Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Webエンジニアからデータエンジニアへ転向している話 #pronama
Search
Hiroaki Ninomiya
February 22, 2020
Technology
430
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Webエンジニアからデータエンジニアへ転向している話 #pronama
『第61回プログラミング生放送勉強会@福岡』で発表した内容です。
http://pronama.jp/61
Hiroaki Ninomiya
February 22, 2020
More Decks by Hiroaki Ninomiya
See All by Hiroaki Ninomiya
スタートアップとは何か?アジャイル文脈で何が大変なのか? #shibuyagile
treby
0
240
渋谷アジャイルコミュニティへの想い #shibuyagile
treby
0
1.5k
久々にコードを書いてOmniauthでハマった話
treby
0
1.1k
IM@Study活動紹介
treby
1
630
全ての雑用を、生まれる前に消し去りたい
treby
0
620
Rails 6.0の気になった新機能 #shuuumai
treby
1
780
Shinjuku.rbの移り変わりについて、あるいは大規模カンファレンスの知見を募集したい話 #tqrk13
treby
1
180
EMの悩みにフォーカスする #em_izakaya
treby
0
620
この先生きのこるためのエンジニアキャリア戦略パターン #em_meetup
treby
5
2.7k
Other Decks in Technology
See All in Technology
最新技術に積極チャレンジ!EKS共通基盤のこれまでとこれから
daitak
0
260
会計事務所と顧問先の契約関係をOIDC・OAuthで表現する
terara
0
520
internal/testlog で遊ぼう
rokuosan
0
410
Point Cloud as a Foreign Language for Multi-modal Large Language Model
takmin
0
320
サーバー常駐型の 簡易障害調査AI エージェントを作ってみた話
masayoshi
1
460
APIセキュリティを組織で実現するには~注力する点と設計・実装に入れたい対策~
riiimparm
2
780
AI時代のデータ基盤を考える問い
pacocat
0
750
信頼性はSREだけのものじゃない
hkawaras
0
360
指示待ちから変化に応じるClaude Codeへ!~環境からAgentへの帰り道を作る~
gotalab555
8
1.6k
NANDでも描画したい!
nichica906
3
830
AI × Datadog MCP でコスト削減まで実現した Metric Streams の導入
three_mouth_ago
0
110
本番に近いテストをもっと手軽に - Postmanで広がるAPIテストの世界 / Expanding the World of API Testing with Postman
yokawasa
1
160
Featured
See All Featured
Highjacked: Video Game Concept Design
rkendrick25
PRO
1
450
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
2.1k
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
6.1k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
58k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
370
20k
技術選定の審美眼(2025年版) / Understanding the Spiral of Technologies 2025 edition
twada
PRO
120
