[PYTHON] Versuchen Sie "100 Schläge auf Data Science" ①

Praktische Lernumgebung für Data Science-Anfänger "Data Science 100 Knock (Strukturierte Datenverarbeitung)" wird kostenlos auf GitHub veröffentlicht https://digitalpr.jp/r/39499

Ich werde es versuchen. Übrigens kenne ich R überhaupt nicht, also glaube ich nicht, dass ich es tun werde.

Umgebung

・ Windows10 ・ Docker für Desktop ・ Git

Umgebung

Starten Sie Docker

 wsl -e docker-desktop

Klon von Git

git clone https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess.git

Erstellen Sie Docker

cd 100knocks-preprocess
docker-compose up -d --build

Es wird eine Weile dauern ... Etwas wird fallen gelassen ...

Vorsichtsmaßnahmen für den Umweltbau

Wenn Sie Docker Toolbox verwenden, ändert sich die Zugriffs-URL. http://192.168.99.100:8888 Der Host beim Zugriff auf die Datenbank mit dem Client-Tool ändert sich ebenfalls.

Bestätigung der 100-Klopf-Umgebung

Zugang unten http://localhost:8888

Ein Bildschirm wie dieser sollte sich öffnen

Wenn Sie work / preprocess_knock_SQL.ipynb öffnen

Es gibt ein solches SQL-Problem. Das gleiche gilt für Python und R, und im anser-Ordner scheint es eine Antwort zu geben. DB ist Postgre12.

Es ist nicht so schwierig, aber wenn man darum gebeten wird, es auf den 3. zu normalisieren, ist es okay ...? Ich google für einen Moment w

Bonus

Diese Umgebung scheint *** Jupyter Notebook *** zu verwenden. Ich dachte, ich würde es mir viel ansehen, aber ich wusste es nicht, also habe ich es nachgeschlagen.

Jupyter Notebook ist eines der Jupyter-Projekte und eine OSS-Webanwendung. Das Jupyter-Projekt ist ein Projekt zur Entwicklung von Diensten und OSS zur Realisierung einer interaktiven Verarbeitungsausführung in mehreren Sprachen. Und Sie können das Ausführungsergebnis des Programms gemeinsam verwalten.

Es scheint, dass * .ipynb diesen Bildschirm mit der Erweiterung erstellt, und als ich das Innere öffnete, war es die folgende Datei im JSON-Format.

Entity_Relationship.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#Logisches DB-Design (ER-Diagramm)\n",
    "-Einige Daten, die FK sind, enthalten möglicherweise Daten, die in der Mastertabelle nicht vorhanden sind.\n",
    "-Beispiel) Die Kunden-ID eines Nichtmitglieds ist nicht in der Kundentabelle enthalten\n",
    "-Daher erfüllen die FK-Informationen nicht die externen Referenzbeschränkungen in einer typischen Datenbank.\n",
    "-Bitte verwenden Sie es als Referenzinformation beim Kombinieren von Daten"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![ER-Diagramm](data/100knocks_ER.png\"Stichprobe\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}

Referenz

Jupyter-Notizbuch https://qiita.com/szk3/items/920fd3e905ed16469780