Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ゼロから作った データサイエンス組織で意識した事
Search
hikarut
July 14, 2020
Technology
8
14k
ゼロから作った データサイエンス組織で意識した事
hikarut
July 14, 2020
Tweet
Share
More Decks by hikarut
See All by hikarut
ビジネスパーソンがSQLを学ぶべき3つの理由とおすすめのSQL学習方法
hikarut
2
250
SQLを使ったデータ分析事例紹介〜2つの事例から学ぶSQLの活用方法〜
hikarut
3
440
データ分析力を高めるSQL研修『SQL Everyone』のご紹介【SQL勉強会 #3】
hikarut
1
490
データ分析内製化に向けた人材育成サービス『SQL Everyone』
hikarut
1
1.9k
データ分析のためのSQL勉強会 〜実践編〜
hikarut
14
17k
実演で理解するビジネスパーソンのためのSQL入門
hikarut
1
360
データ分析力を高めるビジネスパーソンのためのSQL入門
hikarut
1
740
SQLを活用したデータ分析におけるChatGPTの活用法
hikarut
14
5.1k
『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』出版記念セミナー
hikarut
1
300
Other Decks in Technology
See All in Technology
生成AI時代におけるグローバル戦略思考
taka_aki
0
180
技術以外の世界に『越境』しエンジニアとして進化を遂げる 〜Kotlinへの愛とDevHRとしての挑戦を添えて〜
subroh0508
1
450
20251209_WAKECareer_生成AIを活用した設計・開発プロセス
syobochim
7
1.5k
GitHub Copilotを使いこなす 実例に学ぶAIコーディング活用術
74th
3
3k
Snowflakeでデータ基盤を もう一度作り直すなら / rebuilding-data-platform-with-snowflake
pei0804
5
1.5k
AWS Security Agentの紹介/introducing-aws-security-agent
tomoki10
0
230
Edge AI Performance on Zephyr Pico vs. Pico 2
iotengineer22
0
150
AWSを使う上で最低限知っておきたいセキュリティ研修を社内で実施した話 ~みんなでやるセキュリティ~
maimyyym
2
440
モダンデータスタック (MDS) の話とデータ分析が起こすビジネス変革
sutotakeshi
0
490
打 造 A I 驅 動 的 G i t H u b ⾃ 動 化 ⼯ 作 流 程
