正直､AIは実用に耐えるレベルではない…企業が｢結局は人間がやらざるを得ない｣と導入をためらうワケ メタのエンジニアは｢ネコにも劣る｣と発言
AI関連企業の株価が上昇している。この勢いはいつまで続くのか。ジャーナリストの岩田太郎さんは「今のAIはまだまだ技術的な課題が多いことが専門家によって指摘されている。企業での本格導入が進んでいない以上、『AIバブル』はいずれ崩壊するだろう」という――。 ウォール街はAIバブルに沸いている 生成型人工知能（AI）へのウォール街の熱狂が止まらない。 「地球上で最も重要な銘柄」と呼ばれ、年初来の上げ幅が約90％というAI半導体大手の米エヌビディアを筆頭に、メタ（年初来40％近い上げ）、アマゾン（同20％近く）、マイクロソフト（同およそ15％）などAI銘柄が超元気だ。注目すべきは、そのほとんどの上昇分が将来のAI実需を前提とした「期待先行型」であることだ。 将来の生成AI市場についても、非常に楽観的で景気のいい予測がなされている。 米ブルームバーグ・インテリジェンスは2023年6月、グローバル生成
データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
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