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食べログEDA
食べログEDA.md 食べログEDA 3.6点の壁は本当にあるのか Link スクレイピングのコード import os import sys import bs4 import requests import time import json from hashlib import sha256 from pathlib import Path import random u = 'https://tabelog.com/tokyo/A1301/' def scan(u, page, chi): hs = sha256(bytes(u, 'utf8')).hexdigest()[:16] print('try', u) if Path(f'comps/{hs}').exists(): return headers = {'User-agent': 'Mozilla/5.0 (Macint
新型コロナ重症化リスクファクター分析 XGBoost+SHAPによるEDA - JMDC TECH BLOG
JMDC データサイエンティストの齋藤です。 データ分析の第一歩、EDA（探索的データ分析）にどう取り組んでいますか？ 予測のための機械学習の話はよく聞きますが、EDAのための機械学習はあまり目にしないと感じるので、 今回は実務における「XGBoost+SHAPによるEDA」の実践例を取り上げてみたいと思います。 題材は２０２１年７月にリリースした「新型コロナウイルス感染時の重症化リスクファクターに関する分析結果」です。 https://www.jmdc.co.jp/wp-content/uploads/2021/07/news20210709_2.pdf このブログの内容はテクニカル中心ですが、分析結果自体も面白いのでレポートもご覧いただけると嬉しいです。 XGBoost+SHAPでEDAする理由 分析デザインの概要 Feature Importance SHAP XGBoost+SHA
サーバーレスは死なぬ！みんなEDA(Event Driven Architecture)として使ってるでしょ？
2023年、Amazon Prime Videoの技術部門が公開したブログ記事がきっかけとなり、サーバーレス技術に関する議論が巻き起こりました。中には、"Serverless is Dead"という言説も散見されました。サーバーレスアーキテクチャは死んだのでしょうか？いえ、わたしはそうは思いません。サーバーレス技術は、今でも特にEDA(Event Driven Architecture)の中心技術として、広く使われています。本セッションでは、AWSを題材に、コロナ前、2019年頃からのAWSサービスアップデートや技術トレンドを振り返りつつ、サーバーレス技術が活用されている代表的なEDAを紹介します。 ※なお、AWSの「サーバーレス」は、人によりイメージするものが異なる可能性が高いため、セッション冒頭で本セッションでの「サーバレス」の定義をご説明します。
PyCaretからAutoVizを使用して探索的データ分析（EDA）を簡単に行ってみる - DATAFLUCT Tech Blog
こんにちは！nakamura（@naka957）です。本記事では、PyCaretで簡単に探索的データ分析を行う方法をご紹介します。 探索的データ分析（Explanatory Data Analysis: EDA）とは、データセットを様々な視点から分析し、データを考察することを目的に行うことです。EDAで得られた知見や仮説を活用し、その後のデータ分析や機械学習モデルの構築を有効に行うことができます。 データを考察するための最も有効な手法は、可視化することです。そのため、データを可視化するスキルはEDAにおいて非常に重要になります。本記事ではEDAを目的とした可視化する方法をご紹介します。 では、早速始めていきます。 PyCaretとは AutoVizとは ライブラリのインストール 実行の前準備 EDAの実行 散布図 棒グラフ 密度分布 Violinプロット ヒートマップ（相関係数） Auto
Python未導入環境においてPandasGUIとpandas-profilingを使用可能なEDAツール『Pandas Anywhere』を作ってみた - Qiita
Python未導入環境においてPandasGUIとpandas-profilingを使用可能なEDAツール『Pandas Anywhere』を作ってみたPythonpandasデータ分析TkinterPyInstaller はじめに この度、PythonライブラリであるPandasGUIとpandas-profilingを、Pythonをインストールしていない環境においても使用できるEDAツール**『Pandas Anywhere』**を作成したので公開します。本ツールを使用することで、誰でもどこでも簡易にビッグデータ※の分析が可能となります。 ※本記事でいうビッグデータとはMicrosoft ExcelやAccessで扱うのが困難な大容量データを指します。 作成の動機 前回書いた記事「Python初学者のためのPandas100本ノック」では、知り合いにPython・機械学習を始める人が
ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 「EDAって結局何したらいいの？」っていう声をよく聞く気がするので、無謀にも今回はEDAについて記事を書いてみました。 本記事はABEJAアドベントカレンダー2023 25日目の記事です。 EDAとは EDAは「Exploratory Data Analysis」の略で「探索的データ分析」と日本語では言います。 データの特性だったりデータから何が言えるかを把握するための分析であり、JohnTukey氏により1960~70年頃に統計学の分野で提唱されたようです。 今では機械学習の分野でも、「まずEDAをしてからモデルを作ろう」と言われる場面をよく見かけ、EDAをすることは当たり前になってきています。 en.wikipedia.org 本記事のモチベーション EDAに関する情報もたくさん調べると出てきますが、EDAのためのPythonライ
KiCad EDA
Schematic Capture KiCad's Schematic Editor supports everything from the most basic schematic to a complex hierarchical design with hundreds of sheets. Create your own custom symbols or use some of the thousands found in the official KiCad library. Verify your design with integrated SPICE simulator and electrical rules checker. Learn more PCB Layout KiCad's PCB Editor is approachable enough to make
EDA（Electronic Design Automation）ツールとは、ICや半導体、プリント回路基板などの電子設計に使うソフトウエアである。ICが世に出た半世紀以上前、設計はすべて人手で行われていた。しかし、最近のマイクロプロセッサー（MPU）はトランジスタが10億個以上の規模になっており、EDAツールなくしては設計できない。半導体製造プロセスが微細になればなるほどIC上に集積できるトランジスタ数は多くなり、EDAツールの重要性は増す。すなわち、先端プロセスの製造ラインが完成したとしても、そのラインに対応したEDAツールなくしては、そのラインで製造するICの設計データが用意できず、絵に描いた餅になってしまう。現在、北海道に建設中のRapidus（ラピダス、東京・千代田）の2nm世代プロセスの半導体工場も例外ではない。 EDAツールを使ったとしても人手の部分はなくならない。設計者の作
江田憲司 kenji Eda "昨日のプライムニュースの私の発言について、誤解が広がっているようなので、私の真意をご説明します。"
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Michael P. Notter | Advanced exploratory data analysis (EDA)
How to quickly get a handle on almost any tabular dataset [Find the Jupyter Notebook to this article here.] Getting a good feeling for a new dataset is not always easy, and takes time. However, a good and broad exploratory data analysis (EDA) can help a lot to understand your dataset, get a feeling for how things are connected and what needs to be done to properly process your dataset. In this art
データセット手にしたら、数理モデルを作ったりする前に、通常はEDA（探索的データ分析）を実施します。 端的に言うと、データと仲良くなるための会話です。 ざっくり次のような流れになります。 データコンディションチェック（欠測値や基本統計量など） 単変量の分析（各変数の分布など） 多変量の分析（変数間の関係性など） 正直、EDA（探索的データ分析）はほぼ半分は似たような分析を実施します。 そこで、EDA（探索的データ分析）の中で似たような分析は自動化しようということで幾つかのライブラリーがあります。 今回は、「データセット手にしたら、Pythonでサクッと半自動EDA（探索的データ分析）をしよう」というお話しをします。 Rに関しては「Rでシンプル半自動EDA（探索的データ分析）」で紹介しています。 半自動EDAライブラリー 色々な半自動EDAライブラリーがあります。 今回紹介するのは、以下の3