appleboy
0
320
30分であなたをOmniのファンにしてみせます~分析画面のクリック操作をそのままコード化できるAI-ReadyなBIツール~
sagara
0
140
IAMユーザーゼロの運用は果たして可能なのか
yama3133
1
110
Featured
See All Featured
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
285
14k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
273
21k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.1k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.5k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
370
20k
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
37
2.6k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
359
30k
Docker and Python
trallard
47
3.7k
Transcript
θϩ͔Β࡞ͬͨ σʔλαΠΤϯε৫Ͱҙࣝͨ͠ࣄ ɹˏσʔλΞʔΩςΫτ σʔλඋਓ Λzલ͖ʹzߟ͑Δձ
ɾࣗݾհ ɾσʔλαΠΤϯε৫Λ࡞͖͔͚ͬͨͬ ɾσʔλαΠΤϯε৫ʹ͍ͭͯ ɾσʔλαΠΤϯε৫࡞ΓͰҙࣝͨ͠ࣄ ɾ·ͱΊ "HFOEB
ɾגࣜձࣾΤοάγεςϜ8&#ΤϯδχΞ ɾ#ϦʔάἚϩϘοπ ɹɹɹɹɹϚʔέςΟϯάετϥςδετ σʔλੳ IJLBSVU IJLBSVU MJHIU ຊ ۀ ɾ:BIPP+"1"/৽ଔೖࣾ8&#ΤϯδχΞ
ɾגࣜձࣾΠʔϒοΫΠχγΞςΟϒδϟύϯ ग़ ɾσʔλαΠΤϯεάϧʔϓάϧʔϓϚωʔδϟʔ ෳ ۀ ࣗݾհɹߴڮޫ
σʔλαΠΤϯε৫Λ࡞͖͔͚ͬͨͬ
ɾݸਓͱͯ͠σʔλΛઐʹѻ͏৫Λ࡞Γ͍ͨͱ͓ئ͍͍ͯͨ͠ ɾձࣾͱͯ͠σʔλͷར׆༻ͷॏཁੑΛཧղ͍ͯͨ͠ ɾ8&#ΤϯδχΞͱͯ͠αʔϏεͷ։ൃӡ༻Λ୲ ɾࣈ͕͖ͰσʔλΛूܭੳ͢Δͷ͖ͩͬͨ ɾαʔϏεͷσʔλΛूܭ͢Δ࣌ʹ͍͓ͭئ͍͞ΕΔཱʹͳ͍ͬͯͨ σʔλαΠΤϯε৫Λ࡞͖͔͚ͬͨͬ
ɾ݄ʹσʔλαΠΤϯεάϧʔϓ ෦֨ ৫Λ݁ ɾάϧʔϓϚωʔδϟʔΛ୲͢Δࣄʹͳͬͨ σʔλαΠΤϯεάϧʔϓͷੜ
σʔλαΠΤϯεάϧʔϓʹ͍ͭͯ
σʔλυϦϒϯͳձࣾʹ͢Δ ୭͕σʔλΛར׆༻ͯ͠ૉૣ͍ҙࢥܾఆ͕Ͱ͖Δ σʔλʹج͍ͮͨσʔλΛ׆͔ͨ͠ϓϩμΫτΛ࡞Δ σʔλαΠΤϯεάϧʔϓͷϛογϣϯ
σʔλαΠΤϯεάϧʔϓ ɾࣄۀੳνʔϜɺσʔλ։ൃνʔϜͷνʔϜ੍ ɾϏδωεܥɺΤϯδχΞܥͷࠞ߹৫ ɾओ ݉Ͱਓఔͷ৫ ूܭ ੳ ՄࢹԽ ࣄۀͷҙࢥܾఆαϙʔτ %8)։ൃ
