IaC × AIの新たな可能性：PulumiAI使ってみた。 - Qiita
TLDR 一部界隈で話題になっているPulumiAIを使ってみた。 少し修正は必要だったが、Pulumi AIに入力を与えてから、実際に作りたいAWSの構成が動くまで30分程度だった。 手作業では構築にかなり時間のかかる、込み入ったAWSの構成が簡単に作れ、IaC × AIに未来を感じた。 クラウド上でのプロトタイプ作りがIaC × AIで格段に早くなりそう。 ちょっと触ってみて、いいな、と思ったので簡単に紹介できればと思います。 前提知識 Pulumiって？ IaCツールのひとつです。IaCツールの多くはCloudFormationのように、独自言語で書く必要があり、コーディングが難しいですが、PulumiはPythonやJavaScriptといった言語が使えるので、快適にIaCができます。以下のリンクからインストールできます。 IaCって？ インフラ・アズ・コード（Infrastruc
「ブランディング」という言葉の解像度を上げる - 広告／統計／アニメ／映画 等に関するブログ
ブランディング という言葉はマーケティングを支援する会社にとっては非常に都合の良い言葉だが、金を払う立場からすると余りにも抽象的な言葉で掴みどころがない。もう１段階解像度を上げてこの言葉を理解するとどうなるだろうか？ 「ブランディング」という言葉の使用実態 例えば、こちらの本では、バズワード的に流行った手法の賞味期限が切れたときに 「ブランディング」という言葉使用されると指摘している。 マーケティングの仕事と年収のリアル 作者:山口 義宏発売日: 2018/10/18メディア: Kindle版 この山口さんの指摘は、広告業界に居る自分からしても実感に近い印象だ。より自分の感覚に近い言葉にすると 上手く効果を数値化して説明できないときに「ブランディング」という言葉に逃げるマーケティング支援会社の人が居る という印象だ。彼らにとっては、ブランディングという言葉の共通理解が事業会社と支援会社の間
仕組みやプロセスに興味がない - ミネムラ珈琲ブログ
1on1で喋っていて気づいたこと。 ぼくは仕事をうまくやる上で、仕組みとかプロセスで解決することにあまり興味を持っていない。チームメンバーがそれをやってくれることに対してウェルカムだし、自分でもそういう解決をしてるんだけど、本質的には興味がない。 例えばチームにおいて1人の特殊な知識や能力で仕事がうまくいっているとする。そうするとその人がいなくなったときにどうすんのって話がよくあって、なんらか仕組みで解決しましょうってことによくなる。 が、ぼくは「別になんもやらなくてもいいんじゃん？」とか思ってしまう。仕事の回し方なんて人それぞれだ。1人の特殊なキーパーソンがいなくなったところで、残った人や新しく入ってきた人が別の特性を発揮して新しい仕事の回し方が成立するものだと思っている。なんなら過去のやり方の再現を前提に引き継ぐみたいなのは下手したら残ったチームメンバーに合わない業務を強制しかねないぐ
データエンジニアリングで活用するPydantic - ITANDI Engineer Blog
エンジニアの長部です。社内の分析用データ基盤構築の傍ら、物件連動基盤のリアーキテクチャや新規機能に関わる開発・設計に携わっています。 イタンジでは大量で多様な物件データを用いたETL処理を行っていますが、その信頼性向上のため行っている工夫の一つとして、Pydanticを利用したモデルベースのバリデーションについて紹介します。 イタンジにおける物件連動基盤とは イタンジでは様々な経路で入力された物件情報を社内の物件情報基盤に取り込み、それを組み合わせたり加工した上で、社が運営するサービスで利用したり、必要に応じてさらに外部のシステムに出稿したりといったことを行っています。 イタンジ社内における物件連動システムの位置づけ データ環境としての特色は、「社外から様々なフォーマットのデータが送られてくる」「物理的なファイル生成・取り込みが多い」ということです。 昨今のデータ基盤のトレンドに乗ってウェ
この世界への関心を諦めない人に博士課程はオススメ - 表道具
この記事は博士課程 Advent Calendar 2015 の1日目のエントリです．参加したい人はどうぞ． Abstract 面白い研究はやめられないから，社会人だろうがなんだろうが博士課程行くしかないっしょ．その間の苦労や，その後のことはしらんがね… 自己紹介 今年の4月に図書館・情報学の博士課程に入学したものです．社会学で修士を出て一旦CTOやエンジニアになり，会社に籍を置きながら入学しました．会社が「勤務先自由，完全フレックス」なので，研究も続けられるという形になりました．なので，学部からプロパーな方や，会社でR&Dをやっていて，それに役立つ研究をするというTypicalな博士課程の学生とはちょっと違います． もっとも，海外の図書館情報学や社会学，計算機科学の博士課程では，LinkedInなどを見る限り一度社会に出て3年位たって大学に戻ってくるパターンが散見されるので，そういう点で
自分の教科書を、10冊見つける - 自分の仕事は、自分でつくる
「本はどのくらいの数、読めばいいと思いますか？」 そんな質問をされました。 過去にも何度か同じ質問をされたことがあるのですが、正直、これがなかなか難しい…。だから改めて、本はどのくらい読めばいいのかについて、先週末に考えてみました。 そこで出した答えは、「これは自分の教科書だ！ と言える本を、10冊見つけるまで読む」。あくまでも個人的な考えではありますが、この答えがスッと腹落ちしました。 なぜ、10冊なのか？ 自分の教科書と言えるだけの本と10冊出会うためには、それなりの数の本を読まなければなりません。まずはその10冊を見つける過程で、今の自分に必要な知識や学びが得られるからです。そして、10冊の教科書と出会ったあとは、新しい本を読み漁るよりも、教科書を繰り返し読む。表現は難しいのですが、大切なことを体に染み込ませていく、知識を深堀りしていくという感じでしょうか。この作業もとても大切なこと
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クラシルのデータ活用の現在とプロダクトファーストから考えるデータエンジニアのキャリア