GitHub Copilotで効率的にSQLを書くコツ - Retty Tech Blog
Rettyプロダクトマネージャーの松田です。 プロダクトの現状把握や施策効果の分析など、さまざまなタイミングでBigQueryのSQLを書くことがあります。 Rettyでは昨年末にGitHub Copilotを導入したので、それに合わせてSQLの作成にもGitHub Copilotを使い始めました。 使いたいテーブルが偏っていたりテーブルの設計が似ているものが多く毎回同じようなクエリを書いていましたが、GitHub Copilotの導入で体感としては半分ぐらいに作業時間を短縮できたと思います。 まだまだ不十分だと感じることもありますが、現時点でも十分に活用できているので、GitHub Copilotで楽にSQLを書くときのコツをいくつかまとめてみました。 ※Visual Studio Codeと組み合わせて使う前提で書いています。（導入方法が公式から出ています） 1. GitHub Cop
Rettyレコメンドプロジェクト - Retty Tech Blog
Rettyでデータサイエンティスト兼うなぎ担当をしている岩永二郎です。 さて、今回はうなぎの話、、、ではなく、レコメンドプロジェクトのお話です。 2018年11月、オペレーションズ・リサーチ学会研究部会 最適化とその応用 (OPTA)にて講演してきた際のスライドを本ブログにて公開します。 以下にスライドを掲載し、本記事にていくつか解説をします。 発表スライド Retty recommendation project from Jiro Iwanaga www.slideshare.netRetty recommendation project 解説 以下にスライドのサマリを抜粋しました。 【お店レコメンドの取り組み】 2017年10月〜2018年9月の期間で開発したレコメンドモジュールのプロジェクト紹介をしました。 データサイエンス系プロジェクトはスキルだけあってもうまくいかない、というの
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