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    hemispherwhistle python データサイエンス pandas numpy ベストプラクティス

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    kent-where-the-light-is “最終目標に役立たないこと(例えば、CSVファイルのロードや、理解しないままdatetimeライブラリを使用しようとすることなど)に過度の時間を費やしていると気付いた場合、一歩引いてプロセスを確認し、もっと有効な方

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    sendai 研究ネタ

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    shiumachi “データ分析のワークフローで重要なことは、どのバージョンのデータやアルゴリズムがどの結果を生成するために使用されたかを追跡することです”

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    teddy-g Python使うとまだまだ楽できそうだなあ。

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    none53 開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | プログラミング | POSTD

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    nobyuki “Cython”

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    mkusunok 良記事。Pythonは小回りが利くけどスケールアウトが難しいので規模に応じて他の方法と組み合わせる工夫が必要

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    dolmen777 「車輪の再発明」

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    aroma_black "Python Pandasは、大規模なデータセットを処理するのに便利な抽象化、ETL(抽出、変換、ロード)のための機能、優れたパフォーマンスを備えています。"

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    antirosh 一つ目も二つ目もしたことあるわこれ(笑)

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    hiddy216 前処理大変みたいですね

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    morioka 翻訳がこなれていないのはまだよいとして、文中に文字列で挿入される広告をどう排除すればよいかな(本質的でない)

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    kazutaka83 大規模データを扱うときはPandasだとインポートできないことがある。現状数十万レコードなんでなんとかなってるけども。RDBMSとつないでごにょごにょするってのが今後の課題。

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    habarhaba luigi

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    vanbraam 多少参考になったのはCythonのところか

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    itotto DropBoxもPythonで書いてるらしいけど、Pythonのどこがそんなにいいのかまだわかんないんだよなー。いろいろ読んでみよう。

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    worldwideyrp 体感的に思ってたこともあったけど、明文化されててすごく参考になった。

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    satojkovic タメになる

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    sugikike 中程度のデータならipython (notebook) + pandas が素晴らしくよく使いますが、大規模には向かないです。最後はluidiの宣伝でした。

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    yasu00000 原文に入ってるから仕方がないけど「同様の記事をもっと読みたいですか? 購読の申し込みはこちらから!」しか目に入って来ない | 【翻訳】開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD http://t.co/gnD

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