シノプシス【SNPS】のシンプル銘柄分析 シノプシス【SNPS】はEDA（Electronic Design Automation:電子設計自動化）ツール開発・販売の世界３大大手の1社です。他の2社はケイデンス・デザイン・システムズ【CDNS】、メンター（シーメンス傘下、非上場）です。 EDAは電気系の設計作業の自動化を支援・補助するためのソフトウェア・ハードウェアです。主な顧客は半導体製造企業です。無くなったら困るのにライバルが少ない、ワイドモートな企業です。 1986年、現CEOのAart J. De Geusらによって創業されました。1992年にNASDAQに上場しています。その後米国企業らしくＭ＆Ａを積極的に行って事業を拡大してきています。 同社の技術は半導体製造企業のみならず、近年は自動運転、ＡＩ，ＩｏＴなどのこれから発展が見込まれる分野にも用いられています。 S&P500採用企
製造業出身のデータサイエンティストがお送りする記事 今回は、探索的データ解析（EDA）の一つであるsweetvizを試してみた。 はじめに 探索的データ解析（EDA：Exploratory data analysis）は、機械学習などのデータ分析業務を実施する際に、データの理解を目的として実施する作業を指します。 つまり、現場の問題を解決する際に、どのようなデータセットを扱っているのか、どのような状況にあるのかを、しっかりと理解するのが重要であり、探索的データ解析は上記を目的とした作業です。 過去には下記ライブラリーを使用した方法を整理しておりますので、参考にしてください。 * Pandas-profiling sweetviz実行例 今回は、探索的データ解析ツールの一つである「sweetviz」を使ってみようと思います。 今回もUCI Machine Learning Repositor
※ この記事は 2021/09/15 に開催したエンジニア向けイベント「Data Analysis Study #1 データ分析環境について」にて行われた LT「Amazon EMR Studio を用いた EDA 環境の構築」の内容に加筆を行ったものです。 はじめにはじめまして。株式会社ナウキャストでデータエンジニアのお仕事をしている島と言います。現在、ナウキャスト内では EDA 環境の新規構築を目指し、各種サービスの検証などを行っています。この記事では、そこで得られたナレッジなどを共有できればと考えています。 こんな方におすすめこれからデータ分析環境の構築を検討されようとしている方データ分析やデータエンジニアリング業務に携わっている方他社はどのようなデータ分析環境を構築しているのか興味がある方EDA の環境に課題を感じている方About Nowcastナウキャストでは「Alternat
ケイデンス・デザイン・システムズ【CDNS】とは ケイデンス・デザイン・システムズ【CDNS】はEDA（Electronic Design Automation:電子設計自動化）ツール開発・販売の世界３大大手の1社です。他の2社はシノプシス【SNPS】、メンター（シーメンス傘下、非上場）です。 ちなみにメンターは、かつてケイデンス・デザイン・システムズ【CDNS】に敵対的買収を仕掛けられましたが、ホワイトナイトとして現れたシーメンスに買収された経緯があります。 EDAは電気系の設計作業の自動化を支援・補助するためのソフトウェア・ハードウェアです。ケイデンス・デザイン・システムズ【CDNS】の主な顧客はシノプシス【SNPS】と同様に半導体製造企業です。 1988年にSDAシステムズ社とECAD社が合併して誕生しました。ECAD社は1987年にNASDAQに上場しています。合併後Ｍ＆Ａを30回
4 Libraries that can perform EDA in one line of python code
Image by Mudassar Iqbal from Pixabay, Edited using PixlrExploratory data analysis (EDA) is an approach to analyze the data and find patterns, visual insights, etc. that the data set is having, before proceeding to model. One spends a lot of time doing EDA to get a better understanding of…
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ システム開発 ＞ DX時代に再注目―イベントドリブンアーキテクチャ（EDA）の本質と価値 ＞ 今、イベントドリブンアーキテクチャ（EDA）に注目が集まる理由：第1回 システム開発 システム開発記事一覧へ [DX時代に再注目―イベントドリブンアーキテクチャ（EDA）の本質と価値] 今、イベントドリブンアーキテクチャ（EDA）に注目が集まる理由：第1回 2018年10月9日(火)諸角 昌宏 リスト デジタルトランスフォーメーション（DX）の取り組みの過程で、“俊敏な処理”を超えて“リアルタイムな処理”がシステムに求められる局面が増えている。その対応にあたっては、既存のシステムアーキテクチャにでは限界があり、DX時代に不可欠なアプリケーション開発手法として、改めて「イベントドリブンアーキテクチャ（EDA）」に注目が集まっている。本連載では、
