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![ChatGPTとの会話術「プロンプトエンジニアリング」の教科書、日本語版が公開 | Ledge.ai](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9603d2fcff8466a7fe1c60d4268fc25205b0ec55/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fstorage.googleapis.com%2Fledge-ai-prd-public-bucket%2Fmedia%2Fnihongo1_6d1d44e597%2Fnihongo1_6d1d44e597.png)
TOP > Article Theme > インタビュー > 「やっぱりサービスでしょ」新卒時代にそう考えて疑わなかった私が、AWSでビジネスを動かす楽しさを見出すまで 事業会社で活躍するデータサイエンティストに、仕事のやりがいやキャリアパスを聞いていく当企画。今回語っていただくのは、AWS Japanでデータサイエンティストを務める大橋司さん。新卒で入社したDeNAでさまざまなサービスや人事分析を経たのち、AWS Japanに転職。現在は分析能力を生かして営業戦略・組織戦略の立案に関わっているという。 新しい職種で、キャリアパスがはっきりせずロールモデルもいない中、データサイエンティストとしていかに自身のキャリアを築こうと考えているのか。聞き手はデータストラテジー代表の武田 元彦さん。 大橋さん(写真左)、武田さん(写真右)。対談はオンラインで実施 エンジニア採用で「アナリストがやりたい
画像はデータ分析ツールnehanより 株式会社nehanは9月30日、分析ツール「nehan」に、10億行以上のデータをプログラミング不要で分析できるビッグデータ対応プラン「Hyper nehan」を追加したと発表。 本プランを選択すると、nehanに搭載しているデータ処理機能がビッグデータに対応する。同社は検証として、20億行×14列・約100GBのビッグデータを用意し、処理時間を比較した。 同社は本結果を受け、「他ツールと遜色ない速度で処理ができています。BigQuery(※1)、Amazon Athena(※2)ともにビッグデータ処理における代表的なツールですが、SQLクエリが書けないと扱えません。対して、nehanは誰でも扱える、というアドバンテージがあります」と訴える。 (※1)Googleが提供するGoogle Cloudで利用できるビッグデータ分析サービス (※2)Amazo
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