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。
GA4のデータをSQL（BigQuery）で扱うハンズオン
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 風音屋の共同代表 @mizuki_takenobu です。 この記事ではアクセス解析ツール「Google Analytics 4」（以下GA4）のデータをSQLで扱う方法をサンプルコードとともに紹介します。 背景 2023年7月のUniversal Analytics（以下UA）の終了にあたり、デジタルマーケティング担当の方々からGA4の相談を受けることが増えています。 UAとGA4ではデータの種類や定義が異なりますし、コンソール上で試行錯誤するには限界があります。 BigQueryで柔軟に集計するニーズが高まっています。 弊社では
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