ピボットを経てグローバル戦略へ、そして1兆円企業に…Treasure Data CEO・太田一樹の「忘れられない30分間」
データの収集・分析・連携ができるCDP（カスタマーデータプラットフォーム）を手掛けるTreasure Dataは、グローバルでも急成長中の注目SaaS企業。2018年にはArm社へイグジットしましたが、その後、今年になって創業者たちが「出戻り」の形で経営陣につき、さらなる飛躍を目指すというニュースは、業界に驚きをもたらしました。 今でこそCDPとして名高いTreasure Dataも、実はARR 30億円の段階でピボットし、現在の姿へと変わった経緯がありました。その背景にあったストーリー、ピボット後にARR 100億円を突破するため必要だったこと、そしてカムバックの理由まで、共同創業者でCEOを務める太田一樹さんに伺います。 聞き手は、ALL STAR SAAS FUNDマネージング・パートナーの前田ヒロです。 3年でARR10億、しかしテックジャイアントの参戦で…──早速ですが、ARR3
【保存版】データサイエンティスト転職を決めるポートフォリオのガイドライン【書籍化決定】 - Qiita
書籍化されました 本記事をベースに監修者の村上さんが１冊の本にまとめてくれました（感謝） データサイエンティストのキャリア面やポートフォリオの細かい部分をさらに追加・ブラッシュアップした内容になっています。 まえがき はじめに 皆さん、「データサイエンティスト」という職種をご存知でしょうか？ この数年間で、AIやディープラーニングといったバズワードと共にデータサイエンティストというワードも、よく耳にするようになりました。最新の技術を扱えて、年収も高い非常に魅力的な職業なため、データサイエンティストへの転職を検討されている方もいらっしゃるのではないでしょうか？ 実際、データサイエンティスト職への就職・転職希望者は年々増加しています。しかし、未経験の人材を育成できる会社はまだまだ少なく、未経験からの転職は転職希望者の増加に伴い高まっています。 データサイエンティストは求められるスキルの幅が広く
Software Engineer Salaries in Japan | OpenSalary
テクニカル・コーディングインタビューを任されるには シニアソフトウェアエンジニアです。コーディングインタビューを「する側」として担当したことがありません...
データサイエンティストはどこまでエンジニアリングをすべきか？ | CyberAgent Developers Blog
AI事業本部 Dynalystでデータサイエンティストをしている藤田です。 Dynalystの開発チーム内にはデータサイエンス（以降DS）チームがあり、そこにはデータサイエンティスト・機械学習エンジニア（以降まとめてデータサイエンティストと呼ぶ）たちが所属しています。私がこのチームで働く中で、「プロダクト所属のデータサイエンティストがどこまでエンジニアリングをすべきなのか」ということを考えることがあったのでまとめてみました。当然これは一般的な答えではなく、人・チーム・組織の現状や目指すべきところによって答えは変わるので、あくまで1チームの1個人が考えたこととして読んでもらえればと思います。 プロダクト所属と横断DS組織所属 エンジニアリング云々の話をする前に、まずプロダクト所属と横断DS組織所属のデータサイエンティストの違いについて軽く説明します。両者のメリット・デメリットについても書きた
[抄訳] Data engineers vs. data scientists – Moonshot 🚀 – Medium
データサイエンティストとデータエンジニアの定義とその誤解による悲劇、そしてそれを救う存在である機械学習エンジニア 紹介記事 Data Scientists : ビジネスサイドを理解し、他者にわかりやすく可視化と言語化できる職能。そして高度な数学的知識に基づいたモデリングやアルゴリズム提案スキルも持っている。Data Scientistsには高度なProgramming skillは必ずしも必須ではない、なぜならモデリングやアルゴリズムを実装するためにプログラミングを習得した人が多いからだ。システムデザインやProgramming スキルは、Software Engineer やDataEngineerからみると見れたものではない(そしてそうでなくてはならない、なぜならスペシャリストだから) Data Engineer : 分散プログラミングを意識して構築できる職能。DEは卓越したプログラミ
![[抄訳] Data engineers vs. data scientists – Moonshot 🚀 – Medium](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/51454aa146cea4af4fd23713adf57cdb6c6f3f21/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-images-1.medium.com%2Fmax%2F1200%2F1%2ASr_i9t2qoyh9yPtfsS5Y9A.png)
転職ドラフトのデータから読み解く。年収800万円以上のエンジニアと年収400万円以下のエンジニアの違いとは？｜転職ドラフトReport
早くも７回目の開催を終え、９月には次回の開催を控えた転職ドラフト。 今回は、過去のドラフト結果など各種データを収集し、分析した結果分かった、「年収800万円以上で指名されたユーザー」と、「年収400万円以下でしか指名されなかったor1指名もされなかったユーザー」の違いを公開します。 一つの傾向として、キャリアを考えるきっかけになれば幸いです。 【集計対象】 第1回から第7回までの転職ドラフトにおいて、「年収800万円以上で指名されたユーザー」 213名と「年収400万円以下でしか指名されなかったor1指名もされなかったユーザー」 308名 年齢 VS 年収 ※年齢についての分析結果は、8/30に追加しました。 年収は年齢に比例するのか？エンジニアもやはり年功序列なのか？ 「年収800万円以上で指名されたユーザー」 と「年収400万円以下でしか指名されなかったor1指名もされなかったユーザー
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