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MailchimpにおけるMLプラットフォーム構築の教訓

この記事はもともと、「MLプラットフォームポッドキャスト」という番組のエピソードでしたこの番組では、ピオトル・ニェジヴィエツとアウリマス・グリチューナスが、MLプラットフォームの専門家たちと一緒に、設計の選択肢、ベストプラクティス、サンプルのツールスタック、そして最高のMLプラットフォームの専門家たちからの実際の学びを話し合っていますこのエピソードでは、ミキコ・バゼリーがMLの構築から学んだことを共有します...

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ベスト5のRコース（2024年）

私たちは最高のRコースを見ていきますこれらのコースによって、Rプログラミングの経験を積むために必要なすべてのスキルを学ぶことができます

「2023年に行うべきトップ10のウェブスクレイピングプロジェクト」

Webスクレイピングとは、ボットの助けを借りてウェブサイトからコンテンツと情報を生成するプロセスです。データベースに保存されているデータとともに、全体のHTMLコードを抽出します。Webスクレイピングは、大規模なビジネス組織にとってさまざまな用途があります。それによって、彼らのターゲット市場の正確な連絡先情報を生成することができ、それがさらにこれらの企業のリードと売上を増やすのに役立ちます。Webスクレイピングは、市場で新興のスキルと技術です。Webスクレイピングプロジェクトに取り組むことは、個人にとってスキルを磨く上で非常に有益であり、彼らが働いている会社にとっても貴重な資産となります。以下は、2023年に行う必要のあるトップ10のWebスクレイピングプロジェクトのリストです。また読む：ソースコード付きの10の最高のデータ分析プロジェクト求人市場分析求職者にとって、オンラインの求人検索がどれだけ重要かを知っています。求職者の多様なニーズに対応し、求職者が簡単に求人を見つけるのを助けるWebスクレイピングプロジェクトを作成することは、非常に価値のあるツールです。求人検索サイト（Indeed、Glassdoor、LinkedInなど）から求人情報を収集し、これらのウェブサイトからデータをスクレイピングし、焦点を当てるべきキーパラメータを把握します。求人市場分析では、求人の説明、求人の場所、必要なスキル、必要な経験、そして最も重要なのは給与などの主要なメトリックに焦点を当てます。求人需要のトレンドを分析します。トレンドとなっている求人の場所を分析します。どの求人の役割がどのくらいの経験を必要とし、特定の求人に必要な重要なスキルは何かを調べます。たとえば、ソフトウェアエンジニアの求人をスクレイピングする場合、必要なスキルはコーディング言語の習熟度、データベースのメンテナンスのための実践などです。これらの洞察が十分に生成され、分析された後は、求職者がプロジェクトを進める際に理解しやすいようにデータを提示することが重要です。また読む：リサーチアナリストになるには？説明、スキル、給与 Eコマース価格トラッカーオンラインショッピングは、年々進化しています。電子商取引のウェブサイトが提供する快適さと利便性が非常に人気を集めています。Eコマースのウェブスクレイピングプロジェクトを作成し、価格を追跡する価値のあるツールを構築することができます。AmazonやFlipkartなどのスクレイピングしたいウェブサイトを選択します。リストされているすべての商品、その説明、およびその他の重要な情報の価格を追跡します。Webスクレイピングプロジェクトを作成し、価格がユーザーが定義したしきい値以下になった場合に生成されたリードの顧客にアラートを送信します。さまざまなオンライン小売業者の商品の価格を比較して、最良の価格を提供し、最も効率的なWebスクレイピングプロジェクトとして機能します。ニュースアグリゲーターニュースを読むことに熱中し、最新の情報を得ることに興味を持っている人々は、あらゆる分野のニュースを提供するプラットフォームを探しています。ニュースアグリゲーターのWebスクレイピングプロジェクトを開発することは、情報としてだけでなく、貴重なツールとなります。Times of India、Hindustan Times、Economic Timesなどの複数のニュースウェブサイトからニュース記事を収集するWebスクレイピングツールを作成します。収集したニュースを特定のトピックとキーワードで分類し、ユーザー向けにパーソナライズされたニュースフィードを作成します。これにより、ニュースをカテゴリ別に分類することが容易になります。不動産市場分析 Pythonプロジェクトを使用して不動産リスト（物件の詳細、価格、場所など）を収集するWebスクレイピングプロジェクトを作成します。不動産市場分析を行うための必須ツールとなります。市場のトレンド、物件の価値上昇率、賃貸収入の可能性を分析し、効率的なシステムを作成します。異なる不動産ウェブサイトから収集したこのデータを可視化し、投資家や家購入者が情報をもとに適切な判断を下すのに役立つツールを作成します。天気データダッシュボード楽しい活動やビジネスディールに出かける前に、天気の更新情報を確認することは非常に重要です。PythonのWebスクレイピングプロジェクトは、天気データダッシュボードの開発の例として考えられます。異なる天気解析ツールからデータを収集し、予測や過去のデータなどの天気情報を表示するダッシュボードを作成します。天気アラートや場所に基づいたおすすめなどの機能を含め、プロジェクトをパーソナライズします。…

