終了後アンケート URL → https://forms.gle/UCnZcVJSMj4fzg9u8 イベント視聴URL → https://youtu.be/eEhwBImCKKc 質問用Slido URL → https://sli.do/DataEngineeringStudy 開催内容 概要 本イベントは、Infra Study Meetup を運営する Forkwell と、分析基盤向けデータ統合SaaS「trocco」の開発・運営を行う primeNumber による共催イベントです。データ分析に精通した講師をお招きし、データ分析基盤の「これまで」と「これから」を学ぶことを趣旨として開催いたします。 本イベントでは、ゆずたそ氏（@yuzutas0）にモデレーターを依頼し、複数回にわたって、各回テーマに沿った内容で各分野でご活躍されているエンジニア／研究者に講演いただきます。 開

タダです. クラウドサービスの活用が増えていく中で企業の扱うデータは増えていって,そのデータを活用できるかって企業活動においてすごく大事だと感じてデータ分析に興味を持ったのですが,データ分析基盤の勉強会「Data Engineering Study #1 」が開催されたので参加してきました.今回の記事では発表を聞いて感じたことをまとめていきます. forkwell.connpass.com イベント概要 本イベントでは、ゆずたそ氏（ @yuzutas0 ）にモデレーターを依頼し、複数回にわたって、各回テーマに沿った内容で各分野でご活躍されているエンジニア／研究者に講演いただきます。 また、講演後には視聴者の方も参加できる二次会会場(Zoom)を用意しています。登壇者と共にデータエンジニアリングに関する学びを深めましょう。 本編動画 当日のツイートまとめ togetter.com 内容 基調

『データマネジメントが30分でわかる本』をKindleで販売開始しました！データ活用に関わる方々はぜひお買い求めいただければと思います！https://t.co/aRRYIsJeqR— ゆずたそ (@yuzutas0) March 13, 2020 （自称）企画屋・コンセプトデザイナーの @yuzutas0 です。 共著者・寄稿者を初めとして、スポンサーやレビュアーの皆様、各所で書籍を紹介してくださった皆様、 その他何らかの形でご協力いただいた皆様、本当にありがとうございました。 発売から間が空きましたが、スポンサー報告が完了したので、このブログに制作秘話をまとめます。 自費出版に関心がある人のヒントになれば幸いです。 もくじ もくじ 1. 書籍について 1-1. 書籍概要 1-2. 購入方法 1-3. 本書への反響 1-4. 関係者の皆様 2. 裏話 2-1. きっかけ 2-2. 企画

Data Engineering Study #1 の発表資料です。 https://forkwell.connpass.com/event/179786/ 当日の動画はYoutubeで閲覧可能です。 https://www.youtube.com/watch?v=hFYNuuAaiTg …

「バイトル」のインフラエンジニアとしてのキャリアののち、現在はCRM、SFAなどの営業支援システムの全般と、社内業務のRPA推進を担当している亀田さん。 「ユーザファースト」に重きを置き、徹底的に現場に入り込み、「AI×CRM×Sansan」による業務の効率化を推進しています。「HCD−Net認定 人間中心設計専門家」という、使いやすいサービスを構築する専門家の資格も所持されており、外部ではUXデザイナーとして活躍されています。 プライベートでは、ゲーム、買い物、服が好き。参加しているオンラインゲームでは企業ごとのチームもあり、異業種交流にもなっているとのこと。

最終更新日： 2020年8月6日 データを活用する多くの企業の価値が向上しています。世界的な企業は、ユーザのデータを巻き込み広告などのビジネスを展開し、現在、多くのビジネスはデータを資本に展開されているといっても過言ではないでしょう。 一方、データの活用の環境が整っている会社ばかりではありません。電子化されていないデータ、管理者がバラバラなデータ、企業によってデータに関する多くの課題があることでしょう。データの課題は、そのままAIの活用を大きく遅らせる足かせにもなってしまいます。 この記事では、重要性が高まる「データマネジメント」について解説します。 バズワード化するAIとデータマネジメントの必要性の高まり 2010年代に入り、今までのシステム以上の精度で画像認識することが可能になり、ディープラーニングなど機械学習への注目が高まりました。 AIの導入に少しでも興味を持った方は、AIの中でも

