自分が会社員だった時の転職活動 - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
自分が会社員だった時の転職活動、必ずしも毎回全部できていたわけではないけど、一応こういうステップを意識していたなぁ、というノウハウのシェア。 ①1度に1社だけを受ける。エージェントではなくリファラルで紹介者を見つける。2社以上を同時に受けるのはちょっと大変かなと考えていた。 ②紹介者に社内の課題を聞いて、イシュー度（本当に解く価値があるか？）やCan（自分のスキルや経歴に合う領域か？）とのマッチングを確認する。 ③カジュアル面談やリファラル食事会で社内課題やカルチャーをヒアリングする。なるべく違う立場のメンバーに来てもらって、見え方や意見のズレを探り、正確な状況を把握する。必要に応じて事前にNDAを締結する。 ④外部事例をリサーチしてその会社にマッチする解決案を考え、提案資料にまとめて送る。入社後に期待される動きの1つを先に実施し、③の参加者が投下した時間コストはこの成果物でお返しとする。
データ職種の課題図書リストを作りたい - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
この記事は datatech-jp Advent Calendar 2023 3日目の記事です。 背景・趣旨 筆者（@yuzutas0）は風音屋（@Kazaneya_PR）という会社を経営しており、データ職種の採用・育成に関心を持っています。 複数企業で少ない専門家を奪い合って疲弊するような採用活動ではなく、マーケット全体がより豊かになるような動き方はできないだろうかと模索しています。 1つの実験として、MENTAで「第2新卒が3ヶ月でデータ職種への転職を目指す講座」というトレーニングを提供し、ありがたいことに30名以上の方々に受講いただきました。 ちなみにこの講座は今では風音屋の社内研修になっています。 MENTAの受講者が30名を突破しました🎉 卒業生が風音屋に入社したり、スキルアップして「社内で提案が通るようになった」「現職で活躍できるようになった」という感想もいただいています。
BigQueryでSaaSのjsonデータを処理するSQLサンプル集 - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
この記事の概要 SaaSのデータをBigQueryに統合することで業務改善を促進できる。 しかし、SaaSのデータの中身を見ると、BigQueryの関数では対応しにくい形式になっていることがある。 そこで、本稿では「こういうデータ形式だったらこういうSQLを書く」というサンプル集を掲載する。 目次 この記事の概要 目次 宣伝 実現したいこと SaaSデータの処理方法 SQLサンプル1: 純粋な配列だけのケース SQLサンプル2: 配列内にハッシュマップがあるケース SQLサンプル3: 配列宣言ナシでカンマ区切りのハッシュマップが突如始まるケース SQLサンプル4: 配列とハッシュが入り乱れるケース SQLサンプル5: JSONの中に親子構造があるケース SQLサンプル6: Objectを定義したくなるケース 最強のJSONパースの関数は作れるか jsonデータの処理をどこで行うか 最後に
プロダクトマネジメントと事業開発に関する私的な振り返り - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
TL;DR 企画力が…欲しい… pic.twitter.com/hJfr0qNv7T— ゆずたそ (@yuzutas0) 2020年11月19日 試行錯誤の瓦礫の記録です。 はじめに もくじ TL;DR はじめに もくじ 以前書いた記事 前提・免責 アイデア 1日1案（やってよかったこと） 1stスクリーニング（やってよかったこと） コミュニケーション チームへのリスペクト（やってよかったこと） 話す <<< 聞く（改善余地あり） 即決する（やってよかったこと） 自分で各論まで見る（やってよかったこと） 発散→収束でディスカッション（改善余地あり） イラストで話す（改善余地あり） 日次ミーティング（やってよかったこと） 議事録を書く（改善余地あり） 得た情報を共有する（改善余地あり） 想定納期を示す（改善余地あり） カレンダー招待＆日程確約コメントを転記（改善余地あり） プロセス管理 仮説
ランサーズのデータ活用を手伝っている話 - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
