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データチームを率いる現場マネージャーが語る、市場が求めるデータエンジニアに爆速で成長する方法
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Takaya Nakanishi
September 28, 2022
Technology
0
680
データチームを率いる現場マネージャーが語る、市場が求めるデータエンジニアに爆速で成長する方法
2022年9月27日に開催した Cloud Native DataEngineer Community での登壇資料です。
Takaya Nakanishi
September 28, 2022
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Transcript
データチームを率いる現場マネージャーが語る、 市場が求めるデータエンジニアに爆速で成長する方法 株式会社ナレッジコミュニケーション ビジネス・デベロップメント部 中西 貴哉 2022年9月27日 Cloud Native DataEngineer
Community 第1回イベント
自己紹介 氏名 : 中西 貴哉 (なかにし たかや) 所属 : ビジネス・デベロップメント部
マネージャー (何でもやる) 担当 : セールス-運用までのエンジニアリングチームのマネジメント 2 データエンジニアを目指す方にオススメな資格 (自分が保有しているもの)
1 2 3 Agenda データエンジニアの ニーズ クラウドネイティブ になるメリット 経験 をどう獲得するか?
3
市場が求めるデータエンジニアになる3つのキーワード クラウド 経験 ニーズ 4
ニーズ
データプロジェクトの実情 6 85% のビッグデータプロジェクトは失敗 実は・・・
7 ML code データ収集 データ検証 環境構築 自動化 特徴量エンジニアリング テストと デバッグ
モデル評価 プロセス設計 モデル提供 インフラ構築 メタデータ管理 リソース マネジメント Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems (Sculley et al. 2015) より作成 「分析」そのものは全体のごく一部
データプロジェクトの登場人物 8 ▪ コラボレーション、機械学習の実 験、再現性・再利用性を担保 ▪ データプレパレーション、特徴量 抽出 ▪ 機械学習時間、モデル精度に
対する最適化 ▪ 最新のツールや最新アルゴリズ ムの導入と適用 ▪ 常に正確で信頼できる最新 データにアクセスすることを担保 ▪ データチームがアクセスするデータ の定義と管理者の明確化を推 進 ▪ データガバナンスの統合的な管 理を推進 ▪ 各プロセス処理の動作担保 ▪ 各種ユースケースへの対応 (リア ルタイム, バッチ) ▪ 性能、データ品質の担保 ▪ 新しいデータソースへの対応 ▪ スキーマチェックとカラム変更時の 対応 ▪ 変更時のデプロイ先アプリへの対 応 ▪ ニーズに合わせた環境構築 ▪ 環境ごとの一貫性の担保 ▪ コアデータの複数チームへの共有 ▪ テスト、ダウンタイム、品質管理 ▪ 各種コンフィギュレーション管理 ▪ コスト管理、各種自動化 ▪ システム環境の運用保守 データ/MLエンジニア データスチュアード 運用管理担当 データサイエンティスト
9 ML code データ収集 データ検証 環境構築 自動化 特徴量エンジニアリング テストと デバッグ
モデル評価 プロセス設計 モデル提供 インフラ構築 メタデータ管理 リソース マネジメント Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems (Sculley et al. 2015) より作成 広範な技術領域をカバーする必要がある データ/MLエンジニア データサイエンティスト 運用管理担当 運用管理担当 データスチュアード
実際のところ・・・ 10 ML code データ収集 データ検証 環境構築 自動化 特徴量エンジニアリング テストと
デバッグ モデル評価 プロセス設計 モデル提供 インフラ構築 メタデータ管理 リソース マネジメント Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems (Sculley et al. 2015) より作成 データ/MLエンジニア
クラウド
なぜクラウドネイティブか? 12 ML code データ収集 データ検証 環境構築 自動化 特徴量エンジニアリング テストと
デバッグ モデル評価 プロセス設計 モデル提供 インフラ構築 Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems (Sculley et al. 2015) より作成 リソース マネジメント メタデータ管理
クラウドの理解と活用で大半はカバー可 13 ML code データ収集 データ検証 環境構築 自動化 特徴量エンジニアリング テストと
デバッグ リソース マネジメント モデル評価 プロセス設計 モデル提供 インフラ構築 メタデタ管理 メタデータ管理 Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems (Sculley et al. 2015) より作成
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不確実性の高い時代に求められる学び 18 これまで これから 絶対解 知識の蓄積 計画的な学習 資格取得 最適解 知識の更新
スピード学習 ラーニング
市場価値を上げる人のアプローチ 経 験 多 少 少 多 学習の量 経験偏重 発展途上
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どんな経験も活かせます 20 経験 活きる場面 営業 運用 数理知識 ドメイン理解 MLOps モデル開発
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まとめ クラウドネイティブになれる データプロジェクトに飛び込もう!
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