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dbtのインクリメンタル – 正しい方法

「GlamCornerの私のチームが、従来のMySQLデータベースからPostgresデータベース上のELTに移行し、変換とモデリングのレイヤーとしてdbtを使用し始めたとき、私たちは喜びました私たちはdbtを設定しました...」

2023年の機械学習研究におけるトップのデータバージョン管理ツール

生産に使用されるすべてのシステムはバージョン管理する必要があります。ユーザーが最新のデータにアクセスできる単一の場所です。特に多くのユーザーが同時に変更を加えるリソースには監査トレイルを作成する必要があります。チーム全員が同じページにいることを確保するために、バージョン管理システムが担当しています。それにより、チーム全員が同時に同じプロジェクトで協力し、ファイルの最新バージョンで作業していることが保証されます。適切なツールがあれば、このタスクを迅速に完了することができます！信頼性のあるデータバージョン管理方法を採用すると、一貫性のあるデータセットとすべての研究の完全なアーカイブを持つことができます。データバージョニングソリューションは、再現性、トレーサビリティ、およびMLモデルの履歴に関心がある場合、ワークフローに必須です。データセットやモデルのハッシュなどのオブジェクトのコピーを取得し、区別して比較するために使用できるデータバージョンが頻繁にメタデータ管理ソリューションに記録されるようにすると、モデルのトレーニングがバージョン管理され、繰り返し可能になります。さあ、コードの各コンポーネントを追跡できる最高のデータバージョン管理ツールを調べてみましょう。 Git LFS Git LFSプロジェクトの使用は制限されていません。Gitは、GitHub.comやGitHub Enterpriseなどのリモートサーバーに大きなファイルの内容を保存し、大きなファイルをテキストポインターで置き換えます。音声サンプル、映画、データベース、写真など、置き換えられるファイルの種類には大きなファイルが含まれます。 Gitを使用して大規模なファイルリポジトリを迅速にクローンして取得したり、外部ストレージを使用してGitリポジトリでより多くのファイルをホストしたり、数GBの大きさの大きなファイルをバージョン管理することができます。データの取り扱いにおいては比較的シンプルな解決策です。他のツールキット、ストレージシステム、スクリプトは必要ありません。ダウンロードするデータ量を制限します。これにより、大きなファイルのコピーがリポジトリから取得するよりも速くなります。ポイントはLFSを指し、より軽い素材で作られています。 LakeFS LakeFSは、S3またはGCSにデータを格納するオープンソースのデータバージョニングソリューションであり、Gitに似たブランチングおよびコミット方法をスケーラブルに実装しています。このブランチング方法により、別々のブランチで変更を可能にし、アトミックかつ即座に作成、マージ、およびロールバックできるようにすることで、データレイクをACID準拠にします。 LakeFSを使用すると、繰り返し可能でアトミックなデータレイクの活動を開発することができます。これは新しいものですが、真剣に取り組む必要があります。Gitのようなブランチングとバージョン管理の方法を使用してデータレイクとやり取りし、ペタバイト単位のデータをスケーラブルにチェックできます。 DVC Data Version Controlは、データサイエンスや機械学習のアプリケーションに適したアクセス可能なデータバージョニングソリューションです。このアプリケーションを使用してパイプラインを任意の言語で定義することができます。 DVCは、その名前が示すように、データバージョニングに特化しているわけではありません。このツールは、大きなファイル、データセット、機械学習モデル、コードなどを管理することで、機械学習モデルを共有可能かつ再現可能にします。さらに、チームがパイプラインと機械学習モデルを管理しやすくします。このアプリケーションは、迅速に設定できる簡単なコマンドラインを提供することで、Gitの例にならっています。最後に、DVCはチームのモデルの再現性と一貫性を向上させるのに役立ちます。コードの複雑なファイルの接尾辞やコメントではなく、Gitのブランチを使用して新しいアイデアをテストします。旅行中にペーパーや鉛筆ではなく、自動的なメトリックトラッキングを使用します。プッシュ/プルコマンドを使用して機械学習モデル、データ、およびコードの一貫したバンドルを製品環境、リモートマシン、または同僚のデスクトップに転送するためのアドホックなスクリプトではなく使用します。 DeltaLake DeltaLakeというオープンソースのストレージレイヤーにより、データレイクの信頼性が向上します。Delta Lakeは、バッチおよびストリーミングデータ処理をサポートするだけでなく、スケーラブルなメタデータ管理も提供します。現在のデータレイクに基づいており、Apache…

