdash-app/bdash: Asimple business intelligence application. 以下からダウンロードしてインストールできます（現状まだMac版だけ）。 https://github.com/bdash-app/bdash/releases ざっくりとこんな感じのことができる。SQLを書いて保存＆実行できる 結果を元にグラフを書けるgistで共有できる 現状で対応しているデータソースはMySQL、PostgreSQL（Redshift含む）、BigQuery仕事でRedshiftを使って分析SQLを書くことが増えて、手元ではJupyterNotebookを使ってたんだけど、SQL書いてグラフを書くだけの用途には若干オーバースペックでもうちょっと簡単にできるといいなと思ったのがき
データの前処理にはいくつかの工程がある。書籍「データ分析プロセス」には 欠損など 前処理に必要なデータ特性の考慮とその対処方法が詳しく記載されている。 が、書籍のサンプルは R なので、Python でどうやればよいかよく分からない。同じことを pandas でやりたい。データ分析プロセス (シリーズ Useful R 2) 作者: 福島真太朗,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2015/06/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (2件) を見る とはいえ、pandas 自身は統計的 /機械学習的な前処理手法は持っていない。またPython には R と比べると統計的な前処理手法のパッケージは少なく、自分で実装しないと使えない方法も多い。ここではそういった方法は省略し、pandas でできる前処理 / 可視化を中心に書く。 また、方法自体の説明は記載しないので、詳細
データを本格的に解析する前におこなっている「データの特徴を把握する作業」のコマンド紹介です。内容はデータの作成、ファイルの読み込み、データ構造、要約、分散、ヒストグラム、インタラクティブな散布図、データを作業フォルダにcsvで保存するコマンドです。 実行コマンドはR version 3.2.2で確認しています。 実行コマンド 詳細はコメント、コマンドのヘルプを確認してください。 ###データ例の作成##### n 出力結果 ・ヒストグラムで分布の確認 ・インタラクティブな散布図 快適な閲覧環境保持のため画像にしています。実際のコマンドではインタラクティブな散布図が出力られます。 Rで解析：インタラクティブな散布図作成！「pairsD3」パッケージ https://www.karada-good.net/analyticsr/r-77/を参照 少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりま
データを扱うときに、きちんと定められたワークフローがあると助かります。具体的には、「ストーリーを伝える」（データの可視化／ジャーナリズム）ことだけを目的として分析を行いたいのか、それとも一定のタスク（データマイニング）をモデリングするためにデータに依存するシステムを構築することが目的なのか、プロセスが重要です。前もって方法論を定めておくことによって、チームの足並みが揃い、次に何をすべきか考え出そうとして無駄な時間を費やさなくて済みます。それによって早く結果が得られ、資料の公表も早くなります。 これを念頭に、Ashley Madisonの漏洩データ分析に関する 前回の記事 に続いて、私たちが現在使用しているワークフローをご紹介します。このワークフローは、データ漏洩（Ashleyのケースなど）を分析するためだけでなく、社内のデータの分析にも使用されます。ただし、重要な点として、このワークフロー
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今までIPythonNotebook上でRを動かそうとするとrpy2やらをごにょごにょやるとかいう方法がありましたが、いちいち%%を打ったりといろいろ不便でした。 が、先月末（2015/02/27）のIPython 3.0のリリースでIPythonNotebookが大きく変わり、（まだ開発版ですが）Rとの連携もかなり楽になりました！というか今後はRだけでなく、Juliaや他の言語もカバーする方向に進むそうで、特定の言語に依存しない部分をJupyterという別プロジェクトでやっていくそうです。 代表的な言語のJupyterカーネルとしては以下のようなものが存在する模様。Python (https://github.com/ipython/ipython)Julia (https://github.com/JuliaLang/IJulia.jl) R (https://github.c
Free software, open standards, and web services for interactive computing across allprogramming languages JupyterLab: A Next-GenerationNotebook Interface JupyterLab is the latest web-based interactive development environment fornotebooks, code, and data.Its flexible interface allows users to configure and arrangeworkflows in data science, scientific computing, computational journalism, and ma
以前、機械学習や統計に関する情報収集についてまとめました。今日はその続きというか補足で、データ分析に役立つ無料で読めるPython E-book をまとめました。 ここにあるPDF を取り敢えず手持ちのタブレットかPC に突っ込んでいつでも必要なときに参照すると良いでしょう。毎回Google 検索しても良いですが、確実に理解しておきたい基礎となる知見はやはり書籍で持っていたほうが安心です。 プログラミング言語 まずはPython 3本体です。 FreePython Books http://www.onlineprogrammingbooks.com/python/ 上記からさまざまなPython の書籍を無料で閲覧することができます。中には少し古いPython 2 の書籍も混じっていますので、どのバージョンのPython を対象にしているか気を付けたほうが良いでしょう
Blog article by Jeroen Janssens. Sep 19, 2013. 21 min read. Data science is OSEMN (pronounced as awesome). That is,it involves Obtaining, Scrubbing, Exploring, Modelling, and iNterpreting data. As a data scientist, I spend quite a bit of time on the command-line, especially when there’s data to be obtained, scrubbed, or explored. And I’m not alone in this. Recently, Greg Reda discussed how the cl
マイクロアレイを用いたトランスクリプトームの網羅的な測定、 データ解析のための考え方、 実際にどんな方法で計算をしたらいいのか、 等を紹介します。 このインデックスページからリンク先を呼び出すと、新しいページが開きます。 別のページを呼び出すと、そのページが更新されます。 このページが消えないので、「飛ばない」ように見えるかもしれませんが もう1つの（たくさん開いているうちのどれかの）ページが更新されているはずです。。。
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