ՄࢹԽ ࣗಈԽ ϓϩμΫτ։ൃ ࣄۀੳνʔϜ σʔλ։ൃνʔϜ σʔλαΠΤϯεάϧʔϓͷߏͱׂ
σʔλαΠΤϯεάϧʔϓ ɾओ ݉Ͱਓఔͷ৫ ɾࣄۀੳνʔϜɺσʔλ։ൃνʔϜͷνʔϜ੍ ɾΤϯδχΞܥɺϏδωεܥͷࠞ߹৫ ूܭ ੳ ՄࢹԽ ࣄۀͷҙࢥܾఆαϙʔτ %8)։ൃ
ՄࢹԽ ࣗಈԽ ϓϩμΫτ։ൃ ࣄۀੳνʔϜ σʔλ։ൃνʔϜ σʔλαΠΤϯεάϧʔϓͷߏͱׂ ʮσʔλαΠΤϯςΟετʯෆࡏ Ͱग़དྷ্͕ͬͨ৫
σʔλαΠΤϯςΟετෆࡏͷ σʔλαΠΤϯε৫࡞ΓͰҙࣝͨ͜͠ͱ
ᶃσʔλར׆༻ͷ࡞Γ ᶄϚΠϯυ ᶅεΩϧ σʔλαΠΤϯε৫࡞ΓͰҙࣝͨͭ͠ͷ͜ͱ
ᶃσʔλར׆༻ͷ࡞Γ ᶄϚΠϯυ ᶅεΩϧ σʔλαΠΤϯε৫࡞ΓͰҙࣝͨͭ͠ͷ͜ͱ
σʔλʹ·ͭΘΔ՝ ɾ৭ʑͳσʔλ͕৭ʑͳॴʹཷ·͍ͬͯΔঢ়ଶ ɾΤϯδχΞͱඇΤϯδχΞͰΞΫηεͰ͖Δڥ͕ҟͳΔ ɾΞϓϦέʔγϣϯͷσʔλͱੳ༻ͷσʔλΛ ɹ͚Δඞཁ͕͋Δ ɾσʔλΛ͕ࣗͨͪ͑ΔॴՕॴʹूΊ͍ͨ
σʔλͷू ɾେྔͷσʔλΛอଘͰ͖Δ ɾඇΤϯδχΞͰ42-Λͬͨσʔλऔಘͷڥ࡞Γ͕༰қ ɾΞϓϦέʔγϣϯ༻ͷσʔλͱͰ͖Δ ɾ#*πʔϧͱͷ࿈ܞ͕͍͢͠ 5FSBEBUBΛϕʔεʹͯ͠σʔλΛू͢ΔΛ࡞ͬͨ
ᶃσʔλར׆༻ͷ࡞Γ ᶄϚΠϯυ ᶅεΩϧ σʔλαΠΤϯε৫࡞ΓͰҙࣝͨͭ͠ͷ͜ͱ
σʔλαΠΤϯε৫࡞ΓͰҙࣝͨ͜͠ͱɹᶄϚΠϯυ ৫ͷ ϛογϣ ϯ ୭͕σʔλΛར׆༻ͯ͠ૉૣ͍ҙࢥܾఆ͕Ͱ͖Δ σʔλʹج͍ͮͨσʔλΛ׆͔ͨ͠ϓϩμΫτΛ࡞Δ ߟ͑ํ σʔλҙࢥܾఆͷͨΊʹඞཁ ҙࢥܾఆʹΘͳ͍σʔλՁ͕͍ ҙࢥܾఆͷͨΊʹԾઆ͕େࣄ
σʔλαΠΤϯεάϧʔϓ֎Ͱൃ৴͠ଓ͚Δ
σʔλαΠΤϯε৫࡞ΓͰҙࣝͨ͜͠ͱɹᶄϚΠϯυ ɾ0,3ΛͬͨඪཧΛಋೖ ɾඪΛάϧʔϓϝϯόʔશһͰܾΊΔࣄͰάϧʔϓϛογϣϯΛࣗࣄʹ͢Δ ɾσʔλυϦϒϯͳձࣾΛΔͨΊͷखஈ 0,3 0CKFDUJWFTBOE,FZ3FTVMUT
σʔλαΠΤϯεάϧʔϓͷ0,3ඪ 0 0CKFDUJWFT ʮσʔλ׆༻Ͱࣄۀʹߩݙ͢Δʯ ࣄۀੳνʔϜ ,3 ,FZ3FTVMUT σʔλ։ൃνʔϜ ΞΫγϣϯ ࣮ߦ
ఏҊ ੳ ӡ༻վળ ՄࢹԽ ΞΫγϣϯ ࣮ߦ ݟ͑ΔԽ औѻߴ ߩݙ ,3 ,FZ3FTVMUT ,3 ,FZ3FTVMUT ,3 ,FZ3FTVMUT ,3 ,FZ3FTVMUT ,3 ,FZ3FTVMUT ,3 ,FZ3FTVMUT
0,3Λಋೖͯ͠ྑ͔ͬͨࣄ ɾඪΛϝϯόʔશһͰߟ͑ΔͷͰɺࣗ͝ͱԽͰ͖Δ ɾࣗͰίϯτϩʔϧͰ͖ΔඪΛ࣋ͭࣄͰߦಈʹܨ͕Γ͍͢ ɾʮΞΫγϣϯ࣮ߦʯʮఏҊʯΛඪͱͯ࣋ͭ͠ࣄͰσʔλΛ ͬͯҙࢥܾఆ͢ΔϚΠϯυ͕ߴ·Δ ඪઃఆؚΊͯ·ͩ·ͩվળͷ༨͋ΔͷͰʑվળத
ᶃσʔλར׆༻ͷ࡞Γ ᶄϚΠϯυ ᶅεΩϧ σʔλαΠΤϯε৫࡞ΓͰҙࣝͨͭ͠ͷ͜ͱ
