株式会社リクルート様の社内勉強会で用いた資料となります。 関係者の許諾を得て公開しています。 ＜採用・カジュアル面談＞ https://kazaneya.com/recruit ＜サービス提供＞ https://kazaneya.com/service

風音屋30分リサーチ#1「法人データの取得と活用」の資料となります。 法人データ利用を検討する際の参考資料としてご活用ください。

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。 兼業データアナリストの星野（@mochigenmai）です。 この記事では dbt 開発で使える SQL スタイルガイドを導入した話について紹介します。 SQL スタイルガイドを導入した背景 現在 dbt を利用したデータパイプライン開発が活発になってきています。 データパイプラインは「信頼性の高い分析」を効率的かつ迅速に実現するために構築します。 そのため、データの信頼性を担保する仕組みは積極的に導入したほうが良いと考えられます。 今回は以下のような点でデータの信頼性を担保できると考え、 dbt 開発環境に SQLFluff (L

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。 風音屋アドバイザーの山田雄（@nii_yan）です。 データ活用においてセキュリティ対策が最重要トピックであることは言うまでもありません。 風音屋でBigQueryの導入支援を行うにあたって、どのようなセキュリティ対策を行っているのかをご紹介します。 この記事の全体像 この記事は2つのパートに分かれています。 最初に、BigQuery導入プロジェクトを始めるにあたって、セキュリティ観点でどのようなコミュニケーションが必要になるかを説明します。 次に、一般的な情報セキュリティ対策である「抑止」「予防」「検知」「回復」の4つの観点にもと

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

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。 こんにちわ。風音屋アドバイザーの@nii_yanです。 風音屋の創業者であるゆずたそさんやアドバイザーの渡部徹太郎さんが執筆した書籍『実践的データ基盤への処方箋』の輪読会を行いました！ (私も本書のレビュアーとして名前が記載されています！) レビューで少しだけお手伝いさせていただいた 実践的データ基盤への処方箋 献本いただきました！ありがとうございますmm まだすべては読めてないので、これから読むのが楽しみな本です。https://t.co/0G3hn13yd5 pic.twitter.com/nUk1CZykyH — yu yam

Redshift Serverless について見かけた課題と対応策（2022年7月19日時点）をまとめました。GitHubリポジトリ「Awesome Redshift JP」にまとめた内容の転記です。 概要 プレビュー料金に見える→金額あってそう 名前空間やワークグループの削除エラー→英語表示 ProvisionedとAPIが違う→ラッパーを使う 時間課金でストリーミング不向き→二台構成 or マイクロバッチ化 Redshift Serverless の料金表が「プレビュー」のままに見える（2022年7月19日時点） 日本語だと「プレビュー」の記載がありますが、英語だとPreviewの記載は外れています。 料金表の内容も同じなので、日本語の翻訳が間に合っていないようです。 日本語の料金表: 英語の料金表: Redshift Serverless の名前空間やワークグループの削除ができない

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。 風音屋アドバイザーの渡部徹太郎(@fetarodc) です。 このブログではAirflowをソースコードから起動する方法を説明します。 ソースコードから起動できると、デバッガを刺してデバッグしたり、一部書き換えて動作を検証したりと、色々便利です。 環境 macOS BigSur(11.6.4) Python 3.9.7 virtualenv 20.7.2 Airflow 2.1.3 Docker 20.10.12 Airflowのインストール 作業ディレクトリの準備 作業するディレクトリを作成し、環境変数 WORK_DIR に登録し

株式会社商船三井様の社内セミナーで用いた資料です。 関係者の許諾を得て公開しています。 関連記事「DXに関する私的な殴り書き」 https://yuzutas0.hatenablog.com/entry/2020/06/02/110000 関連スライド「民間企業におけるDXの事例と課題」 https://speakerdeck.com/yuzutas0/20210623 合同会社風音屋 https://kazaneya.com/

