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私が初めての#30DayChartChallengeを使ってObservable Plotを学んだ方法
「もしデータの分野にいるなら、学びたいツールのリストが果てしなくあることになじみがあるでしょういつかは学びたい、と思っているものの一つが私にもありますが…」
最終フロンティアの記録:30日間の#30DayMapChallengeの旅を完遂する
「#30DayMapChallengeが終わりに近づいている中で、コミュニティと協力の力に感銘を受けています毎日新たなテーマがもたらされ、各テーマごとに新たな洞察がもたらされ、その過程で、一つの織物のようなものが作り上げられてきました...」
地図の課題に挑む:「#30DayMapChallenge」を半分過ぎて
「世界の広さを視覚化することは容易なことではありませんしかし、それに少し近づくために、この11月、私は#30DayMapChallengeに参加しています私は地理的な可視化に魅了されてきました…」
「MongoDBの時系列コレクションとAmazon SageMaker Canvasで洞察力の向上を加速する」
これは、MongoDBのBabu Srinivasanと共同執筆したゲスト投稿です現在の急速に変化するビジネスの風景では、リアルタイムの予測を行う能力の欠如は、正確かつタイムリーな洞察に重要な依存をする産業にとって、重要な課題をもたらしますさまざまな産業におけるリアルタイムの予測の欠如は、意思決定に重要な影響を与える切迫したビジネスの課題を提起します
「アウトライア検出手法の比較」
外れ値検出は、与えられたデータセット内の異常値(珍しい観測値)を特定するための教師なしの機械学習タスクですこのタスクは、私たちの利用可能なデータが多い現実世界のケースで役立ちます…
「人間の労働が機械学習を可能にする方法」
「私たちは機械学習の進歩に必要不可欠な手作業や人間の労働について十分に話しません事実は、技術と人間の活動の間に作り出される区分は人為的なものです全てが生活の一部であり、人々の手によって進化しているのです...」
アマゾンセイジメーカーの地理情報能力を使用したメタン排出ポイント源の検出と高周波監視
メタン(CH4)は、石油やガス抽出、石炭採掘、大規模な畜産、廃棄物処理など、他のさまざまな源から発生する、主要な人為的温室効果ガスですCH4の地球温暖化潜在能はCO2の86倍であり、気候変動に関する政府間パネル(IPCC)は、メタンが観測されている温室効果の30%を担っていると推定しています
「Devtoolsを使ったRデータパッケージの作成と公開の詳細ガイド」
「2023年のPositカンファレンスでスピーカーに招待され、アニメーションと相互作用を使ったストーリーテリングについてプレゼンをする機会を得たとき、完璧なデータセットについて数ヶ月間悩みましたどれも興味深いものばかりでした...」
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