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鐵人賽 AI & Data DAY 15

技術 DAY 15 Big Data 5Vs – Variety(速度) Glue(3) Glue Studio

在資料分析的過程中,花最多時間的事就是在理出資料處理的邏輯,要花很多時間與資料互動,就像第二天提到資料探勘流程中的三個階段:資料準備(Data Preparat...

鐵人賽 AI & Data DAY 14

技術 DAY 14 Big Data 5Vs – Variety(速度) Glue(2) ETL

接續基本元件介紹:Glue ETL功能欄中的可以建立ETL Job、Workflow和Blueprint ETL Jobl:可以在Jobs分頁中建立 有三種Jo...

鐵人賽 AI & Data DAY 13

技術 DAY 13 Big Data 5Vs – Variety(速度) Glue(1) Crawler

輕巧有彈性的Lambda能解決轉檔、壓縮等簡單的處理運算,然而在AWS上如果要建立基本完整的ETL流程更適合的服務是AWS Glue。Glue是個無伺服器的資料...

鐵人賽 AI & Data DAY 12

技術 DAY 12 Big Data 5Vs – Variety(速度) Lambda

在Variety主要說的速度問題是指單次任務運算處理的速度,速度的壓力可能來自於使用者對回應速度的要求。所以說,容量問題像是資料流(data pipeline)...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 11
print("Hello Tableau Public") 系列 第 11

技術 [Tableau Public] day 11:針對原始資料做新增修改

第11天,接續昨天遇到的狀況,我們必須要在原始資料中新增各個行政區的經緯度資料,資料來源是「台灣公開資訊網」。 打開昨天處理好的 excel 檔,原始資料的sh...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 9

技術 [Tableau Public] day 9:分析前先處理一下原始資料吧

第九天,打完疫苗已經22小時,目前只有接種處抬手會酸痛,目前還沒感受到其他副作用。不過頭已經開始有點暈暈的,難道要來了嗎!? 今天我們參考的資料來源是「台北市資...