複数の企業でデータエンジニアとして求められたスキル - yasuhisa's blog
最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力
昔は苦手だったモブプロを今は推進する側になっていた - yasuhisa's blog
3~4年前はモブプロにめちゃくちゃ苦手意識があったんだけど、最近はなぜか(?)モブプロを推進していく旗振りをしている。モブプロの取り組み自体については今度会社のTech Blogに書く予定だけど、このエントリでは自分の心境の変化にフォーカスを当てる。人間、数年すると割と変わるもんだなぁと思って面白かったので、記録に残しておく。 モブプロが苦手だった頃 なぜモブプロしようとなったか 今はどうモブプロしているか 所感 モブプロが苦手だった頃 前職の開発チームにいた頃(3年前くらい)で、状況はこんな感じ。 7~8人くらいの規模の開発チーム 京都と東京でそれぞれメンバーは分かれているが、まだ物理出社している時期だったので、大きなディスプレイに写された自分の画面をみんなが見るスタイル 時間は60~90分くらいだったかな タイピストはガンガン交代するスタイルではなく、1回を1~2人のタイピストで回して
社内でKaggleの布教活動をやっている話 - yasuhisa's blog
最近、社内勉強会で機械学習についてエンジニアに説明する機会があり、その際にKaggleについても説明しました。一方で うーん、「Kaggler はパラメータチューニングやアンサンブル等の自明でインクリメンタルな改善『しか』できない」というような誤解はどうやって解いていけばいいんだろう。— im132nd (@im132nd) 2018年4月4日 という話もあり、(特にデータサイエンティスト以外の職種の人が)Kaggleをやる意義/メリットについてまとめてみました。ガッと勢いで書いたので、項目に結構被りがあります。なお、書いている本人はKaggleほぼ初心者であまり説得力がないです。Kaggle Masterの人がもっといいエントリを書いてくれるのを期待しています、議論の叩き台エントリです!! Kaggleをやる意義/メリット 様々なデータセットを触ることができる kernelでデータ分析の
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