24/09/30 ~ 24/10/06 Weekly Report

はじめに

この一週間に学んだ内容や私生活について、備忘録として残していこうと思います。

Input

Books

1. 不動産業界のしくみとビジネスがこれ1冊でしっかりわかる教科書

読了。ひとまず不動産業会の全体像を俯瞰して理解できた。より一段深い書籍を見たいところだが、調べてみてもちょうどいいものがないので、宅建の教科書を読み込んでみようかな。

2. 妥協しないデータ分析のための微積分＋線形代数入門

第１章 〜 第６章まで。データ分析に使用する数学知識について、高校数学の話から拡散モデルの理論まで展開する書籍。
著者が「数学博士×第一線で活躍するデータサイエンティスト×教育系Youtuber」のため、ポイントを押さえたわかりやすい解説で読み進めることができる。
分析の手法を学ぶことも大事だが、根幹となる数学知識はツールや言語によらない汎用的な知識となるため、学習をすることは重要。数学のバックグラウンドが乏しい分、自己研鑽からしっかりと養っていこう。

MOOC

LeetCode

• Advanced SQL 50
  • 15/50 まで完了
• DeepLearning.AI Data Engineering Professional Certificate
  • Source Systems, Data Ingestion, and Pipelines
    week3まで修了。
    • TerraformによるIaC構築
    • Data Observability関係

Articles

• 生成AIを活用したシステム開発の現状と展望
• タイミーにおけるデータの利用シーンと データ基盤の挑戦
• ansanにおける全社横断データ分析基盤の挑戦と未来
• Vertex AI Pipelineを用いた機械学習パイプラインの実装
• Pythonによるネットワーク分析の基礎とコミュニティサクセスへの応用
  ネットワーク分析は興味があれど活用する機会がない。余裕があれば腰を据えて学びたいがその「余裕」を作れる日が来るまで遠そう。
• 10Xでのデータ基盤の変遷とこれから
• 2024年度 CA 1day Youth Boot Camp ~ MLOps ~
• BigQuery と Anthropic の Claude: データドリブンなインサイトをもたらす強力な組み合わせ
• 小さな勉強会の始め方、広げ方、あるいは友達の作り方
  今月から転職した組織は、技術共有は決して活発とはいえない。私が中心となりコミュニティを活性化させて、チームで高め合える組織を作っていくためにも、勉強会はやっていきたい。
  また、今年からは外部コミュニティでの活動など行っていきたい。リアル開催のイベントに積極参加し、コン・ユにティネットワークを広げていきたい。
• ML and LLM system design
  450のML,LLMのシステムデザイン事例がまとめられている。
• LayerXにおけるOpenMetadataのインフラ構成とコスト削減について
• Infrastructure as Code でセキュリティを楽にしよう！

Medias

• 第45回 『事例でわかるMLOps 機械学習の成果をスケールさせる処方箋』出版記念MLOps勉強会
• LLMの最新トレンドと応用事例に関する合同LT会
• JAWS-UG AI/ML #21：Generative AI LT大会
• トークナイザー入門！トークンから始めるLLM基本解説

Services

• ChatGPT-4o with Canvas
  CHatGPTの新機能。対話をしつつ、アウトプットを練り上げていくような編集ができる。現在有料版向けに展開されている。
  少し使ってみたが、かなり使えるサービスと思えた。何より、執筆作業において便利な機能が多くあり、ライターが重宝しそう。
  もはや1回のプロンプトで文書のたたきを作成する必要がなくなってきたな。プロンプトの情報商材や講義の価値はないと言っていい。
• 無限もじおこし
  Gemini APIを使用して無制限の文字起こしを無料で提供しているサービス。この手のサービスで無制限無料は珍しい。LLM関連はある程度の開発スキルがあれば、個人開発で有用なアプリを簡単に実装できそう。

Life

• 10月から転職し、新しい会社に入社した。社内のデータ活用を推進していく役割として動いていくことになる。基盤から分析まで、一貫したデータ領域に携わる。
  • 今のところ、データ利活用のガバナンス策定などが大きな課題として挙げられているので、DMBOKを中心に学習していく。
  • データの民主化を行いつつ、分析にも携わる事があると思われるので、いち早く事業理解をしておく。
  • 基盤はAWSを中心に構築されているため、データエンジニアリング領域の知識をキャッチアップする。
• 今週は新たな環境による精神負荷の影響をを懸念して、睡眠時間をしっかり確保することを意識した。はじめはなるべく睡眠をとることを意識しつつ、少しづつ自分のリズムを最適化していこう。
• 週末は父親の還暦祝いのため実家に帰省した。ずっと健康で優しくいてくれて感謝しかない。久しぶりに親父の酒にしっかりと付き合って楽しそうな姿が見れてよかった。その反面、自己研鑽の時間が取れなかったので、心機一転しっかりとやっていかねば。
• 新たに書籍を購入した
  • DXを成功に導くデータマネジメント
    データマネジメントを学ぶ上で、DMBOKは辞書的すぎるため、もう少し手軽にデータマネジメント関連の書籍が読みたく購入した。

Task

技術

1. 因果推論 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ
2. つくって、壊して、直して学ぶ Kubernetes入門
3. コンピュータビジョンのための実践機械学習

読書

1. 独学で鍛える数理思考
2. 評価指標入門
3. データ指向アプリケーションデザイン