AIHelperBotとの出会い秒単位でSQLクエリを構築する人工知能（AI）ベースのSQLエキスパート

現代のデジタルテクノロジーの魅力的な世界では、人工知能（AI）チャットボットが人々のオンライン体験を向上させます。人工知能チャットボットは、自然言語処理（NLP）を使用して、人間の会話に似た会話をするように訓練されています。NLPにより、AIチャットボットは書かれた人間の言語を理解し、独立して機能することができます。ピザの注文の手助け、特別な問い合わせへの応答、困難なB2Bセールスプロセスの手助けなど、どんなタスクでも対応できます。これらのユースケースを超えて、フルスタック開発者のLasseは、AIHelperBotをリリースしました。このツールを使うことで、人々や企業はSQLクエリを素早く作成し、生産性を向上させ、新しいSQLのテクニックを身につけることができます。Lasseは、ウェブとモバイルアプリケーションの開発に10年以上の経験を持っています。 SQL Serverの作業は、SQL Server Management Studio（SSMS）の助けを借りることで大幅に簡単になります。多くの機能を持っていますが、SQLクエリを書くことが最も重要な機能の一つです。しかし、SQLクエリの作成には時間がかかることがあり、ユーザーはデータベースのテーブル、列、およびそれらの関係について知っている必要があります。ここでAIパワードのSQLクエリビルダーが登場します。ユーザーの入力に基づいて、AIHeplerBotはOpenAIを使用してSQLクエリを作成します。クエリの入力は、ユーザーが望む内容の平易な言葉での説明です。AIHelperBotは、その入力にマッチするSQLクエリを生成します。作成されたSQLクエリはフォーマットされ、使用準備が整っています。AIHelperBotは、PostgreSQL、MSSQL、Oracle、MySQL、BigQuery、MariaDBなど、複数のデータベースをサポートしています。以下のアクションを実行できるようにすることで、AIボットは生産性と他の洞察を向上させます：ユーザーはデータベースのスキーマをエクスポートできます。 AIボットはSQLに精通しています。平易な言葉での単純な発言からSQLクエリを生成します。例えば、「過去3ヶ月間のクライアントとその注文、コメント」といった文を以下のように理解し、翻訳します：ただし、入力には潜在的なデータベースのスキーマに関する情報がほとんど含まれていないため、AIボットはテーブルと列の名前を「推測」する必要があります。これは依然として難しいクエリの構築や特定のテーブルと列の名前の手動変更のモデルとして役立つことがあります。カスタムデータベーススキーマを作成する際、データベーススキーマをインポートした後、ユーザーはオートサジェストを使用することができます。これにより、テーブルや列の名前などの重要なメタデータを自然言語の入力に補完することができます。AIボットはデータベーススキーマを理解し、非常に正確なSQLクエリを生成することができます。ユーザーが提供した自然言語の単語から、AIボットはSQLのJOINステートメントを作成します。通常、AIボットはどのテーブルをJOINし、どのJOINタイプを使用するかを自分で決定します。