「Matplotlibのマスタリング：データ可視化の包括的なガイド」

こんにちは、データ愛好家👋 データはビジュアライゼーションを通じてより理解しやすくなることを知っていますそれは洞察を得るのに役立つだけでなく、ビジュアライゼーションはクライアントに洞察を説明するのも簡単にします...

高度なPython：関数

タイトルを読んだ後、おそらく「Pythonの関数は高度な概念なのか？どうして？すべてのコースで関数は言語の基本的な要素として紹介されているのに」と自問するかもしれません

「トップ20のデータエンジニアリングプロジェクトアイデア[ソースコード付き]」

データエンジニアリングは、分析、レポート、および機械学習に必要なデータを収集、変換、配信することによって、広範なデータエコシステムにおいて重要な役割を果たします。データエンジニアを目指す人々は、実際のプロジェクトを通じて実践的な経験を積み、自分の専門知識をアピールするための機会を求めることが多いです。この記事では、ソースコード付きのトップ20のデータエンジニアリングプロジェクトアイデアを紹介します。初心者、中級のエンジニア、または上級のプラクティショナーであっても、これらのプロジェクトはデータエンジニアリングスキルを磨く絶好の機会を提供します。初心者向けデータエンジニアリングプロジェクト 1. スマートIoTインフラストラクチャ目標このプロジェクトの主な目標は、IoT（モノのインターネット）デバイスからのデータを収集し、分析するための信頼性のあるデータパイプラインを構築することです。ウェブカム、温度センサー、モーションディテクターなど、さまざまなIoTデバイスは、多くのデータを生成します。このデータを効果的に消費、保存、処理、分析するためのシステムを設計することを目指します。これにより、IoTデータからの学習に基づいたリアルタイムのモニタリングや意思決定が可能になります。解決方法 Apache KafkaやMQTTのような技術を利用して、IoTデバイスからの効率的なデータ取り込みを行います。これらの技術は高スループットのデータストリームをサポートします。 Apache CassandraやMongoDBのようなスケーラブルなデータベースを使用して、受信したIoTデータを保存します。これらのNoSQLデータベースは、IoTデータのボリュームとバラエティを処理できます。 Apache Spark StreamingやApache Flinkを使用してリアルタイムデータ処理を実装します。これらのフレームワークを使用すると、データが到着すると同時にデータを分析して変換することができるため、リアルタイムモニタリングに適しています。 GrafanaやKibanaなどの可視化ツールを使用して、IoTデータに対する洞察を提供するダッシュボードを作成します。リアルタイムの可視化は、ステークホルダーが情報を基にした意思決定を行うのに役立ちます。ソースコードを確認するには、ここをクリックしてください 2. 航空データ分析目標連邦航空局（FAA）、航空会社、空港など、さまざまな情報源から航空データを収集、処理、分析するために、このプロジェクトではデータパイプラインを開発しようとします。航空データには、フライト、空港、天候、乗客の人口統計などが含まれます。このデータから意味のある洞察を抽出し、フライトスケジュールの改善、安全対策の強化、航空産業のさまざまな側面の最適化を図ります。解決方法 Apache NifiやAWS…

