どこから始めるか

PySparkで学ぶ特徴量エンジニアリング

John Hogue

Lead Data Scientist, General Mills

いきなり分析を始めると

未知の領域

  • 自分自身の専門家になる
  • 分析の目標を定義する
  • データをリサーチする
  • 好奇心を持ち、問いを立てる

モンスター

PySparkで学ぶ特徴量エンジニアリング

データサイエンスのプロセス

データサイエンスのプロセス

PySparkで学ぶ特徴量エンジニアリング

Spark は頻繁に更新されます

PySparkで学ぶ特徴量エンジニアリング

データ形式:Parquet

データは Parquet 形式で提供

  • 列指向の格納形式
    • 列サブセットのクエリが高速
  • 構造化されたスキーマ定義
    • フィールドとデータ型が定義済み
    • 雑然としたテキストデータに最適
  • 業界標準として採用済み
    • 習得する価値あり! 😃

Parquet ファイル形式

PySparkで学ぶ特徴量エンジニアリング

Spark へのデータ読み込み

PySpark の read メソッド

  • PySpark は多くのファイル形式に対応しています!
# JSON
spark.read.json('example.json')
# CSV or delimited files
spark.read.csv('example.csv')
# Parquet
spark.read.parquet('example.parq')
# Read a parquet file to a PySpark DataFrame
df = spark.read.parquet('example.parq')
PySparkで学ぶ特徴量エンジニアリング

練習しましょう!

PySparkで学ぶ特徴量エンジニアリング

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