本連載は、ソフトウェア開発者からプロダクトマネージャーに転身した、ゆずたそ（@yuzutas0）さんが自身の経験を振り返り、切り替えるべきだったと考えるマインドセットを紹介していく連載です。第2回は、「責任から逃げてしまう」という問題を取り上げます。自身の責任範囲は想像以上に広くなるのだ、ということを認識しましょう。（編集部） はじめに こんにちは、ゆずたそ（@yuzutas0）です。この連載では、ソフトウェア開発者からプロダクトマネージャーに転向した筆者が、多くの失敗を経て重要性を痛感した「プロダクトマネージャーのマインドセット」を解説します。 主な対象読者としては、同じようにソフトウェア開発を出自とした方で、「同じような失敗経験のある方」「これから失敗を経験するであろう方」を想定しています。連載の前提条件の詳細、免責事項などについては、第1回の冒頭を併せて参照ください。 「Not fo

プログラミング初心者から学生、ベテランのエンジニア、起業家まで全25名の個人開発者が自分の体験を語った書籍『個人開発をはじめよう！』。同人誌版の制作・販売をきっかけに、商業出版へとたどり着いた。同書を出版した横山翔さんは、TwitterやGitHubで「yuzutas0」（ゆずたそ）というアカウントで活動しながら、本業では業務支援Webサービスの企画・開発にたずさわっている。自身でも多数のWebサービスを開発し、数多くの個人開発を見てきたという。今回はそんな横山さんに個人開発のノウハウと、それを自分のキャリアにどう結びつけているのか話を伺った。 Web開発を勉強するために、個人開発を始めてみた ――横山さんは、これまで個人開発で多くのWebサービスを作られたそうですが、個人開発のきっかけは何でしょうか。また、これまでどのようなサービスを作ってきましたか。 私は、社会人になってから本格的にW

はじめに はじめまして。ゆずたそ（@yuzutas0）と申します。私はソフトウェア開発者からプロダクトマネージャーへ役割を変更した後、多くの失敗を経て「マインドセットを切り替えること」の重要性を痛感しました。 この連載では、私が学んだ「プロダクトマネージャーのマインドセット」を解説します。 想定する読者・提供価値については、2つのパターンを想定しています。1つ目は「同じように失敗した経験のある人」です。自分の経験を振り返りながら「こうすればよかったのか！」と考える機会になるはずです。2つ目は「これから失敗を経験するであろう人」です。これから起きる課題について「こうすればいいのか！」と考える機会になるはずです。 注意・免責 ①本連載の内容は、筆者の個人的な見解にもとづきます。適宜ご自身の立場に置き換えて、読み進めていただければと思います。万が一、誤りや不快な点がありましたら、どうぞ筆者個人宛

Developers Summit 2021 「We are New Normal」 #devsumi NewNormalな開発組織 ～ 3ヶ月でエンジニア100人体制を実現した方法 ～ 2021/02/18 17:15 ～ 17:55 の資料です。 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20210218/session/3033/ --- 多様な人材が活躍する「NewNormalな開発組織」について紹介します。 ランサーズの開発組織はテレワークをきっかけに「新しい働き方」を模索し、3ヶ月で100人体制（以前の倍）へ成長しました。卒業生・副業・フリーランス人材が活躍できるように、Hiring・Onboarding・Engagementプロセスを整えました。 従来は低優先だった「軽微なUI改善」も、NewNormalな組織では「イシューハント案件」として外部人材

Developers Summit 2021【C-1】の発表資料です。 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20210218 ---------------------------------------------------------------------------------------------------- メルペイでは「ベンチャーとしてのスピード」と「FinTech領域としての品 質」の両立が求められています。 目の前のビジネスチャンスに対して、システム開発が追いつかない。この悩みと向き合い、私たちが辿り着いたのは「スピード」と「品質」のスイッチングです。 「1.ツール活用によるスピード優先」と「2.システム開発による品質重視」をフェーズごとに使い分けることで、事業成長を支えてきました。 本セッションでは、ビジネスとエンジニアリングの両立

