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データ分析に関するluccafortのブックマーク (2)

  • RedshiftとBigQueryでよく使うSQLの違いTips - Gunosyデータ分析ブログ

    データ分析部インターン生の小川です。インターンでは主に動画収集のロジック実装に取り組んでいました。 Gunosyではログの管理にRedshiftとBigQueryを使用しています。 サービスはAWS上で動いているものも多いので基はRedshiftで、ログの量が多いものやアドホック分析に用いるものはBigQueryに格納しています。 この2つのサービスでSQLの書き方が微妙に異なるところがあり、もどかしい経験をしたので、今回は、よく使うSQLの文法でRedshiftとBigQueryで表現が異なる所をまとめてみようと思います。 BigQueryの導入についてはこちらの記事をご覧ください。 また、この記事ではBigQueryはStandard SQLで記述していきます。 data.gunosy.io 日付・時刻関数 現在時刻(UTC) 現在時刻(JST) 現在の日付(UTC) 現在の日付(J

    RedshiftとBigQueryでよく使うSQLの違いTips - Gunosyデータ分析ブログ
    luccafort
    luccafort 2018/03/01
    3ヶ月前に知りたい内容だった…日付周り、文字列加工周りはSQLの方言が出やすい部分なのかなー。だいたいRDSでもその辺で引っかかることあるよね。
  • 事業会社のデータサイエンティスト 会社を退職しました

    元々コンサル会社から事業会社のほうでデータサイエンティストをやるようになって1年経つが辞める。そのきつかったことを匿名という場所で卑怯ながらも話したいと思う。 元々私は大学院でそこそこ統計をやってきてから、コンサル会社に行きデータサイエンティストとして事業会社へ移った口だ。 根的にデータサイエンティストとしての資質としてざっくりいうと以下の3つが必要だと思われる。 1. 統計能力関係及びそのプログラミングや可視化能力 2. KPI設計及び事業からのKPIへの落とし込みからそのKPIからどう事業繋がるかというビジネス設計能力 3. 上を基にしたコンサル能力 私能力的には1がやや強く、その次に2がまぁまぁそして3はまだまだといった所で事業会社でデータサイエンティストとして孤軍奮闘をすることになった。 入社理由データはあるが、なかなか活用できていないこともあり、分析から企画から関われるという事

    事業会社のデータサイエンティスト 会社を退職しました
    luccafort
    luccafort 2018/02/23
    多分この会社の人たちデータサイエンティストをAIみたいな「なんかよくわからんけどすごいやつ」くらいの認識しか持ってないと思うので逃げたの適切なアクションだと思う。次は望む仕事ができるといいね。
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