ランサーズ Advent Calendar 2020 24日目の記事です。 昨日は まなみん さんの 「思考発話法でUXリサーチをしてみた話」 でした。 概要 社員ではなく、1人のフリーランス人材（ランサー）として、ランサーズ社を手伝っています。 「こんなことをやってきたよ！」という話を、書ける範囲で書きます。 CRM（顧客管理）x データ活用 の案件を主に担当しています。 注意 本稿は筆者個人の見解に基づく内容であり、関係組織を代表するものではありません。 不適切・考慮不足だと感じさせてしまう点があれば、それは筆者個人の責任によるものです。 どうぞ筆者個人宛てにご指摘のコメントをいただけますと幸いです。 もくじ 概要 注意 もくじ きっかけ 案件1:顧客セグメント可視化 案件2:社内システム改善 案件3:オープンデータ活用 その他:データプラットフォームのメンテナンス性向上 意識している
『データマネジメントが30分でわかる本』を出版しました - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
『データマネジメントが30分でわかる本』をKindleで販売開始しました！データ活用に関わる方々はぜひお買い求めいただければと思います！https://t.co/aRRYIsJeqR— ゆずたそ (@yuzutas0) March 13, 2020 （自称）企画屋・コンセプトデザイナーの @yuzutas0 です。 共著者・寄稿者を初めとして、スポンサーやレビュアーの皆様、各所で書籍を紹介してくださった皆様、 その他何らかの形でご協力いただいた皆様、本当にありがとうございました。 発売から間が空きましたが、スポンサー報告が完了したので、このブログに制作秘話をまとめます。 自費出版に関心がある人のヒントになれば幸いです。 もくじ もくじ 1. 書籍について 1-1. 書籍概要 1-2. 購入方法 1-3. 本書への反響 1-4. 関係者の皆様 2. 裏話 2-1. きっかけ 2-2. 企画
『Software Design 2020年7月号』特集「一から学ぶログ分析」に寄稿しました - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
『Software Design 2020年7月号』の第1特集「一から学ぶログ分析 - 事業を成長させる分析基盤を作るには」 第2章「ログ分析基盤の構築で考えるべきこと - 多様なログを安心して使えるようにするために」を寄稿しました。 本日発売の『Software Design (ソフトウェアデザイン) 2020年7月号』【第1特集】「一から学ぶログ分析 - 事業を成長させる分析基盤を作るには」に寄稿しました。初学者向けにまとまった内容ですので、ぜひ手に取っていただけると幸いです。https://t.co/IXp40MoPJc pic.twitter.com/XydqlWDjth— ゆずたそ (@yuzutas0) 2020年6月17日 執筆内容 初学者向けに、以下の内容を10ページでまとめました。 なぜログ分析基盤を作るのか 「使われるログ分析基盤」には何が必要か 分析者が手軽にログを参
書籍『個人開発をはじめよう！』を出版しました - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
こんにちは。ゆずたそ（@yuzutas0）です。 1年ほどお待たせしましたが『個人開発がやりたくなる本』の「FinalMix版」を インプレスR&D 様より 2020年4月3日(金) に発売開始しました。 個人開発をはじめよう！ タイトルは『個人開発をはじめよう！ - クリエイター25人の実践エピソード』 個人開発をはじめよう！クリエイター25人の実践エピソード (技術の泉シリーズ（NextPublishing）) 発売日: 2020/04/03メディア: オンデマンド (ペーパーバック) 今回のコンセプトは 24 + 1 。 個人開発者25人の事例をご紹介しています。 これまでの24時間の過ごし方を変えて、前に1歩踏み出せるような、そんな勇気が湧いてくる1冊に仕上げました。 表紙はイラストレーターの 湊川あい 様。 「24時間表示の時計塔」「街の外に1歩踏み出せるIdeaの案内看板」「1
逆ジオコーディングな地図ダッシュボードを10分で作る - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
この記事はデータ活用 Advent Calendar 2018 - 16日目の記事です。 ダッシュボードに関する登壇をしたところ「自社でも地図データを活用したい」と相談いただいたのでTipsを共有します。 もくじ もくじ はじめに この記事のゴール 解決したい課題 実行方針 完成イメージ 注意点 作業手順 1: リーガルチェック 2: データの準備（独自データ：アクセスログ） 3: データの準備（公開データ：ジオコーディング用の変換テーブル） 4: データの準備（公開データ：都道府県マスタ） 5: SQLを書く 6: DataStudioでデータを読み込む 7: DataStudioで地図を描く おわりに はじめに この記事のゴール WEBメディア訪問者のIPアドレスを元に、エリア別のPV数を可視化します。 （データが整備されていたら＆リーガルチェックがOKなら＆情シス部門に権限を縛られて