人工知能、IoT、深層学習、機械学習、データサイエンス、その他のソフトウェアアプリケーションに最適なトップデータベース

データベースがなければ、ほとんどのソフトウェアアプリケーションは実現不可能です。データベースは、ウェブベースのデータストレージから大量のデータをネットワークを通じて高速に転送するために必要なエンタープライズレベルのプロジェクトまで、あらゆるタイプとサイズのアプリケーションの基盤です。組み込みシステムでは、リアルタイムシステムとは異なるタイトなタイミング要件を持つ低レベルのインタフェースを見つけることができます。もちろん、データに完全に依存し、後でそれらを保存して処理するためにデータベースが必要な人工知能、ディープラーニング、機械学習、データサイエンス、HPC、ブロックチェーン、IoTなども見逃せません。では、いくつかの主要なデータベースの種類について読んでみましょう。 Oracle: オラクルは、およそ40年にわたり、丈夫でエンタープライズグレードのデータベースを提供してきました。DB-Enginesによると、オープンソースのSQLデータベースやNoSQLデータベースとの激しい競争にもかかわらず、まだ最も使用されているデータベースシステムです。組み込みのアセンブリ言語として、C、C++、Javaを備えています。このデータベースの最新版である21cには、多数の新機能が含まれています。JSONからSQLなどの追加機能を備えた、コンパクトで高速なデータベースです。 MySQL: ウェブ開発ソリューションが最も一般的な利用方法です。MySQLはCとC++で構築された構造化クエリ言語です。MySQLのエンタープライズグレードの機能と無料で柔軟な（GPL）コミュニティライセンス、および更新された商用ライセンスは、瞬時に業界とコミュニティで有名になりました。このデータベースの主な目標は、安定性、堅牢性、成熟性です。SQLデータベースには、それぞれ独自の機能が備わったいくつかのエディションがあります。 PostgreSQL: PostgreSQLは最も高度なオープンソースの関係型データベースです。大量のデータを扱う企業で使用されるCベースのデータベース管理システムです。このデータベース管理ソフトウェアは、さまざまなゲームアプリ、データベース自動化ツール、ドメイン登録などで使用されています。 Microsoft SQL Server: MS SQLは、構造化データ（SQL）、半構造化データ（JSON）、および空間データをサポートするマルチモデルデータベースです。WindowsとLinuxオペレーティングシステムでサポートされています。過去30年間、Windowsシステム上で最も人気のある商用中堅データベースでした。マイクロソフトSQL Serverは、他のデータベースと比べて革新的または先進的ではないものの、年々大幅な改良と改装を行ってきました。開発プラットフォームが他のマイクロソフト製品と強く結びついている場合には非常に有益です。 MongoDB: オブジェクト指向プログラミング言語を使用してRDBMSでデータをロードおよび取得するには、追加のアプリケーションレベルマッピングが必要です。2009年に、特にドキュメントデータの処理に対応するために、MongoDBが最初のドキュメントデータベースとしてリリースされました。一貫性が可用性よりも重要な半構造化データに使用されます。 IBM DB2: DB2は、構造化（SQL）、半構造化（JSON）、およびグラフデータをサポートするマルチモデルデータベースです。また、IBM BLU Accelerationによる優れたOLAP機能を備えた統合データベースでもあります。DB2 LUWはWindows、Linux、Unixにも利用できます。 Redis: よく知られたオープンソースのデータベースです。Redisは、メモリ内で動作する分散キーバリューデータベースとして使用することができます。また、メッセージブローカーや分散キャッシュとしても使用できます。大量のデータを処理することができます。さまざまなデータ構造をサポートしています。 Cassandra: オープンコアで広範なカラムストアであるCassandraは、広範なデータを扱うために頻繁に使用されるデータベースです。分散型のデータベース（リーダーレス）は自動レプリケーションを備えており、障害に強くなっています。Cassandra Query Language（CQL）は、ユーザーフレンドリーでSQLに似たクエリ言語です。 Elasticsearch: 2010年にリリースされたElasticsearchは、REST APIを備えたオープンソースの分散型マルチテナント全文検索エンジンです。また、構造化データとスキーマレスデータ（JSON）の両方をサポートしており、ログ解析やモニタリングデータの分析に最適です。大量のデータを処理することができます。…

「GPT-4の能力と限界を探索する」

「GPT-4の公開：データサイエンスへの影響を解読し、その強みと限界を探る」

Artificial Intelligence

「データエンジニアリング入門ガイド」

データエンジニアリングに参入したいのですか？今日からデータエンジニアリングと基本的な概念について学ぶことから始めましょう

Data Engineering

「ETLとは何ですか？トップのETLツール」

抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）は、ETLと呼ばれます。 ETLは、データを多数のソースから収集し、標準化してから追加の分析のために中央のデータベース、データレイク、データウェアハウス、またはデータストアに転送するプロセスです。 ETLプロセスは、多数のソースからの構造化または非構造化データを従業員が理解し、定期的に使用できる単純な形式に変換します。エンドツーエンドのETLプロセスの各ステップには以下が含まれます： 1. データの抽出抽出されたデータは、構造化および非構造化の1つまたは複数のソースから取得されます。これらのソースには、ウェブサイト、モバイルアプリ、CRMプラットフォーム、オンプレミスのデータベース、レガシーデータシステム、分析ツール、SaaSプラットフォームなどが含まれます。取得が完了すると、データはステージングエリアにロードされ、変換の準備が整います。 2. データの変換変換ステージでは、抽出されたデータをクリーニングおよびフォーマットして、選択したデータベース、データストア、データウェアハウス、またはデータレイクに格納する準備をします。目的は、データを対象のストレージでクエリ可能な状態にすることです。 3. ロード準備されたデータをターゲットデータベース、データマート、データハブ、データウェアハウス、またはデータレイクに移動することをロードと呼びます。データは2つの方法でロードできます：段階的に（増分ロード）または一度にすべて（全体ロード）。データはバッチでスケジュールされるか、リアルタイムでロードされることもあります。増分データロードは、受信データと既存データを比較して重複を排除します。全体ロードでは、変換アセンブリラインから出てくるすべてのアイテムが最終的なデータウェアハウスまたはリポジトリに輸送されます。 ETLツールは何をするのか？ ETL手法全体をETLツールを使用して自動化します。ETLソリューションは、エラーを減らし、データ統合を高速化するために、抽出、変換、ロード（ETL）プロセスを自動化するためにいくつかのデータ管理戦略を使用します。さらに、ETLツールの使用例には以下があります：大量の構造化および非構造化データの処理、管理、および取り込みをローカルおよびクラウド上で自動化する。データを適切な分析場所に安全に配信する。それらを歴史的な観点に置くことで、現在のデータセットと過去のデータセットの評価、評価、理解をより簡単にする。 MongoDB、Cloud SQL for MySQL、Oracle、Microsoft SQL…

