コグラフ株式会社 データアナリティクス事業部

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コグラフ株式会社 データアナリティクス事業部（cograph_data） データアナリスト募集中！未経験OK！詳しくは記事下部にあるWantedly、Twitterリンクから

Vim初心者が初めに知っておきたいコマンド集

こんにちは。SSD-2事業部のM･Oです。 超初心者エンジニアです。 今回はvimコマンドの中でも、まず初めに覚えておきたいものを厳選してまとめました。 vimとはvim（ヴィム）は、viというテキストエディタの拡張版です。 ざっくり説明すると、プログラムを書いたり文章を編集するときに便利な、コンピュータで使う「ノート」のようなものです。 特徴としては、キーボード操作のみで文字を書くことにあります。 記事の目的vimのコマンドはGoogleなどで検索すればすぐに一覧が表示

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    • LOC()とiLOC()の違いについて

      こんにちは。SSD-2事業部のT・Yです。 今回はloc()とiloc()の違いを分かりやすく自分なりにまとめてみました！ 下記、目次になります。 LOC()とILOC()とは loc()とiloc()とは簡単に説明すると loc()…DataFrameの内で条件を満たした行、列を抽出することができる。 iloc()…DataFrameの内の行と列を"行番号","列番号"で抽出することができる。 2つの共通点としては「DataFrameの範囲を絞りデータを抽出する」という

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      • Amazon EventBridgeを理解する三つのポイント

        こんにちは。コグラフ株式会社データアナリティクス事業部のモロズミです。この記事では、Amazon EventBridgeを理解する三つのポイントについて紹介します。EventBridgeとは、AWSサービス、カスタムアプリケーション、サードパーティのアプリケーション間でのイベントの統合とルーティングを容易にするサーバレスイベントバスサービスです。 Amazon EventBridgeサービスで扱うイベントとは、AWS環境での変更などを意味します。次のリンク先の公式ドキュメン

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        • LookerのテンプレートフィルターとLiquidパラメーターについて

          こんにちは。コグラフデータアナリティクス事業部です。 今回はLookerのテンプレートフィルターとLiquidパラメーターについて、その違いと実装例をご紹介します。 テンプレートフィルターについて テンプレートフィルタは、SQLクエリのWHERE句で使用することができます。 例えば以下のような、とある商店の売り上げデータを扱うviewがあるとします。 view: sales_data { derived_table: { sql: SELECT

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        マガジン

        • Pythonで統計学を学ぶ
          1本
        • SQLまとめ
          2本
        • Tableau記事まとめ
          3本
        • データ分析ロードマップ
          4本

        記事

          【SQL】DDL、DML、DCL、TCLの違いとは？

          こんにちは。コグラフSSD−2事業部のY.Nです！ 「SQLの命令文多すぎてどれがどれなのかわからない…」 SQLを扱うには命令文を覚えなければいけません。 実は、SQLのコマンドには種類があり、 DDL、DML、DCL、TCLの4種類ございます。 この記事では、SQLで使用する4つの命令文についてご説明いたします。 ぜひ最後までご覧ください！ 1.DDLとは？DDL（Data Definition Language）はデータ定義言語と呼ばれており、 SQLではデータベース

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          未経験から半年たった社員の経験談～データマート運用・保守～

          あいさつこんにちは。コグラフ株式会社ソフトウェアサービス事業部2部の新米社員Ｎです。IT業界未経験から転職して、データベースの世界にやってきました！ この記事では、私の転職後の半年間の経験について率直にシェアしていきます。未経験からの学び、今後の展望についてお話ししたいと思います。さっそく始めていきましょう！ データマート運用・保守業務アプリケーションの利用者集計等を行っているデータマートの運用保守業務を経験しました。ダッシュボードのリソース更新等の運用も合わせて経験しま

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          SQLでオセロAIを実装する夢をPythonに託す

          こんにちは。コグラフ株式会社データアナリティクス事業部の塩見です。 SQLはとてもおもしろい言語です。原因と結果の関係を記述するだけで、結果からさかのぼって原因を知るようなことが簡単にできます。 SELECT * FROM 原因, 結果 WHERE 結果 = 成功 原因テーブルと結果テーブルの間にカンマがあります。この書き方に馴染みのない方もいらっしゃると思います。このカンマはCROSS JOINだと思ってください。つまりこのコードは SELECT * FROM 原因 C

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          Python3エンジニア認定基礎試験に合格した話

          こんにちは、コグラフデータアナリティクス(DAD)事業部のNです。 先日受験したPython3エンジニア認定基礎試験に無事合格出来たので、試験の内容やその勉強方法についてお話したいと思います。 どんな試験かPython 3 エンジニア認定基礎試験とは、Pythonプログラミングに必要な基本知識が広い範囲で問われる試験です。 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会により、運営・認定されています。 試験はCBT形式で、受験日と試験会場を自分の都合に合わせて設定が出来ま