データ集計業務の勘所について話しました＠データマイニングMeetup - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
ウィルゲート様が主催する統計やらNight!!データマイニングMeet up #2でLTをしました。 スライド 『データ集計業務を半年で300案件捌いて見えてきた勘所』 企業内のデータ分析チームが陥りがちな課題とその解決策についてのケーススタディとなります。 PyCon JP 2017でベストトークアワード優秀賞を受賞した発表（構築編）の続き（運用編）をチラ見せです。 集計業務のインパクト データ活用案件の目的は、業務フローの過程において「リターンを上げること」もしくは「コストを下げること」となります。 意思決定を支える「アナリティクス」（BI）と、判断や作業を自動化する「ソリューション」（AP/ML）に大別できます。 組織のデータ活用は段階的に進化します。今回は2番目のフェーズについて深掘ります。 データの品質を担保し、利用できるようにデータ基盤を構築するフェーズ データを抽出・集計して
『個人開発がやりたくなる本』を自費出版しました #技術書典 - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
ご挨拶 自称企画屋・コンセプトデザイナーの@yuzutas0です。 執筆者一同をはじめとして、 アンケートに回答してくださった皆様、各所で書籍を紹介してくださった皆様、 その他何らかの形でご協力いただいた皆様、本当にありがとうございました。 さて、発売から間が空きましたが、 裏話をツイートしたところ反響をいただけたので、ブログに制作秘話をまとめます。 個人開発者や技術書典参加者のヒントになれば幸いです。 『個人開発がやりたくなる本』の経緯・裏話をブログにまとめようと思ったけど、細部まで語りだしたらキリがないことに気付いた。1時間枠で登壇できる内容・分量だ……。 pic.twitter.com/Qr9PcHF46c— ゆずたそ (@yuzutas0) May 3, 2019 もくじ ご挨拶 もくじ 1. はじめに 1-1. 免責・謝罪・注意・お願い 1-2. 書籍概要 1-3. この取り組み
私の考えた最強のログ＆モニタリング設計 - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
この記事はRecruit Engineers Advent Calendar 2018 - 8日目の記事です。 注意点 タイトルは煽りです。「新規事業におけるデータエンジニアリングの勘所」の方が正しいかもです。 クオリティというか記事の信頼度は、投稿時間がギリギリになってしまったことから察してもらえるとありがたいです。 本エントリーの内容は個人的な見解であり、所属する組織を代表するものではありません。データの取り扱いは非常にセンシティブなトピックでもあるため気軽に発信すべきではないということは重々承知しております。もし誤りや考慮不足だと感じる点があれば、それは全て私個人の力不足によるものですので、どうぞ私個人当てにご指摘のコメントをいただけると幸いです。 もくじ 注意点 もくじ 背景 前提 体制 システム 開発スコープ 機械学習WebAPIは分離 データ基盤設計 全体の設計ポリシー データ
データ基盤エンジニアの面白さ - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
データ基盤エンジニアという仕事の魅力について、質問を受ける機会がありました。 何が魅力なのか。どういう面白さがあるのか。どこにモチベーションがあるのか。 せっかくなので自分なりに考えをまとめてみます。 5つの面白さ ざっくりまとめると、データ基盤エンジニア（あるいは：分析基盤エンジニア・データエンジニア）というのは、「主体的に働きやすく」「スキルを(伸ばし/広げ)やすく」「キャリアアップに繋げやすい」仕事だと思います。 1. データ活用担当への第一歩として データ分析や機械学習を仕事としてやりたい。だけど、職務経歴としてはアプリケーション開発やインフラに強みがある。 この立場の人がキャリアをピボットするための踊り場として、データ基盤の担当になることがあります。 持ち前のスキルを活かしてデータ基盤の構築・運用に関わるところから始めます。 データ仕様に詳しくなっていき、徐々に活用側へと染み出し
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