TL;DR Podcast（音声配信サービス）のログを用いて、曜日・時間帯ごとに再生回数を集計し、ダッシュボードに可視化します。 BigQueryとGoogle Data Studioを利用しています。 事業概要 今回はポッドキャスト制作会社PitPa（ピトパ）のデータを扱います。 人気声優による豪華コンテンツなどを手掛けています。 シマラヤジャパン株式会社（以下シマラヤジャパン／ CEO 安陽（あん よう）／所在地：東京都渋谷区）と、株式会社PitPa（以下PitPa／代表取締役石部達也（いしべ たつや）／東京都渋谷区）は、共同制作ボイスドラマ『THE LEAKS（ザ・リークス）』の配信を、2020年9月29日（火）より開始いたしました。 音声プラットフォーム「himalaya（ヒマラヤ）」で、人気声優・内田彩＆浅沼晋太郎を起用したオリジナルボイスドラマ『THE LEAKS』を配信開始

Looker Advent Calendar 2020 2日目の記事です。 この記事ではLookerの活用例を紹介します。 免責事項 正確にはLookerそのものに関する話ではなく「Lookerを含めて様々なツールを組み合わせることでビジネスを加速させようぜ！」という話です。 本稿は筆者個人の見解であり、所属組織を代表するものではありません。不適切・考慮不足だと感じさせてしまう点があれば、それは筆者個人の責任によるものですので、どうぞ筆者個人宛てにご指摘のコメントをいただけますと幸いです。 ランチ返上の突貫執筆なので気が向いたときに手直しします。 誰？ はじめまして。 ゆずたそ (@yuzutas0) と申します。 『データマネジメントが30分でわかる本』 という本の著者です。 筆者が関わっているFinTechベンチャーでは「金融事業としての品質」「ベンチャーとしてのスピード」の両立が求め

Machine Learning Casual Talkは、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です。実際に運用していく上での工夫や、知見を共有します。第12回目のテーマは「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」。機械学習ではデータを扱いますが、そのデータマネジメントがしっかりしていないと破綻してしまうという点について、ゆずたそ氏がお話します。後半は実際のデータマネジメントの方法ついて。 データマネジメントの11領域 ゆずたそ氏（以下、ゆずたそ）：そういったつらい状況の中で、解決のために何ができるかという話をしていきたいと思います。ちょうど今折返しぐらいの時間なので、後半、この話をやっていきます。 今回テーマにもあるように、データマネジメントという概念・手法が鍵になるかなと自分は考えています。 じゃあ「データ

Machine Learning Casual Talkは、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です。実際に運用していく上での工夫や、知見を共有します。第12回目のテーマは「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」。機械学習ではデータを扱いますが、そのデータマネジメントがしっかりしていないと破綻してしまうという点について、ゆずたそ氏がお話します。前半は使えないデータとは何かについて。 自己紹介 ゆずたそ氏（以下、ゆずたそ）：では、発表を始めたいと思います。「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〜」という話をしたいと思います。 はじめに、まず自己紹介です。「yuzutas0」というアカウントをやっています。機械学習の専門家ではないのですが、機械学習を使った施策に

データ基盤人材への需要が年々増えていることからも、企業のデータ活用はより注目を集めています。しかしゆずたそ氏によると、そこには「そもそもどのような基盤を作ればいいのか分からない」「基盤を作ったのに全然使われない」という2つの落とし穴があるそうです。そこで、実際に使われるデータ基盤の構築について、「使われるデータ基盤」構築の勘所を学ぶことをゴールに「なぜ作るのか（Why）」「どんな要素が必要なのか（What）」「どのように実現するのか（How）」の3つに分けて語られました。 ゆずたそ氏：「まずなぜ作るのか、この答えの1つは『お客様』のためです。特にレコメンドやAI活用が増えていく中でデータを活用すること自体が顧客の価値提供になっていきます。もう1つは『現場で働く人』のためです。しっかりとデータを見ながら現場の改善活動によって、業務が磨かれていきます。そして『経営』のためです。しっかり会社全体

『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