「マーケティングからデータサイエンスへのキャリアチェンジ方法」

イントロダクションデータの指数関数的な成長とデータに基づく意思決定の必要性により、マーケティングとデータサイエンスの交差点はますます重要になっています。多くの専門家がデータサイエンスへのキャリア転換を考えています。この記事では、マーケティングからデータサイエンスへの成功した転換をガイドします。スキルギャップの評価マーケティングからデータサイエンスへのキャリア転換を考える際には、これら2つの分野のスキルギャップを評価することが重要です。自分のスキルが一致する領域と追加の知識が必要な領域を理解することは、データサイエンティストへの成功への道筋を描くのに役立ちます。データサイエンティストの役割に必要な主要なスキルと知識データサイエンティストには、データ分析、プログラミング、統計、機械学習の専門知識など、多様なスキルセットが必要です。以下に、必要なすべてのスキルのリストを示します：技術的なスキル PythonやRなどのプログラミング言語またはデータ言語線形回帰やロジスティック回帰、ランダムフォレスト、決定木、SVM、KNNなどの機械学習アルゴリズム SAP HANA、MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle Databaseなどのリレーショナルデータベース自然言語処理（NLP）、光学文字認識（OCR）、ニューラルネットワーク、コンピュータビジョン、ディープラーニングなどの特殊スキル RShiny、ggplot、Plotly、Matplotlitなどのデータ可視化能力 Hadoop、MapReduce、Sparkなどの分散コンピューティング分析スキル IBM Watson、OAuth、Microsoft AzureなどのAPIツール実験とA/Bテスト回帰、分類、時系列分析などの予測モデリングと統計概念ドメイン知識…

データベースの最適化：SQLにおけるインデックスの探索

SQLにおけるインデックスについて学び、SELECTクエリとWHERE句の検索速度を向上させる方法について学びましょう

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実際のデータなしで効率的なテーブルの事前学習：TAPEXへの導入

近年、大規模なテキストデータを活用することで、言語モデルの事前学習が大きな成功を収めています。マスクされた言語モデリングなどの事前学習タスクを使用することで、これらのモデルはいくつかの下流タスクで驚くほどのパフォーマンスを示しています。しかし、事前学習タスク（例：言語モデリング）と下流タスク（例：テーブルの質問応答）の間には大きなギャップがあり、既存の事前学習は十分に効率的ではありません。実践では、有望な改善を得るために非常に大量の事前学習データが必要なことがよくあります。ドメイン適応の事前学習でも同様です。どのようにすればギャップを埋めるための事前学習タスクを設計し、事前学習を加速させることができるでしょうか？概要「TAPEX: ニューラルSQL実行エグゼキュータの学習を通じたテーブルの事前学習」という論文では、事前学習中に実データの代わりに合成データを使用するアプローチを探求し、TAPEX（エグゼキューションを通じたテーブルの事前学習）を例としてその有用性を示しています。TAPEXでは、合成コーパス上にニューラルSQLエグゼキュータを学習することで、テーブルの事前学習を実現しています。注意: [Table]は入力されたユーザー提供のテーブルのプレースホルダーです。上記の図に示すように、TAPEXはテーブル上で実行可能なSQLクエリとその実行結果をシステム的にサンプリングし、合成された非自然な事前学習コーパスを作成します。その後、言語モデル（例：BART）を事前学習し、SQLクエリの実行結果を出力するように学習させることで、ニューラルSQLエグゼキュータのプロセスを模倣します。事前学習以下の図は、事前学習プロセスを示しています。各ステップでは、まずウェブからテーブルを取得します。例えば、オリンピックのテーブルがあります。次に、実行可能なSQLクエリ SELECT City WHERE Country = France ORDER BY Year ASC LIMIT 1 をサンプリングします。オフシェルフのSQLエグゼキュータ（例：MySQL）を使用して、クエリの実行結果 Paris を取得できます。同様に、SQLクエリとフラット化されたテーブルの連結をモデル（例：BARTエンコーダー）の入力として与えることで、実行結果がモデル（例：BARTデコーダー）の出力の教師として機能します。…

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