データサイエンスや機械学習を学び始めた人がよくつまずくのは、練習に使える面白いデータがないことです。見つけたファイルは形式がばらばらで、列名の意味が分からず、値も欠けています。このエピソードでは、クリーニング済みの公開データセットを無料で使える Azure Open Datasets を解説し、数週間ではなく数分で始める方法を紹介します。このエピソードで学べること：Azure Open Datasets とは：NOAA、米国国勢調査局、市当局などの公開データを Microsoft がクリーニングし、列指向の Parquet 形式で Azure Storage にホストしたライブラリ生データの4つの課題（探索、準備、規模、再現性）と、天気や祝日などの外部シグナルが機械学習モデルを改善する理由カタログの中身：NOAA の気象データ、38か国の祝日、米国の国勢調査と労働統計、ニューヨークのタクシー乗車データ、サンフランシスコの公共安全データ、COVID-19 Data Lake、Diabetes・MIND・オレンジジュース販売などのベンチマークアクセス方法：Azure アカウント不要で Pandas DataFrame を返す Python パッケージ、Azure Machine Learning、Power BI の Azure Blob Storage コネクタ、OPENROWSET を使う Azure Synapse のサーバーレス SQL、Azure Databricks の Spark実際のコスト：データとその保存は無料。支払うのはコンピューティング、データの送信（1GB あたり約8〜9セント）、自分のストレージ。最重要のコツは同じリージョンを使うことデータサイエンスや機械学習の初心者、Power BI のアナリスト、信頼できるデータをすぐに必要とする開発者に向けた内容です。このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。▶ 動画を見る: https://youtu.be/qwjTfey_lCA🎧 他のエピソード: https://www.m365.fm🎤 M365Con – 無料のオンライン Microsoft カンファレンス: https://m365con.net💼 LinkedIn の Mirko Peters: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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