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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
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https://twitter.com/data_analyst_

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メタデータの5W1H 考え方編
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データ整備の基礎
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データ整備とどう付き合うか
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データ分析は「次にどうするかを決めるため」にやること
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事業に貢献するデータ基盤を作ろう・考え方編 / data_engineering_study_2
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抽出の仕事をうまくやるために必要なこと / maemuki-data-seibinin05
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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
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定性と定量は越境できない / insight_tokyo02
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最低限これだけは整備しておいた方がいいこと / maemuki-data-seibinin03
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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
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データ分析の神話に対する私見 / myth_of_data_analytics
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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DAMT09.pdf
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