Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
データエンジニアリングの実践課題「K-DEC」説明資料 / 20211006
Search
風音屋 (Kazaneya)
PRO
October 06, 2021
Technology
3
130
データエンジニアリングの実践課題「K-DEC」説明資料 / 20211006
風音屋の選考課題「K-DEC:Kazaneya Data Engineering Criterion」に関する紹介資料です。
https://kazaneya.com/kdec/
風音屋 (Kazaneya)
PRO
October 06, 2021
Tweet
Share
More Decks by 風音屋 (Kazaneya)
See All by 風音屋 (Kazaneya)
大学生はAIをどう活用しているのか? 次世代人材に向けたテクノロジー教育最前線 #devsumi / 20240216
kazaneya
PRO
3
2.2k
アナリティクスエンジニアのキャリアとデータモデリング 〜資料「30分でわかるデータモデリング」を読む前に知ってほしいこと〜 / 20240116
kazaneya
PRO
14
5.5k
データマネジメント入門 - DX推進を支えるデータ基盤の重要性 / 20240125
kazaneya
PRO
12
3.2k
2023サンフランシスコ出張報告 〜ダッシュボードが自動生成される時代に、 データ人材に求められる働き方を考える〜 #DataEngineeringStudy / 20231212
kazaneya
PRO
6
3.9k
データ分析の授業における Google Cloud の活用事例 #GoogleCloud #GoogleCloudNext / 20231116
kazaneya
PRO
2
730
300万テーブルのデータ流通を支えるエンジニアリング #GoogleCloud #GoogleCloudDay / 20230523
kazaneya
PRO
12
5.3k
風音屋TechTalk#4 ChatGPTを業務利用しているデータエンジニア3名の座談会 #kazaneya / 20230426
kazaneya
PRO
4
1.8k
法人データの取得と活用 #kazaneya / 20230425
kazaneya
PRO
4
1.2k
デジタル庁が手がける データ標準とオープンデータ / 20230118
kazaneya
PRO
2
320
Other Decks in Technology
See All in Technology
Binary Authorizationと友達になろう / Let's be friends with Binary Authorization
iselegant
2
130
脆弱星に導かれて
nishimunea
1
1.5k
Envoy External AuthZとgRPC Extensionを利用した「頑張らない」Microservices認証認可基盤
andoshin11
0
140
X-Correlation Injections (or How to break server-side contexts)
fransrosen
0
360
FastConnect の冗長性
ocise
0
7.1k
中規模・ミドルTier開発組織におけるDevRelの戦略と実行と成果 - DevRel Guild Conference Mini -
leveragestech
2
260
PlaywrightによるE2Eテスト入門 / Introduction to E2E Testing with Playwright
rhumie
3
910
LLMに日本語テキストを学習させる意義
ksaito
13
3.4k
リクルート新人研修2024 テキスト生成AI活用
recruitengineers
PRO
10
420
Oracle Exadata Database Service(Dedicated Infrastructure):サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
0
9.3k
Javaにおける関数型プログラミンへの取り組み
skrb
5
110
技術ブログや登壇資料を秒で作るコツ伝授します
minorun365
PRO
16
4.4k
Featured
See All Featured
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
157
15k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
241
11k
Ruby is Unlike a Banana
tanoku
96
10k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
228
18k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1365
200k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
26
3.3k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
33
1.7k
Code Review Best Practice
trishagee
62
16k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
58
3.4k
Practical Orchestrator
shlominoach
185
10k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
785
250k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
41
6.4k
Transcript
【中級者向け】データエンジニアリングの実践課題 Kazaneya Data Engineering Criterion 「K-DEC」
免責事項 本資料の内容は作成時のものです。 予告なく内容を変更する場合があります。 2
