24/10/14 ~ 24/10/20 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

MOOC

• DeepLearning.AI Data Engineering Professional Certificate
  • Data Storage and Query
    week1まで修了。課題が普通に難易度が高く、英語ベースで講義が進んでいくので想定よりも時間がかかっている。ただその分、実践力がついて学びになることも多いので、なんとか最後までやり遂げたい。
    全てのコースを修了したら溜めている技術書を消化していこう。

LeetCode

• Advanced SQL 50
  • 20/50 まで完了

Articles

• 100 以上の生成 AI 事例に見るビジネスインパクト創出の方程式
  さまざまな生成AIの活用、成功体験を紹介している。PoCから先に進めるには企業全体でハンドリングしリソースを割く必要があるんだな。
• Data Engineer Skills 101: Everything You Need to Know For a Career in Data Engineering
• 社内資料「プロダクトマネージャーのための検索推薦システム入門」を公開します
  検索、推薦システムの実装を行う上での基本知識がよくまとまっている。
• OpenAI o1の開発者がo1の仕組みなどについて語るインタビュー（日本語訳と感想）
• Geminiを使ったらKaggle初挑戦、参加期間10日間でも5位入賞できたので手法をすべて書く
  LLMと対話をしつつコンペに挑む上でのTips。NotebookLMを使っていると、長文でもしっかり読んでくれるしRAGが要らないと感じることが多い。
• そのデータ連携、ホントにそれでいいの？ 〜データモデル分析の重要性を説く〜
• [40歳になるので30代でやってよかったことをまとめた]https://soudai.hatenablog.com/entry/2024/10/19/153628
  継続的に週間を形成すること。多くの人と交流し、素直に受け入れること。毎日ほんの少し前に進めば、数年後は別人になれる。
• 落合陽一「2026年にはほとんどの知的作業がAIに置き換わる」人間に残される仕事は“とげ作り”

Medias

• コード×AIーソフトウェア開発者のための生成AI実践入門~ Forkwell Library#69
• データ利活用と画像分析AI開発の課題解決事例集 - DXを成功に導くベストプラクティス【KDDI Group DX Night#2】

Services

• The Modern Data Stack Repository.
  このサイトでは、さまざまなニーズに応じた最近のトレンドツールが網羅的にまとまっている。Modern Data Stackとは、主にクラウドネイティブなツールと技術活用としてデータ収集、分析、可視化を行うソリューション群を指す。ドキュメントを見るにCI/CD周りもしっかりサポートされていそうなので動かしてみる。早く書籍かなんかで包括的にまとめてくれる人がいないかな？

Insight

• Python環境をuvで構築し、JupyterLab環境からコードを動かしているが、特に不便なく動作する。スクリプトもノートブックもuvだけの管理で完結するな、ローカル環境構築をずっと迷っていたが、しばらくはこれで良さそう。
• 現在はコーディングを行う機会は全くない状況だが、データ活用が進むにつれて分析に携わることがきっと来る。その間、しっかりと必要なドメイン知識と分析手法を向上させてインパクトのあるインサイトを出せるように、スキルを磨いておこう。

Life

• 今週は2回ほど会社の飲に行った。妻に迷惑をかけることになるが、入社仕立てのこの時期は周りの信頼を得るという意味でも信仰を深めていくことは重要だと思う。自分の思いも聞いてもらいたいし、周りが自分に期待することも聞いてみたい。まだ何をやるべきかも明確になっていない段階なので、しばらくはコミュニケーションの機会を探っていこうと思う。