σʔλαΠΤϯεάϧʔϓͰҙࣝͨͭ͠ͷεΩϧ ᶃάϧʔϓϝϯόʔશһ͕42-Λॻ͚ΔΑ͏ʹ͢Δ ᶄσʔλੳͷʮܕʯΛͬͯੳͷ࣭ΛߴΊΔ ᶅ౷ܭతޮՌݕূख๏Λੵۃతʹ׆༻
σʔλαΠΤϯεάϧʔϓͰҙࣝͨͭ͠ͷεΩϧ ᶃάϧʔϓϝϯόʔશһ͕42-Λॻ͚ΔΑ͏ʹ͢Δ ᶄσʔλੳͷʮܕʯΛͬͯੳͷ࣭ΛߴΊΔ ᶅ౷ܭతޮՌݕূख๏Λੵۃతʹ׆༻
ɾ42-ษڧձΛ࣮ࢪˠिճ࣌ؒ ɾυϝΠϯࣝΛ׆༻࣮ͨ͠ફͰ͑ΔͷΛϕʔεʹ42-εΩϧΛशಘ ɾաڈ࣮ࡍʹੳͰͬͨ42-Λͱʹֶश ɾ࣮ͷूܭΛߦ͍࣮ફʹΑͬͯཧղΛਂΊΔ ɾ42-Λڭ͑ͯΒͬͨਓ͕ɺ࣍ڭ͑ΔଆʹͳͬͯཧղΛਂΊΔ ͭͷεΩϧɹᶃάϧʔϓϝϯόʔશһ͕42-Λॻ͚ΔΑ͏ʹ͢Δ
σʔλαΠΤϯεάϧʔϓͰҙࣝͨͭ͠ͷεΩϧ ᶃάϧʔϓϝϯόʔશһ͕42-Λॻ͚ΔΑ͏ʹ͢Δ ᶄσʔλੳͷʮܕʯΛͬͯੳͷ࣭ΛߴΊΔ ᶅ౷ܭతޮՌݕূख๏Λੵۃతʹ׆༻
՝ Ծઆ ఆΞΫγϣϯ ੳ ݁Ռ ఏҊ ωΫετΞΫγϣϯ ੳରͱͳΔ՝ ՝ʹର͢ΔԾઆ ԾઆΛݕূͨ͠ΒͲ͏͍ͬͨΞΫγϣϯΛͱΔͷ͔
ੳํ๏42-ɺͬͨπʔϧͳͲ ɾԾઆ͕͍͋ͬͯͨΒʓʓͯ͠ ɾԾઆ͕ؒҧ͍ͬͯͨΒºº͢Δ ੳͨ͠༰ʹ͍ͭͯࣗͳΓͷߟΛؚΊͯ ݁ՌΛ·ͱΊΔ ੳͷ݁Ռ͔Β୭ʹԿΛఏҊ͢Δ͔ ఏҊͷ݁ՌͲ͏͍͏ΞΫγϣϯΛऔΔ͔ ࣈΛݟΔલʹ·ͣ ԾઆͱఆΞΫγϣϯ Ͳ͏͍͏ҙࢥܾఆʹ ͏ͷ͔ Λ໌֬ʹ͢Δ ࣈʹجͮ͘ੳΛ ߦ͍ղऍͱηοτͰ ఏҊ͢Δ ͭͷεΩϧɹᶄσʔλੳͷʮܕʯ
՝ Ծઆ ఆΞΫγϣϯ ੳ ݁Ռ ఏҊ ωΫετΞΫγϣϯ ੳରͱͳΔ՝ ՝ʹର͢ΔԾઆ ԾઆΛݕূͨ͠ΒͲ͏͍ͬͨΞΫγϣϯΛͱΔͷ͔
ੳํ๏42-ɺͬͨπʔϧͳͲ ɾԾઆ͕͍͋ͬͯͨΒʓʓͯ͠ ɾԾઆ͕ؒҧ͍ͬͯͨΒºº͢Δ ੳͨ͠༰ʹ͍ͭͯࣗͳΓͷߟΛؚΊͯ ݁ՌΛ·ͱΊΔ ੳͷ݁Ռ͔Β୭ʹԿΛఏҊ͢Δ͔ ఏҊͷ݁ՌͲ͏͍͏ΞΫγϣϯΛऔΔ͔ ࣈΛݟΔલʹ·ͣ ԾઆͱఆΞΫγϣϯ Ͳ͏Ώ͏ҙࢥܾఆʹ ͏ͷ͔ Λ໌֬ʹ͢Δ ࣈʹجͮ͘ੳΛ ߦ͍ղऍͱηοτͰ ఏҊ͢Δ ͭͷεΩϧɹᶄσʔλੳͷʮܕʯ ɾσʔλΛҙࢥܾఆʹ͏ϓϩηεΛ໌֬ʹ͢Δ ɾੳΛଐਓԽ࣭ͤͣ͞ΛߴΊΔ ɾੳΛφϨοδͱͯ͠ੵ͢Δ
σʔλαΠΤϯεάϧʔϓͰҙࣝͨͭ͠ͷεΩϧ ᶃάϧʔϓϝϯόʔશһ͕42-Λॻ͚ΔΑ͏ʹ͢Δ ᶄσʔλੳͷʮܕʯΛͬͯੳͷ࣭ΛߴΊΔ ᶅ౷ܭతޮՌݕূख๏Λੵۃతʹ׆༻
"#ςετ 3$5ςετ ͭͷεΩϧɹᶅ౷ܭతޮՌݕূख๏Λੵۃతʹ׆༻ Uݕఆ ൺͷࠩͷݕఆ ܾఆੳ %*% ࠩͷࠩ๏
·ͱΊ
ᶄϚΠϯυ ᶅεΩϧ ᶃσʔλར׆༻ͷ࡞Γ 5FSBEBUBΛϕʔεʹͯ͠σʔλΛू͢ΔΛ࡞ͬͨ ɾσʔλαΠΤϯεάϧʔϓ֎Ͱ σʔλར׆༻ͷߟ͑ํΛ͑ଓ͚Δ ɾ0,3ΛͬͨඪཧͰσʔλ Λҙࢥܾఆʹ͏ϚΠϯυΛߴΊΔ ɾશһ͕42-Λ͑ΔΑ͏ʹ͢Δ ɾੳͷʮܕʯΛ࣭ͬͯΛߴΊΔ
ɾ౷ܭతޮՌݕূख๏Λੵۃతʹ׆༻ σʔλαΠΤϯε৫࡞ΓͰҙࣝͨͭ͠ͷ͜ͱ
&/%