https://b.hatena.ne.jp/entry/s/japan.zdnet.com/article/35099445/ --現在担当されている業務内容を教えてください。 現在はアクセスログ解析や機械学習を用いた業務改善を担う全社横断の分析グループのリーダーをしています。時間の使い方としては、メンバー3人の進捗管理や分析... https://b.hatena.ne.jp/chezou/20170413#bookmark-331898189 SQL道場すごい。営業の人がcase whenすらすら書けたら確かにコード書けそうだ 2017-04-13T14:21:24Z https://b.hatena.ne.jp/kuyo/20170413#bookmark-331898189 2017-04-13T12:26:58Z あとで読む https://b.hatena.ne.jp/ryzy775/20170413#bookmark-331898189 2017-04-13T04:09:46Z https://b.hatena.ne.jp/htnmiki/20170413#bookmark-331898189 俺もSQL叩けるようになりたい 2017-04-13T03:51:00Z https://b.hatena.ne.jp/unyaa/20170413#bookmark-331898189 “白帯、茶帯、黒帯の3段階ですね。「case when句」などが使えれば黒帯相当となります。” 2017-04-13T03:49:18Z https://b.hatena.ne.jp/minemuracoffee/20170413#bookmark-331898189 "例えば、営業担当者でもSQLを叩いて簡単な集計をすることができます"非エンジニアのSQL学習推進派だけど、これについては簡単な集計をSQLで叩かないといけない状況がよくない。生産性とデータの正確性の問題 2017-04-13T03:46:28Z 開発 https://b.hatena.ne.jp/pikarin1404/20170413#bookmark-331898189 営業がSQLを理解--データ活用を組織文化として定着させたリブセンス - ZDNet Japan 2017-04-13T03:15:20Z https://b.hatena.ne.jp/yubessy/20170413#bookmark-331898189 弊社だ 2017-04-13T03:13:47Z https://b.hatena.ne.jp/hemonmon8/20170413#bookmark-331898189 必要かなー 2017-04-13T03:12:27Z https://b.hatena.ne.jp/kumatarou3rd/20170413#bookmark-331898189 2017-04-13T03:09:03Z あとで読む https://b.hatena.ne.jp/toyama0919/20170413#bookmark-331898189 Awesome 2017-04-13T02:39:51Z https://b.hatena.ne.jp/takuya-a/20170413#bookmark-331898189 リブセンスの機械学習事例 2017-04-13T02:34:11Z ml ml_study analytics https://b.hatena.ne.jp/tsuyoshi-osiire/20170413#bookmark-331898189 2017-04-13T02:33:34Z