データ処理関連 の履歴(No.3)

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• データ処理関連 へ行く。
  • 1 (2022-12-20 (火) 18:46:19)
  • 2 (2023-01-09 (月) 13:31:24)
  • 3 (2023-01-09 (月) 18:51:02)
  • 4 (2023-01-12 (木) 14:55:44)
  • 5 (2023-01-12 (木) 18:27:50)
  • 6 (2023-01-16 (月) 10:20:44)
  • 7 (2023-01-18 (水) 22:04:26)
  • 8 (2023-01-30 (月) 10:44:10)
  • 9 (2023-02-02 (木) 09:17:00)
  • 10 (2023-02-03 (金) 22:03:57)
  • 11 (2023-02-07 (火) 17:54:32)
  • 12 (2023-02-09 (木) 16:19:39)
  • 13 (2023-02-11 (土) 13:50:41)
  • 14 (2023-02-23 (木) 21:12:33)
  • 15 (2023-02-27 (月) 14:25:49)
  • 16 (2023-03-03 (金) 14:50:38)
  • 17 (2023-03-14 (火) 11:54:26)
  • 18 (2023-03-23 (木) 10:41:21)
  • 19 (2023-04-27 (木) 13:55:46)
  • 20 (2023-08-17 (木) 09:48:20)
  • 21 (2023-09-15 (金) 09:16:23)
  • 22 (2023-09-26 (火) 11:25:33)
  • 23 (2023-10-25 (水) 17:13:19)
  • 24 (2023-11-20 (月) 09:29:11)
  • 25 (2024-01-13 (土) 10:34:21)
  • 26 (2024-03-04 (月) 12:54:18)
  • 27 (2024-03-16 (土) 22:34:12)

→データベース関連

→データサイエンス

→データ移行

→開発に役立つデータ

→文字コード関連

→正規表現

→自然言語処理／全文検索

→データ形式／データフォーマット

データ処理†

• 私が妄想している最強のデータ基盤2023 2023.1

• データ分析プロジェクトに使用するクラウドサービス完全まとめガイド - Qiita 2022.12

• 2022年末、改めて「Snowflakeとは？」を簡単に説明する #SnowflakeDB | DevelopersIO 2022.12

• Python + BigQuery の始め方 - RevComm Tech Blog 2022.12

• 東京都の人口統計データ（CSV）をGoogle Mapsで可視化してみた | DevelopersIO 2022.8
• 東京都の人口統計データをAmazon QuickSightのpoints mapで可視化してみた | DevelopersIO 2022.8

• Fundamentals of Data Visualization 2022.6
  • オライリー本
  • The book is meant as a guide to making visualizations that accurately reflect the data, tell a story, and look professional.

• Apache Beam (Dataflow) 実践入門【Python】 2020.9

• 逆引きPySpark (3.文字列編) - Qiita 2023.1
• Apache Sparkの概要 2020.6
  • Apache Sparkは大規模なデータ処理のための統合分析エンジンである。

• 米国大統領選に見るソーシャルとビッグデータの役割 2013.1.4

• ビッグデータ予測が16人中15人的中――AKB48選抜総選挙 2012.6.7

• 「ビッグデータ」のビッグ（Big）は「ビッグマック」のビッグとは違う。でも、やっぱり、数（量）は力なり・・なのだ。 2012.3.12

• ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける

データレイク/DWH/ETL†

• データ変換処理をモダンな手法で開発できる「dbt」を使ってみた | DevelopersIO 2020

• 【AWS】用語を整理しながら学ぶAWS - part8 AWS Glue - Qiita 2022.9
  • Glue はAWS上でETLを定義して実行できるフルマネージドなデータ分析サービスです
• AWS ETL サービス適材適所選択のコツ AWS_ETL_services_tips_202107.pdf 2022.4

• What is ELT (Extract, Load, Transform)? | IBM 2021
  • What is ELT (Extract, Load, Transform)? | IBM>https://www.ibm.com/cloud/learn/elt
• なぜETLではなくELTが流行ってきたのか - Qiita 2022.12

• 新しいデータ基盤アーキテクチャである「データレイクハウス」について調べてみた - Taste of Tech Topics 2022.11
• Delta Lake とは何か - connecting the dots 2022.9
• データレイクの概念について理解する - connecting the dots 2022.2

Hadoop†

• http://hadoop.apache.org/

• 日々進化するHadoop。これまでのおさらいと最近の動向（前編） 2012.8.27

• Writing An Hadoop MapReduce Program In Python 2012.6.5

• Hadoopの現在 2011.9.18

• いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門 2011.6.11
  • 実践！ 「MapReduceでテキストマイニング」徹底解説

• 連載：企業で使われるHadoop

• そろそろHadoopについてひとこと言っておくか 2011.1.3
  • HadoopとはGoogleのMapReduce/GFSのオープンソースのクローンです。

MapReduce†

• MapReduceは今後どうなるのか？ 2012.10.8

• MapReduceできる10個のアルゴリズム> 2012.5.28

• Mapreduce2.0 2011.10.20

• key-valueストアの基礎知識 2010.1.5