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          AWS KMSでデータアナリストのセキュリティスキルをアップグレード

          こんにちは。コグラフ株式会社データアナリティクス事業部のモロズミです。この記事では、データサイエンスの分野で使われているサービスのAWS　KMSでセキュリティをアップグレードする方法を紹介します。 1 AWS KMSの基礎1-1 KMSの概要 AWS KMS（AWS Key Management Service）は、AWSクラウドで提供されるセキュリティサービスの一つです。 データの暗号化キーの作成や管理を簡易かつ安全に行えます。AWS KMSは、暗号化プロセスを中心と

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          SAS-Python書き換えメモ　～SASと向き合うことになった貴方へ～

          こんにちは。コグラフ株式会社データアナリティクス事業部のワダです。今度からSASを主に使用する案件への参画が決まり、未経験の状態からキャッチアップすることになりました。 この記事ではSAS言語の基本構成とデータ操作、分析の流れを紹介し、Pythonで記述する場合の書き換え例も併記します（Google Colaboratory上での実装を想定）。 私のようなPython、SQL知識が少しある人がスムーズにSAS言語をインプットする最初の足掛かりになる、そんな記事を目指します。

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          TableauをPythonで再現！？お手軽分析ライブラリpygwalkerのすすめ

          こんにちは。コグラフ株式会社データアナリティクス事業部のワダと申します。 Pythonでデータを可視化する際は主にmatplotlib,seaborn,plotly等が用いられます。それらを使用してコードを書く前に、気軽にデータを可視化して傾向をつかみたい、分析の方針を立てたいと感じる方はいるのではないでしょうか。 今回はドラッグ＆ドロップで簡単にデータ分析・可視化を行うことができるPythonライブラリ「pygwalker」の概要と使い方についてご紹介します。 Googl

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          AWS Batchでできること

          こんにちは。コグラフ株式会社データアナリティクス事業部のモロズミです。この記事では、データサイエンスの分野で使われているサービスのAWS Batchでできることを紹介します。 AWS Batchの基礎AWS Batchは、AWS上でのバッチ処理をするためのサービスです。 これは、開発者がサーバーを管理することなく大規模な計算ワークロードを実行できるように設計されています。 大量のデータを日次などで一気に処理したいときや、大規模なバックエンド処理が必要なアプリケーションの

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          pythonでする地理空間データ入門～GeoPandas～

          コグラフ株式会社データアナリティクス事業部の平松です。 今回は、地理空間データ（GISデータ）の簡単な処理や、説明をします。 なんせ検索してもGeopandasの記事が少ないです。だから私が書きます！これからはGeopandasの公式ドキュメントだけでなく、コグラフの記事も参考にしましょう！！！ もう内容入ります。 GeoPandasとはGeoPandasはpandasの拡張で、「GeoDataFrame」を処理、操作できるライブラリです。地理空間データフレームを用いて、

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          AWS Fargateでできること〈基本・応用・発展〉

          こんにちは。コグラフ株式会社データアナリティクス事業部のモロズミです。この記事では、AWS Fargateでできることについて、基本的な内容から具体的にできることとしての応用、それらを管理する方法としての発展まで紹介します。 1.Fargateの基本1-1.Fargateの概要 AWS Fargateは、サーバを管理することなくコンテナを実行できるサービスです。デプロイメント、管理、スケールアップのプロセスを簡素化します。 1-2.Fargateの利点 Fargate

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          AWSでできること

          こんにちは。コグラフ株式会社データアナリティクス事業部のモロズミです。この記事では、データサイエンスの分野で使われているサービスのAWS　(Amazon Web Services)でできることを紹介します。 AWSが対応できるクラウドコンピューティングの三つのタイプAWSはクラウドコンピューティングサービスの一つです。 クラウドコンピューティングサービスは、ITリソースを提供するサービスのことです。 米国国立標準技術研究所(NIST: National Institut

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          同じデータでもP値が変わる話

          こんにちは。コグラフ株式会社データアナリティクス事業部の塩見です。 統計的仮説検定を行うと、同じデータからは同じ検定結果が得られるものだと思っていませんか。そのように考えたくなりますが、実際には必ずしもその通りではありません。 例えば、コイン投げをして24回中7回が表になるという単純なデータを考えてみましょう。このようなデータでも、実験の設定や投げる回数の制約によって、統計的仮説検定の結果が変わることがあるのです。Pythonで計算しながら説明します。 統計的仮説検定の流れ

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