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ShinU

shinu
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しんゆう

データ分析とインテリジェンス
https://note.com/shinu/

Decks

「データ」の依頼のやり方
shinu
5
1.8k
メタデータの5W1H 考え方編
shinu
0
1.2k
データ整備の基礎
shinu
14
8.9k
データ整備とどう付き合うか
shinu
2
1.9k
データ分析は「次にどうするかを決めるため」にやること
shinu
3
4.1k
事業に貢献するデータ基盤を作ろう・考え方編 / data_engineering_study_2
shinu
15
15k
抽出の仕事をうまくやるために必要なこと / maemuki-data-seibinin05
shinu
1
3.3k
どうやって「データを整備すると良いことがある」を周りに伝えるか / maemuki-data-seibinin04
shinu
3
4k
定性と定量は越境できない / insight_tokyo02
shinu
3
2.3k
最低限これだけは整備しておいた方がいいこと / maemuki-data-seibinin03
shinu
5
5.6k
抽出や集計の依頼を受ける時に気を付けていること / https://speakerdeck.com/shinu/maemuki-data-seibinin02
shinu
7
5.6k
データ分析の神話に対する私見 / myth_of_data_analytics
shinu
5
4k
データアーキテクト（データ整備人）の概観とこれからの展望と課題 / maemuki_data_seibinin01
shinu
23
29k
AI導入やプロジェクトでよく見かける「失敗するパターン」 / patterns_of_failure
shinu
2
1.6k
それでも「データ分析」で仕事をしたい人のためのデータ分析業界長期予報とこれからの選択肢についてv2.2.1_最終_0802更新(3) / forecast_v2
shinu
12
10k
個人的な経験と偏見に基づくエンジニアによくみられる傾向とうまく付き合うための対策の考察 / bunsekiigai
shinu
2
1.7k
マーケティングにおけるキャンペーンや広告の効果測定にはどんな観点があるか / Insight_DataDriven_Study_Meeting
shinu
0
2.2k
それでも「データ分析」で仕事をしたい人のためのデータ分析業界長期予とこれからの選択肢について/shirogane kogyo8
shinu
11
10k

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