『仮説行動』という書籍で扱っているトピックから、仮説の評価に関する内容を紹介しています。 💡関連スライド ・
良い仮説を評価する技術
『仮説行動』という書籍で扱っているトピックから、仮説の評価に関する内容を紹介しています。 💡関連スライド ・
社内受託開発からの脱却〜考える人と作る人の壁を越えるためのアプローチ〜
#RSGT2025 の登壇資料です。 https://confengine.com/conferences/regional-scrum-gathering-tokyo-2025/proposal/20636
いま、データに必要な解像度
Introduction of Mercari BI team and Case Studies of Analytics for Service in US
大規模システムへの OpenTelemetry Collector 導入の勘所と OpAMP に見る未来 / getting-started-opentelemetry-collector-with-opamp
CloudNative Days Winter 2024 の登壇スライドです。 https://event.cloudnativedays.jp/cndw2024/talks/2440
経験やセンスに頼らずに成果を出すためのチームマネジメント実践ガイド / Team Management Without Relying on Experience or Intuition
「プロダクトマネージャーカンファレンス 2024」の登壇資料です。 ## 参考書籍 ・及川 卓也, 曽根原 春樹, 小城 久美子 著『プロダクトマネジメントのすべて』 ・長村 禎庸 著『急成長を導くマネージャーの型 ~地位・権力が通用しない時代の“イーブン"なマネジメント』 ・Matt Le…
小規模に始めるデータメッシュとデータガバナンスの実践
DataOps Night #5 の登壇資料です。 https://finatext.connpass.com/event/333016/
タイミーにおけるデータの利用シーンと データ基盤の挑戦
データマネジメントのリアル 〜BtoB企業3社の歩みとこれから〜(https://sansan.connpass.com/event/329234/) の発表資料です
スタッフエンジニアの道: The Staff Engineer’s Path
スタッフエンジニアの道 - Forkwell Library #66 での発表資料です https://forkwell.connpass.com/event/323138/ #Forkwell_Library
Remix Way を外れる自由
フレームワークに縛られない開発を実現する Remix https://offers-jp.connpass.com/event/324745/ での発表資料です。 https://user-first.ikyu.co.jp/entry/2024/08/05/142626 もあわせてご覧ください。
AWSの生成AIサービス入門 ＆ 最強の書籍紹介！
書籍はこちら👇 https://www.sbcr.jp/product/4815626440/
AWSアンチパターン戦記
「君子危うきに近寄らず」という言葉は、賢明な人は危険を避けるという意味を持ちます。 アンチパターンを知り、それを回避するのは第一歩 準備を怠ると動いてるシステムがアンチパターンとなる。 準備とは、データを集め、テストを繰り返すことから。 新しいことへの果敢なチャレンジをわすれずに。ときには、AW…
脅威モデリングとの出会いと実践 | ドクセル
⾃⼰紹介 岡地 紘（おかち ひろし） ウェルスナビ株式会社 サイバーセキュリティチーム マネージャー ウェルスナビでは ● 2022年12月にジョイン、コーポレートIT部門のセキュリティ担当 ● 2024年1月にサイバーセキュリティチームが誕生し、現職。 ブログ ● 社内セキュリティレポートの始め方 ● 脅威モデリングを参考に、社内全体のセキュリティリスク可視化を試みた話 ● サイバーセキュリティチーム立ち上げにあたり考えたこと 2 @2024 WealthNavi Inc. https://zenn.dev/wn_engineering/articles/f5aeb2d62d86be https://zenn.dev/wn_engineering/articles/e4b5bef8d1b03f https://zenn.dev/wn_engineering/articles/d2d024
AWSで生成AI入門！LLMの基本からRAG、Agentまで | ドクセル
スライド概要 2024年5月31日に開催した「AWSで生成AI入門！ LLMの概要からRAG、エージェントまで」セッションの資料です。 生成AIに使われるLLMの基本を説明し、AWSが提供している生成AIサービスであるAmazon Bedrockの使い方を説明します。 APIの使い方に始まり、チャット、ベクトル検索、RAGと段階的に説明し、最終的に「はにわロボット」工場のエージェントを作成する内容になっています。 2024年7月6日に行われたイベント「[東北][岩手][JAWS-UGいわて]LT会＋生成系AIハンズオン」にて、ショートバージョンとしてRAG構築部分についてLTを行いました。 イベントリンク: https://jaws-tohoku.connpass.com/event/319205/
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