勉強について エンジニアの皆さん。エンジニア以外の皆さん。 ・勉強しようと思っているけど、何を勉強したらいいかわからない ・ネットを漁っても良質な教材が出てこない ・他人がどんなことをしているか気になる こんなお悩みありませんか？ 今回は、有名企業の研修資料をまとめましたので、勉強のネタにしてみてはいかがでしょうか？ 新人、ベテラン関係ありません！ GWに暇を持て余したら、こちらをご覧くださいね サイボウズ サイボウズです。 22年度の内容が公開されていました。 ■モバイルアプリ開発 ■サイボウズのアジャイル・クオリティ ■MySQL - テストデータが偏るということ ■モブに早く慣れたい人のためのガイド ■テクニカルライティングの基本 ■ソフトウェアテスト ■セキュリティ ■ソフトウェアライセンス 講義資料と講義動画まで公開されています。 資料が苦手な人でも学習が捗りますね。 ラクス こ
ChatGPTに、ETLパイプラインの仕様変更がテーブルに格納されるデータに与える影響の調査をお願いしてみた データアナリティクス事業本部の鈴木です。 今回はかなり実験的な内容ですが、日頃関わりの強いデータ分析基盤の業務でChatGPTを使って業務効率化できないかと思い、考えたことを検証をしてみたのでご共有します。 背景 データ分析基盤の保守業務の悩みについて データ分析基盤では、同じようなETLパイプラインを数多く作成していくケースが多いです。例えば、データソースのテーブルからデータを抽出し、必要な前処理をした後に、データウェアハウスのテーブルに入れるといったものです。 このような場合に、ETLツールに仕様変更が発生すると、多くのリソースに影響が発生します。特にテーブル定義とパイプラインの仕様が合わなくなり、データが取得できない・格納できない、という悩みは遭遇したことがある方もいるのでは
【 Salesforce発 】Seq2SQL : 英文の問いかけ文 から 機械学習 で 自動 で 要求に叶う SQLクエリ を 生成 する モデル の 研究取り組み を 公開 ～ Seq2seq から 発展した 拡張pointer network モデル を 採用SalesforceSQL自然言語処理DeepLearningseq2sql Socher 氏 を含む Salesforce の 研究チーム が、 seq2seqから発展した Pointer Network を 拡張させたモデル を 用いて、 自然言語文 から SQLクエリ（select文） を 自動生成する 深層強化学習モデル への 取り組み内容 を 公開 しました。 （ 論文 ） Richard Socher氏 が 名 を 連ねている。 Victor Zhong, Caiming Xiong and Richard Soche
Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを 私達が扱わなければいけないデータの量は日々増え続けています(私は、未だに1,2枚のフロッピーディスクを持っていて、1.44MBというのが当時はとても大きいストレージだったことを思い出せるようにしています)。今日、多くの人々が構造化されたもしくは準構造化されたペタバイト規模のファイル群を、日常的に処理してクエリしています。彼らはこれを高速に実行したいと思いつつ、前処理やスキャン、ロード、もしくはインデックスを貼ることに多くの時間を使いたいとは思っていません。そうではなくて、彼らはすぐ使いたいのです: データを特定し、しばしばアドホックに調査クエリを実行して、結果を得て、そして結果に従って行動したいと思っていて、それらを数分の内に行いたいのです。 Amazon
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