Dr.ナイフ on Twitter: "#自民党の解党を求めます 自民党は格が違います 小渕経産相：買収 松島法務相：買収 甘利経産相：賄賂 下村文部相：買収 菅原経産相：買収 黒川検事長：賭博 河井法務相：買収 河井案里：買収 秋元議員：賄賂 西川農相：賄賂 吉… https://t.co/eDa72Gdckd"
#自民党の解党を求めます 自民党は格が違います 小渕経産相：買収 松島法務相：買収 甘利経産相：賄賂 下村文部相：買収 菅原経産相：買収 黒川検事長：賭博 河井法務相：買収 河井案里：買収 秋元議員：賄賂 西川農相：賄賂 吉… https://t.co/eDa72Gdckd
EDA（Electronic Design Automation）で最大手の米Synopsys（シノプシス）が同業の米ANSYS（アンシス）を買収することで、両社間で最終契約を締結した。買収金額は約350億米ドル（約5兆2600億円）と、EDA業界ではまれにみる大型案件である。関係機関などの承認を経て、買収は2025年上期に完了する見込みという。 今回の買収の背景には、半導体プロセス微細化の限界がある。EDA業界ではSynopsysと米Cadence Design Systems（ケイデンス・デザイン・システムズ）、米Siemens EDA（シーメンスEDA）の3大ベンダーが長年にわたって競合してきた。3社のうちCadenceとSiemens EDAの2社は半導体（IC）とプリント回路基板（ボード）の両方のEDAを提供しているが、Synopsysは半導体のEDAに集中した。半導体集中戦略が
Rustのクロスプラットフォーム対応ゲームライブラリであるMacroquadが面白そうなので、使い方をまとめたいと思います。 公式サイトはこちら。 https://macroquad.rs 前提Rustが導入済みであること → 導入方法環境OS:Windows 10rustc 1.50.0 (cb75ad5db 2021-02-10)cargo 1.50.0 (f04e7fab7 2021-02-04)rustup 1.24.2 (755e2b07e 2021-05-12)toolchain:stable-x86_64-pc-windows-gnuMacroquadとはそもそも何？Rust製のゲーム用ライブラリであり、クロスプラットフォーム(Web、Windows、Mac、Linux、Android、iOS)に対応しておりシンプルなコードですぐに実行出来るのが特徴です。 。まずは以下のUR
EDA（Electronic Design Automation）で最大手の米Synopsys（シノプシス）が同業の米ANSYS（アンシス）を買収することで、両社間で最終契約を締結した＊1。買収金額は約350億米ドル（約5兆1500億円）と、EDA業界ではまれにみる大型案件である。関係機関などの承認を経て、買収は2025年上期に完了する見込みという。 ＊1 注：同社WebサイトのニュースリリースのURL（記事執筆時点のURL。その後リンク切れになることもある）：https://investor.synopsys.com/news/news-details/2024/Synopsys-to-Acquire-Ansys-Creating-a-Leader-in-Silicon-to-Systems-Design-Solutions/default.aspx 今回の買収の背景には、半導体プロセス
EDA Salon: 探索的データ分析をみんなで学ぶ場
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Rust+WebAssembly(wasm)の実装をGitHub Pagesに載せるのに苦労したのでやり方を解説します。 前提rustupが使えること → 導入方法Node.jsが使えること → 導入方法wasm-packが使えること → 導入方法GitHub Pagesへのページ登録方法を知っていること環境OS:Windows 10rust:1.50.0 (f04e7fab7 2021-02-04)toolchain:stable-x86_64-pc-windows-gnurustup:1.23.1 (3df2264a9 2020-11-30)Node.js:6.14.4準備まずはこちらの記事から、「4.2. Hello,World!」まで進め、ローカル環境でRust+wasmのHello,Worldが表示できるところまで進めましょう。 https://rustwasm.github.i