『Software Design 2020年7月号』の第1特集「一から学ぶログ分析 - 事業を成長させる分析基盤を作るには」 第2章「ログ分析基盤の構築で考えるべきこと - 多様なログを安心して使えるようにするために」を寄稿しました。 本日発売の『Software Design (ソフトウェアデザイン) 2020年7月号』【第1特集】「一から学ぶログ分析 - 事業を成長させる分析基盤を作るには」に寄稿しました。初学者向けにまとまった内容ですので、ぜひ手に取っていただけると幸いです。https://t.co/IXp40MoPJc pic.twitter.com/XydqlWDjth— ゆずたそ (@yuzutas0) 2020年6月17日 執筆内容 初学者向けに、以下の内容を10ページでまとめました。 なぜログ分析基盤を作るのか 「使われるログ分析基盤」には何が必要か 分析者が手軽にログを参

6/26 【オンライン】ログ分析勉強会 vol.2 での登壇資料です https://loganalytics.connpass.com/event/176044/ #logben

参加方法 今回のオンライン勉強会は YouTube Live を使用してライブ配信いたします。 また、コメントや感想は Twitter、講演内容に関する質問は Slido へお願いいたします。 下記、各種URLよりご参加くださいませ！ ▍イベント視聴用 YouTube Live URL - https://youtu.be/hFYNuuAaiTg ▍質疑応答用 Slido URL - https://sli.do/DataEngineeringStudy ▍ギフト券プレゼントキャンペーン参加用Tweetリンク - https://twitter.com/intent/tweet?hashtags=DataEngineeringStudy,今一番気になっているDWH・BIツール ライブ配信終了後、アーカイブ動画の公開を予定しております。 当日の開催時間にライブ参加できない方も、こちらのページ

以前 DLG Cross というイベントで「データマネジメントなき経営は、破綻する」という講演を行ったところ、とある企業様から「法人営業部のDX（デジタルトランスフォーメーション）を手伝ってほしい」と相談を受け、業務フローの見直しやデータ整備を支援しています。 営業データはこれまで十分に使えていなかったため、新規のデータ連携になります。同社のソフトウェアエンジニア（A氏）に社内調整を進めていただきました。本番データにいきなりアクセスするのは怖いので、トライアル的に行いましょうという会話になりました。 なお、今回の作業を進めるに当たって、primeNumberのCPOである小林さん（@hiro_koba_jp）とembulk-input-kintone開発者である@giwaさんにサポートいただきました。 kintoneの準備 TROCCOの画面を開く前に、kintoneでダミーAppを作成し

2020年6月18日紙版発売 2020年6月18日電子版発売 B5判／176ページ 定価1,342円（本体1,220円＋税10%） ただいま弊社在庫はございません。 Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com Fujisan（定期購読のみ） 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle 第1特集 一から学ぶログ分析 事業を成長させる分析基盤を作るには 顧客の行動や好みを的確にとらえ，サービス改善につなげたい̶そのひとつの手段として，Webサイトやゲームで日々蓄積されるユーザーの操作記録（ログ）が注目されています。リリース後の分析のために，サービスの開発段階からログや分析基盤について考慮されることもあるでしょう。 その一方で現場では，「せっかく分析基盤を作ったのに，使いにくい，利用されない」という悩みも尽きないようです。きちんと使われ成果を生み出す分

はてなブログ独自の集計による人気記事のランキング。5月31日（日）から6月6日（土）〔2020年6月第1週〕のトップ30です*1。 # タイトル／著者とブックマーク 1 機械学習の勉強を始めて1年以内にkaggleで2位になったので、やったこと全部書く - 趣味日記 by id:aryyyyy 2 【まとめ】邦題が素敵すぎて、原題とのGapが半端ない映画20選 - あとかのブログ by id:c089818 3 8歳息子がマインクラフトに夢中で、ゲーム機を売却して自力でPCを買った話 - Mana Blog Next by id:mana-cat 4 DockerとRemote Containersでの開発環境が最高過ぎる - Sweet Escape by id:Keisuke69 5 SHOWROOM株式会社の映像配信遅延が業界最速レベルに縮まったので嬉しいという話 - izm_11'

