データ分析の仕事をする中で最も扱う機会が多いのが
時系列データだと思います。その中で欠損値を扱ったり、
統計を取ったり、特徴量を作り出したりするのですが、
毎回やり方を忘れてググっているので、上記の書籍を読んで
こういった前処理の方法をいつでも確認できるように
メモしておこうと思います。
データ分析の仕事をする際はPythonで専用スクリプトを書いて
大量のデータを一括処理するなんてことをよくやりますが、
今後は画像データに対する処理のスキルも習得する必要性が
出てきました。そこで、上記の書籍から画像データに対する
前処理のやり方をいろいろ学んだので、それらを忘れないように
まとめておくことにします。
前回の記事で書いたように、数年ぶりにROSを使う機会がありました。
その機会の中で、屋外でLiDARが埃やその他ノイズを検知したときの
点群をフィルタリングするプログラムを作ったので、そのアルゴリズム
とその性能検証、ソースコードについて紹介しようと思います。
最近、約8年ぶりにROSを使ったプログラミングをすることに
なったのですが、あまりに久しぶりすぎて基本的なことを全て
忘れてしまっていました。
今回また一から調べなおして整理したので、またいつでも
おさらいできるようにまとめておくことにします。
データ分析の仕事をする際は、Pythonで専用のスクリプトを書いたりして
実施することがほとんどですが、自分がやりたい処理をするのに未だに
pandasやnumpy, matplotlibなどの使い方を調べたりすることがあります。
今回は、csvファイルを読み込んだときのような構造化データを処理する
際によく使うコードを、今後すぐ思い出せるようにメモに残しておこうと
思います。
今後も長くソフトウェアエンジニアとしてのキャリアを築いていくことを
考えたときに、Webやネットワーク、データベースといった技術を利用した
システムを開発できる能力は必須だなと思うようになりました。
そこで、ちょうど今年から仕事でJavaを扱うようになったのと、つい最近
上記の書籍が発売になったのをきっかけに、Webアプリ開発を勉強し始めました。
今回は、その勉強の一環であるタスク管理アプリと、その開発を通じて学んだ
Webアプリ開発の基礎についてまとめたいと思います。
プログラミングテストの練習問題として、
優先度付きキューの一種であるヒープを利用した
Kth Largest Element in a Stream問題を解いたので、
その解法をメモしておく。
