時代とともに多くのプログラミング言語が生まれ、あるものは人気を博し、あるものは技術の進歩とともに時代遅れになっていきました。しかし、このようなプログラミング言語の人気の盛衰をどのように理解したらよいのでしょうか。
機械学習、Python、GridDBを用いた心不全の予測
このチュートリアルでは、Kaggleで公開されている「心不全予測」データセットについて学びます。GridDBを使用して、どのようにデータを抽出することができるかを見ていきます。その後、いくつかの探索的データ解析を行います。最後に、将来の予測を行うための機械学習モデルを構築します。
GridDB CloudでPower BIを使う
異種のデータソースを集約して見やすく可視化したい場合は、Power BIのカスタムクエリを使ってGridDB Cloudのデータを収集する方法が非常に便利であると言えます。今回は新たに Power BIとの連携について紹介したいと思います。
Streamlitによるワクチン接種データの可視化
データは洞察の源です。この洞察を引き出すには、データを分析し、理解する必要があります。しかし、数値で分析することは困難です。データから洞察を抽出する最も簡単な方法は、データの可視化です。 データの可視化とは、データを図やグラフを使って表現することです。こうすることで、技術者でないユーザーでもデータを理解しやすくなります。