サマリー 1. データエンジニアリング特化のリモート SES事業を検討中です 2. そこで選考課題「K-DEC」を開発しました 3. 「K-DEC」で自分の実力を確かめることができます 4. 腕試しとして「K-DEC」に挑戦してみませんか
3
風音屋(かざねや)は、令和元年創業・東京下町の ITコンサルティング企業です。 事業課題に対して、ビジネス・システム・データ・オペレーションの全体像を描き直し、 現場が主体的に改善サイクルを回せるように伴走します。 会社概要 合同会社 風音屋 東京都中央区 横山翔 令和元年
ITコンサルティング、サービス選定 /斡旋、研修/セミナー、メディア 法人名 創業者 設立 事業内容 所在地 4 企業HP https://kazaneya.com/
創業者 5 横山翔(@yuzutas0) データパイプラインやダッシュボードの構築を中心に ITコンサルティングサービスを提供 ・PyCon JP 2017 ベストトークアワード優秀賞 ・Developers
Summit 2018 Summer アンケート満足度1位 ほか Google Cloud Day 2021 など登壇多数 ・インプレスR&D 『個人開発をはじめよう!』 ・ITmedia「データ基盤 大解剖」(連載記事) ・技術評論社『Software Deign 2020年7月号 - ログ分析特集』 ・技術評論社『データ基盤の処方箋』(2021年12月発売予定) ・『データマネジメントが30分でわかる本』(発売日にKindle人気度ランキング1位) ほか 日経産業新聞 や ForbesJapan など掲載・執筆多数
風音屋におけるデータエンジニアリング 6 データソース データ利用者 BI DWH ETL パイプラインの構築・運用 モニタリング業務 継続改善の文化装着
データエンジニアリング特化のリモート SES事業を検討中 多種多様な 案件・データに 挑戦できる データに 関心のある同僚や 依頼者と働ける 著名な 技術顧問の支援を
受けられる データエンジニア&データアナリストが得られる体験 7
選考課題「K-DEC」の位置付け データエンジニアリングは、多くの企業・行政に必要で、関心が寄せられています。 まだ担当できる人材は少なく、ニッチな分野です。知見は十分に出回っていません。 だからこそスキルを身につけることで、活躍の幅が広がるはずです。 8 実践者を招いて、初心者向けに講演してもらう Data Engineering Study 企業にトレーニングを提供する
研修/セミナー事業 個人にノウハウを提供する メディア事業 実践を通して同僚や技術顧問と一緒に学ぶ リモートSES事業 課題を通して自分の実力を試す 選考課題「K-DEC」
選考課題「K-DEC」の内容 1. 演習課題 ETL→DWH(SQL)→BIツールを構築して、データを可視化 2. ケース面談 お題に対してモニタリング要件やデータアーキテクチャ設計 3. インタビュー 案件を担当するときの日々の意識や工夫について振り返り
各ステップの完了時には有識者によるレビュー&フィードバックを行います 9
初心者と中級者の間にある壁 初心者が 中級者が できること できないこと できること チュートリアルの開発や分析を再現できる 仕事だと実現方法に悩む お題をもとに実現方法を見通せる チュートリアル用のデータなら扱える
現実のデータを扱うと複雑に感じる 現実のデータを仕事で扱える 個々のツールは使ったことがある 全体を通した設計ができない 全体を通した設計ができる 目の前の仕事には慣れてきた 自分の実力が社外に通用するか自信がない 新しい案件でも成果を出せる 自分用のダッシュボードを作った 周囲に役立つようなダッシュボードは作れない ダッシュボード提供で周囲の役に立てる アーキテクチャの話は聞くだけ 自信を持ってアーキテクチャを設計できない 品質/納期/運用を考慮してアーキテクチャ設計できる モチベーションが上がったら勉強する プロとして安定した成果を出し続けられない プロとして安定した成果を出し続けられる 10 ※全領域で 100点を求めるわけではなく、ポテンシャルを加味して選考を行います 「この壁を突破できるか」「この壁を突破するために何が必要か」をチェックできます
関係者のコメント 某社データアナリスト(副業パートナー) 「演習課題のチョイスが良い。実務ではよく見かける案件だが、本や動画で 勉強しているだけの初心者にとっては、引っかかるポイントが多々ある。」 某社データエンジニア(副業パートナー) 「インタビューのフォーマットが参考になる。自分もやってみたい。 この項目を定期的に振り返るだけでキャリアアップできるだろうと思う。」 某社マネージャー(クライアント) 「このような選考を経ている人材なら、安心して仕事をお願いできそうだ。 手を動かせる。設計できる。プロ意識がある。どれも必要不可欠だ。」
11
ご提案 選考課題を「腕試し」として利用してみませんか? 終了後は「項目別スコア」や「有識者フィードバック」を受け取ることができます。 将来的には独立した学習プログラムとして有償化する可能性がありますので、 ぜひ無料のうちに試してみてください。 ※事務処理上は人材募集フローに乗りますが、途中で辞退いただくことが可能です。 ※とりあえず合格しておいて、興味が出たら検討する、という形でも問題ありません。 ※再チャレンジを歓迎しています。「スキルアップしてから受ける」ではなく 「スキルアップのために何が必要かを確認する」という使い方が可能です。 12
プロフェッショナル・マニフェスト プロフェッショナルが育ち、活躍する場を目指しています。 特別な技能を持つ必要はありません。ご自身の専門分野における頻出手法を学び、 依頼者の目的に沿ってプロジェクトを定義・推進し、期待される QCDSを達成し、 頻繁かつ丁寧にコミュニケーションを取れるなら、上位 10%に入れる人材だと考えます。 その「当たり前」の活動を通して得た気付き、ノウハウ、サンプルコードなどを アウトプットすれば、やがてはその分野の第一人者として周囲から信頼されるはずです。 10の「当たり前」を積み重ねることで、「当たり前」を超えた存在になるのではないでしょうか。
このような希少性の高い人材が育ち、活躍できるような環境を作りたいと考えています。 @yuzutas0 13
申し込み&お問い合わせ https://kazaneya.com/kdec 14