米国が中国・華為技術（ファーウェイ）への規制を強化している。包囲網の切り札として浮上してきたのが、最先端半導体の開発に不可欠なEDA（Electronic Design Automation）ツールだ。同社が強みとするプロセッサーやベースバンドICなどの設計には、米国企業製のEDAツールが欠かせない。EDAは米国企業が提供するものが業界標準となっている。このEDA分野での圧倒的な優位性を生かすことで、ファーウェイに揺さぶりをかけてきた。 米商務省産業安全保障局（BIS）は2020年5月15日、ファーウェイへの規制強化を目的とした輸出管理規則（EAR）の改正を発表した。その狙いは、同社独自開発のプロセッサーやベースバンドICといった半導体のサプライチェーンにおいて、米国企業のソフトウエアや製造装置を利用できなくすることにあるとみられる。 EARに基づいた禁輸対象（エンティティーリスト）にファ
概要 ソーシャルネット分析に含まれるLink Predictionについて、その精度がトポロジーに依存するだろうことを実験で確認する。 実施期間: 2022年3月 環境：Ubuntu20.04 LTS パケージ：scikit network, networkx 1. パケージ 使用するモデルにはDirected Graphを指定する。 ソーシャルネットは誰が誰をフォローしているだとか、どのサイトがどのサイトのリンクを張っているかだとか、どの論文がどの論文をciteしたか、方向があることが普通。 しかし馴染みのnetworkxや、いろんなアルゴリズムを実装したnetworkitはDirected Graphに対応していないAPIが多すぎて使えないので、ここではscikit networkで評価する。 importするパケージは下記となる。 import numpy as np import
[Ansible/EDA] カスタム の Decision Environment (DE)を ansible-builder でビルドする - てくなべ (tekunabe)
はじめに EDA Controller では、Rulebook を実行するために Decision Environment（画面上の文言は "決定環境" ）が必要です。実態は利用するコンテナイメージの指定です。Automation Controller が Playbook を実行するために、Execution Environment（EE、実行環境）が必要なのと同じような関係です。ansible.eda コレクションを含む標準的なものもありますが、ほかのコレクションを含めたいときなどではカスタム Decision Environment をビルドする必要があります。 本記事では、カスタムの Decision Environment のビルドを試したときのことをまとめます。やや試行錯誤も含まれます。 今回は環境の都合上、Rulebook のアクティベーションを作成できるところまでの簡単な動
![[Ansible/EDA] カスタム の Decision Environment (DE)を ansible-builder でビルドする - てくなべ (tekunabe)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/168bf5b0bb47cf82a0e6c2b07963e4dfcc13639c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fa%2Fakira6592%2F20230719%2F20230719155821.png)
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機械学習におけるEDAって結局何するの？ - ABEJA Tech Blog
半導体製造の必須ツール「EDA」、これがなければラピダスの工場も絵に描いた餅
データセットを手にしたら、 Pythonでサクッと半自動EDA（探索的データ分析）をしよう
シノプシス【SNPS】の銘柄分析。世界３大EDAツール開発・販売の1社 - たぱぞうの米国株投資
探索的データ解析（EDA）のためのsweetvizを試してみた - Qiita
Amazon EMR Studio を用いた EDA 環境の構築
ケイデンス【CDNS】の銘柄分析。世界３大EDAツール開発・販売企業 - たぱぞうの米国株投資
今、イベントドリブンアーキテクチャ（EDA）に注目が集まる理由：第1回 | IT Leaders
EDA最大手のSynopsysが、5兆円超で同業の米ANSYSを買収する理由
【Rust+WebAssembly(wasm)】ゲームライブラリMacroquad使おうその1 | eda3-dev
半導体EDA最大手のSynopsysが5兆円超の巨額でANSYSを買収する理由
Rust+WebAssembly(WASM)の実装をGitHub Pagesに載せる方法 | eda3-dev
「EDA断絶」でファーウェイ締め上げ 何としても先端ICは作らせない
Social NetworksのEDAとLink Prediction 備忘録 - Qiita
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