「Amazon SageMakerを使用して、Rayベースの機械学習ワークフローをオーケストレーションする」

機械学習（ML）は、お客様がより困難な問題を解決しようとするにつれて、ますます複雑になっていますこの複雑さはしばしば、複数のマシンを使用して単一のモデルをトレーニングする必要性を引き起こしますこれにより、複数のノード間でタスクを並列化することが可能になり、トレーニング時間の短縮、スケーラビリティの向上、[…] などがもたらされます

PyCharm vs. Spyder 正しいPython IDEの選択

PyCharmとSpyderはPython開発のための2つの最も人気のあるIDEですでは、PyCharmとSpyderの直接比較を見てみましょう

Salesforceは、データ駆動型のAIとCRMを通じて生産性と顧客の信頼性を高める、新しいEinstein 1プラットフォームを発表しました

顧客データは混乱しています。組織は通常、1,061の独自のアプリケーションを使用していますが、そのうちの29%しか本当に統合されていません。クラウド、ソーシャルメディア、モバイルコンピューティングの革命によって作成されたデータアイランドの増殖により、複雑な企業データスタックが生まれています。 Salesforceが開発した元のメタデータフレームワークは、Salesforceのすべてのアプリケーション間でデータの整理と理解を容易にします。これは、同じコアプラットフォーム上に構築されたアプリケーションに対して共有の言語を持つことに似ています。複数のシステムからのデータをSalesforceのメタデータフレームワークにマッピングすることで、会社のデータの統合ビューを作成することができます。 SalesforceのEinstein AIとData Cloudの最新のアップデートにより、ビジネスはデータと人工知能を活用して生産性を向上させ、顧客との相互作用をカスタマイズすることが容易になりました。Salesforceの新しいEinstein 1プラットフォームは、EinsteinプラットフォームのAI機能とData CloudをCRMプログラムにシームレスに統合しています。企業は今や簡単にインテリジェントなワークフローをオペレーションに統合し、別々のデータ保管場所に格納された顧客データを組み合わせ、AIパワードのアプリケーションを作成することができます。顧客データ、企業コンテンツ、テレメトリデータ、Slackの議論、その他の構造化および非構造化データは、SalesforceのData Cloudを介して顧客の一元的なビューを形成するために結合されます。このリアルタイムハイパースケールデータエンジンは、毎日1000億のレコードをリンクおよび統合し、1か月に300兆のトランザクションを実行しています。新しいData CloudがEinstein 1プラットフォームとの緊密な統合を実現したことで、企業は以前アクセスできなかったデータを解放し、包括的な顧客プロファイルを生成し、革新的なCRMサービスを導入することができます。スケール時のデータ: Einstein 1プラットフォームは、顧客ごとに数兆行のデータと数千のメタデータ対応アイテムを処理できるようになりました。SalesforceがCustomer 360を提供するために買収したMarketing CloudとCommerce Cloudの消費者スケールのテクノロジースタックも、Einstein 1プラットフォーム上で再設計されました。スケール時の自動化: 大規模なデータセットをEinstein 1プラットフォームに外部ソースからインポートし、即座にインタラクティブなSalesforceオブジェクトとして利用できるようになりました。インターネットオブシングスデバイスからのイベント、計算された洞察、またはAIの予測である場合でも、MuleSoftを使用して、組織内のレガシーシステムを含む任意のシステムと20,000イベント/秒のスピードで対話することができます。スケール時の分析: Salesforceは、多様なユースケースに対応するReports…

モジュラーの共同創設者兼社長であるティム・デイビス- インタビューシリーズ

ティム・デイビスは、Modularの共同創設者兼社長ですModularは統合された、組み合わせ可能なツールのスイートであり、AIインフラストラクチャを簡素化し、チームがより迅速に開発、展開、イノベーションできるようにしますModularは、Pythonの優れた点とシステムを組み合わせることで、研究と製品化のギャップを埋める新しいプログラミング言語「Mojo」を開発することで最も知られています

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