👨‍💻#覚えておきたいデータサイエンス用語📷 ■遅延評価【lazy evaluation】 プログラミングにおいて必要なときに必要な分だけ式を評価する方法。1億行のデータがあってもすぐ読み込まず指示が出て初めて1万件ずつ取得する形。優れたメモリ効率や実行速度から、大規模データを扱うライブラリで使われる。 pic.twitter.com/L12t2NJqLn

👨‍💻#覚えておきたいデータサイエンス用語☝️ ■先行評価【eager evaluation】 プログラミングにおいて、引数が確定した式を即時に評価（≒実行）する方法。 イメージとしては、1億行のデータを用意されたら、小分けもせず1億行そのまますぐ読み込んでしまう形。多くの場合、メモリ効率や実行速度で劣る。 pic.twitter.com/MRuBlKumMC

👨‍💻#覚えておきたいデータサイエンス用語☝️ ■Amazon Athena Amazon S3に保存されているデータに対しSQLでクエリを実行する際に用いられる。メモリに乗らないビックデータを分析する際にS3をデータレイクとして利用しSageMaker等のMLツール上でAthenaのクエリを用いてデータを抽出し分析するなどが可能! pic.twitter.com/5ViUFmgFyG

👨‍💻#覚えておきたいデータサイエンス用語☝️ ■Amazon Comprehend AWSの提供する、文章から固有表現抽出や感情分析などの自然言語処理を実行するサービス。一部日本語には対応していない機能はあるものの、無料枠の中で基本的な機能を試すことができるので、サクッと自然言語処理をやってみたい人に👍。 pic.twitter.com/Owo46kCIb4

👨‍💻#覚えておきたいデータサイエンス用語☝️ ■Jinja python用のテンプレートエンジンであり、波かっこで変数を囲む形({{ variable }})で変数を文字列に埋め込むことが可能。pythonで動くアプリ内で、htmlやsql文を動的に生成できる読みやすい記法です。f stringと併用する際には四重の波かっこが必要。 pic.twitter.com/ydWqAdxGcg

👨‍💻#覚えておきたいデータサイエンス用語☝️ ■多重度【Multiplicity】 Databaseにおける多重度は、一つのエンティティ(表)Aからもう一つのエンティティBを関連付ける際、Aの1レコードがBの1レコードに対応するか、複数対応するかを定義する用語です。「一対一」「一対多」のような関係があります。 pic.twitter.com/QM0qGekuIc