職業としてエンジニアをやりたい・やってるけど（サーバーサイド→アプリエンジニア, インフラ→機械学習エンジニア的な）ジョブチェンジをしたいという方は結構いらっしゃると思います（かつての私もそんな人達の一人でした*1）. エンジニアをやりたい, 別の領域のエンジニアにジョブチェンジしたいというときに, 仕事終わった後, 週末などに個人学習をする 勉強会やイベントに参加したりコミュニティーのメンバーになって仲間を増やす 一念発起?して自分でWebサイト・サービスやiOS/Androidアプリを作ってリリースする といった, 「自分プロジェクト」言い換えると「個人開発」をすると思いますが, これって中々続かない事多くないですか? 少なくとも私は上手く行かなかった時期がありましたし, 今は上手く行ってるものの, たまにこの手の相談を受けます. そんな中, 奇しくも今年の4月に「個人開発をはじめよう

こんにちは、ベンチャーキャピタルSTRIVEの古城です。デジタルトランスフォーメーション（DX）というワード、最近ニュースやTwitterのTLで毎日目にしますね。DXって何？といわれると、アナログ⇒デジタル化、業務オペレーションの最適化、AIやロボットでの最適化・自動化、アジリティ（アジャイル的）etc、様々な角度からの答えがあり、全体像の把握が難しいテーマだと思います。DXは奥が深く、無限に議論できるテーマ（笑）な気もしていますが、今回は全体像をつかむことを目的に、以下4つの視点でDXを整理してみました。 1.DXの概念：提供価値向上や業務効率化が目的 DXは、経済産業省やIDC Japanの定義から、「提供価値向上や業務効率化を目的に、新しい技術を活用しながら、サービスやビジネスモデル、業務そのもの、組織、プロセス、企業文化・風土を変革する」ことだと解釈できます。提供価値向上は売上・

社内勉強会の資料です。 http://yuzutas0.hatenablog.com/entry/2017/08/10/090000 に補足を掲載しています。

この記事について 共感している そもそもDXとは何か デジタル中心のビジネスにどうシフトするか デジタル中心のオペレーションにどうシフトするか 顧客や従業員がラクになる体験（UX） 最近やっている案件 みんなすごい この記事について 下書きの状態で公開することにした。 主観と経験で書いているので、細かい話は要事実確認。 反響があったら後でブラッシュアップするかも。 特定の名前が分かる形での非公開情報は載せていない。 共感している DXという言葉は使わなかったけど、過去に似た内容で登壇したので、一連のツイートに共感しますhttps://t.co/bh8dWDxjpWhttps://t.co/gJjrvLf6tu https://t.co/cTW35ELvIE pic.twitter.com/ImjPYWPP5R— ゆずたそ (@yuzutas0) May 26, 2020 そもそもDXとは何

「Machine Learning Casual Talks #12 (Online)」に参加したので(オンライン)、まとめました。 間違っている箇所がある場合、指摘いただけると助かります。 目次 どんなイベント？ LT "Cost-efficient and scalable ML-experiments in AWS with spot-instances, Kubernetes and Horovod"がベストプラクティスだと思う理由 データマネジメントなき機械学習は、破綻する。 使われる機能目指して測ったり試したり 他の参加者の方のブログ どんなイベント？ 機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話せる会を開催します。 実際に運用していく上での工夫や、知見を共有していきましょう！ 今回のテーマは機械学習プロジェクトに関する「ベストプラクティ

はじめに 2020/05/28(木)に行われた、Machine Learning Casual Talks #12 (Online) に参加しました。 mlct.connpass.com 今回のテーマは機械学習プロジェクトに関する「ベストプラクティスとアンチパターン」でした。 YouTube に動画が上がっています。 www.youtube.com 当日の様子は、Twitterのハッシュタグ、#MLCT でもわかります。 はじめに 本編 "Cost-efficient and scalable ML-experiments in AWS with spot-instances, Kubernetes and Horovod" の紹介と感想　服部圭悟さん (@keigohtr) データマネジメントなきMLは、破綻する。 〜こんなデータじゃ機械学習できねぇよ問題の処方箋〜　@yuzutas0

データマネジメントなきMLは、破綻する。 〜こんなデータじゃ機械学習できねぇよ問題の処方箋〜 Machine Learning Casual Talks #12 の発表資料です。 https://mlct.connpass.com/event/172550/ 参考文献『データマネジメント…