전체 글 142

추천시스템 개요

추천시스템 개요 사용자 관점 - 사용자 취향/선호 파악 - 예측, 제공 서비스 제공자 관점 - 서비스 제공자가 목표로 하는 KPI 달성 (매출, PV, UV) 도메인에 따라 다른 접근 방식 요구 추천: 어떤 사용자에게 어떤 아이템을 제공할 것인가? 사용자 요소 - 선호 - 취향 - 흥미, 관심 - 의도 - 상황 - 맥락 사용자 정보 - 나이 - 성별 - 위치 - 직업 아이템 정보 - 이름 - 색 - 사이즈 - 카테고리 - 가격 행동 - 클릭 - 구매 - 장바구니 - 좋아요 - 머무른 시간 엔지니어가 바라보는 추천 - 사용자나 서비스에 필요한 바를 잘 정의 - 다양한 데이터 수집 - 적절한 방식을 통해 적합도 계량 - 적절한 방식으로 제공 검색 vs 추천 결국 비슷하지만 큰 차이가 존재 넓게 보면 검색도 ..

추천시스템(RS) 2022.07.11

Loading Your Own Data into BigQuery

Overview https://www.cloudskillsboost.google/games/2854/labs/17206 로그인 | Google Cloud Skills Boost Qwiklabs에서는 개발자와 IT 전문가가 클라우드 플랫폼 및 Firebase, Kubernetes와 같은 소프트웨어를 학습하는 데 도움이 되는 실제 Google Cloud 환경을 제공합니다. www.cloudskillsboost.google BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastruct..

Bigtable: Qwik Start - Command Line

2번째 퀘스트인 Bigtable 이다. https://www.youtube.com/watch?v=unre6cmOvvQ https://youtu.be/MzT0c0l3RPc 2개의 선행 학습 유튜브 영상이 준비 돼 있다. 요약하자면, Big Table은 Fully managed 서비스로, 사용한 만큼만 과금이 되며 IAM 으로 권한 또한 줄 수 있다고 한다. https://www.cloudskillsboost.google/games/2854/labs/17205 로그인 | Google Cloud Skills Boost Qwiklabs에서는 개발자와 IT 전문가가 클라우드 플랫폼 및 Firebase, Kubernetes와 같은 소프트웨어를 학습하는 데 도움이 되는 실제 Google Cloud 환경을 제공합니다...

Learn to Earn Cloud Data Challenge: Data Analyst Skills

그토록 원하던 뱃지를 얻고 나서 3개의 트랙이 열렸다. Welcome to the Learn to Earn Cloud Data Challenge! These labs help you get started with data analysis skills. At the end of each lab, you’ll have hands-on experience with one or more of Google Cloud’s powerful data tools. Complete this game to earn a badge, and you’ll be one step closer to completing the challenge. Race the clock to increase your score and watch yo..

Build and Optimize Data Warehouses with BigQuery: Challenge Lab

마지막 8번째 퀘스트이다. 이 퀘스트만 클리어하면 뱃지를 받을 수 있다. 마지막 LAB인 만큼 챌린지라 커맨드도 내가 직접 짜야한다. 어김없이 빅쿼리에 들어온다 Challenge scenario You are part of an international public health organization which is tasked with developing a machine learning model to predict the daily case count for countries during the Covid-19 pandemic. As a junior member of the Data Science team you've been assigned to use your data warehousing sk..

Build and Execute MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors

7번째 퀘스트를 진행해 보았다. MYSQL, PostgreSQL, SQLSERVER를 연결하는 퀘스트이다. Great job! You received hands-on practice with Data Catalog connectors. In this lab, you learned how to: Enable the Data Catalog API. Create a dataset. Copy a public New York Taxi table to your dataset. Create a tag template and attach the tag to your table. 이번 퀘스트는 명령어만 복사해서 넣으면 됐었다..

Working with JSON, Arrays, and Structs in BigQuery

5번째 퀘스트에 도전했다. JSON, 배열 그리고 구조체가 빅쿼리에서 어떻게 동작할까 In traditional relational database SQL, you would look at the repetition of names and immediately think to split the above table into two separate tables: Fruit Items and People. That process is called normalization (going from one table to many). This is a common approach for transactional databases like mySQL. For data warehousing, data analysts ..