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  1. はじめに～バッチプログラムとは～
    • バッチ処理とオンライン処理
    • 「良いバッチ処理」の条件
    • PL/SQLの特徴
    • 設計に入る前に
      　
  2. 処理方式の検討
    1. 処理方式の検討～バッチ処理の入出力方式と処理結果の確認～
      　
  3. 実装方式の検討
    1. データの取得方法（カーソル、バルク処理の使用）
    2. データの加工・編集方法
    3. ログ出力の設計
    4. 再処理の考慮した設計とは
    5. バッチ処理の内部構成
      　
  4. 共通化
    1. 共通化の目的
    2. 共通化(ファイル入出力)
    3. 共通化(ログ出力)
    4. 共通化(バッチ処理起動)
      　
  5. 例外処理
    1. 例外処理の基本とスタックトレースの使用
    2. その他の例外処理～PRAGMAを使用した例外処理～
    3. その他の例外処理～RAISE_APPLICATION_ERROR～
      　
  6. 設計書の記載内容
    1. バッチ処理設計書の記述
      　
  7. コーディング規約
    1. コーディング規約の決め方・守らせ方
      　
  8. パフォーマンス
    1. Statspackのインストール
      　

Python Coding Reference

  1. リスト
    1. リスト
    2. リスト内包記法
  2. numpy(ndarray)
    1. 初期化～データ情報取得
    2. データの加工・編集
    3. 演算・ソート、欠損値
  3. dictionary(辞書)
  4. pandas(dataframe)
    1. 初期化、データ構造、データ型
    2. データの入出力
    3. データの参照、抽出
    4. 数値計算
    5. 日付時刻
  5. pandas(DataFrame)LikeSQL
    1. 基本的なSQL(SELECT-FROM-WHERE)
    2. 集計・副問合せを使用したSQL
  6. File

番外編（機械学習）～日向坂４６で顔認識@Python～

  1. 概要～学習用画像のスクレイピング
  2. 概要～顔部分抽出、顔画像増幅処理
  3. 学習～モデル作成～顔認識処理
  4. 認識実行画面

初回更新日:2017/12/10
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2017-12-12

Posted by tfurukaw