120k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
Heart Work Chapter 1 - Part 1
lfama
PRO
8
36k
Noah Learner - AI + Me: how we built a GSC Bulk Export data pipeline
techseoconnect
PRO
0
400
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
500
Lightning Talk: Beautiful Slides for Beginners
inesmontani
PRO
2
660
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
6.3k
Transcript
WebΤϯδχΞ ͔Β σʔλΤϯδχΞ స͍ͯ͠Δ ͋Δ͍ඇΤϯδχΞͱͷίϥϘϨʔγϣϯʹ͍ͭͯ : 2020/02/22 @treby006 ϓϩάϥϛϯάੜ์ૹษڧձୈ61ճˏԬ
ࣗݾհ • treby / ͱΕͼʔ (@treby006) • Ԭग़ɺ౦ژࡏॅͷ ࣾձਓ7 •
ίϛϡχςΟ׆ಈ • Vue Fes Japan • builderscon • IM@Study • ίϛοΫϚʔέοτ
ग़Ԭ • Ԭͷখதֶߍ(౦۠) : Ԭࢢ౦۠ 1988ʙ 2003 (15) • ༗໌ߴઐ
/ ߴઐઐ߈Պ : Ԭݝେໂాࢢ 2003 ʙ2011 (8) • भେֶେֶӃ : Ԭࢢ۠ 2011ʙ2013 (2) • ࡢݚڀࣨڭतͷ࠷ऴߨٛʹࢀՃ(→) • ࣾձਓʹͳͬͨͷΛظʹ্ژ 2013 (7)
ϓϩੜษڧձͱͷͭͳ͕Γ • 2012(ࢲͷֶੜ࣌(ʂ))͔Β࢝·Δ • ITษڧձελϯϓϥϦʔ͕͖͔͚ͬ • ͡ΊͯͷίϛϡχςΟ׆ಈ(Fukuoka NFC Lab)
ϓϩੜษڧձΛڞ࠵ͨ͠Γɺొஃͨ͠Γ • 2013 ୈ21ճ@Ԭ (भॳ։࠵) • ձɾొஃऀͷΞϨϯδ • 2017 ୈ48ճ@גࣜձࣾDMM.comϥϘʢຊʣ
• ʮ࠷ۙͷRailsϑϩϯτΤϯυ։ൃͷհʯ • 2018 ୈ55ճˏԬ • ʮϞμϯJSͰϞμϯͳWebΞϓϦέʔγϣϯΛ࡞Ζ͏ʂʯ • 2020 ୈ61ճˏԬ <- ΠϚίί
࣮ՈͷΑ͏ͳ҆৺ײ
ࠓͷ༰ 1݄ʹΩϟϦΞνΣϯδ(స৬)Λͨ͠ͷ͕ͩɺΛฉ͍ͯ΄͍͠
ҙॻ͖ ※͜Ε͔Β͓͢͠Δ༰͋͘·ͰϑΟΫγϣϯͰ͋Γɺ࣮ࡍͷۀ༰ʹۙ ͔ͬͨͱͯͦ͠ΕۮવͰ͢ɻ
ΞδΣϯμ • ΩϟϦΞͷมભͱͦΕͧΕͷٕज़ • VCͰͷࣄʹ͍ͭͯ • Podcastͷ͝Ҋ
ΩϟϦΞͷมભ(ब৬ޙ) • ৽ଔʙ ιγϟήձࣾ (PHP) • 2015 γΣΞϦϯάΤίϊϛʔձࣾ (Rails) •
2016 ϑϦʔϥϯε (Rails / Django) • 2017 ϚʔέςΟϯάπʔϧձࣾ (Rails / AWS / Vue.js) • 2020 ಠཱܥVC (Tech Talent)
ΩϟϦΞͷมભ(ब৬ޙ) • ৽ଔʙ ιγϟήձࣾ (PHP) • 2015 γΣΞϦϯάΤίϊϛʔձࣾ (Rails) •
2016 ϑϦʔϥϯε (Rails / Django) • 2017 ϚʔέςΟϯάπʔϧձࣾ (Rails / AWS / Vue.js) • 2020 ಠཱܥVC (Tech Talent <- ??)
VC = ϕϯνϟʔΩϟϐλϧ
……Ͱɺ͓ۚΛग़͢ํͰ͢ɻ https://japan.cnet.com/article/35149189/
ϕϯνϟʔΩϟϐλϧͷۀϑϩʔ • LP(Limited Partner)ީิ(େاۀͳͲ)Ӧۀ͠ɺϑΝϯυΛ • ࢿઌελʔτΞοϓͷ։ɾ໘ஊ • ࢿݕ౼ɺ֤छ(ࡒɺ๏ɺTech) DD(Due Diligence)
• ࢿҕһձ(ҙࢥܾఆ)ɺࢿ࣮ߦ • όϦϡʔΞοϓͷͨΊͷۀࢧԉ(ϋϯζΦϯ) • ࢿઌελʔτΞοϓͷExit (Buyout / IPO) => ΩϟϐλϧήΠϯ Q. ͜ͷ͏ͪɺզʑ͕ܞΘΔ෦ʁ
A. શྖҬͱݴ͑Δ͠ʮඞཁͳ͍ʯͱݴ͑Δ • LP(Limited Partner)ީิ(େاۀͳͲ)Ӧۀ͠ɺϑΝϯυΛ • ࢿઌελʔτΞοϓͷ։ɾ໘ஊ • ࢿݕ౼ɺ֤छ(ࡒɺ๏ɺTech )
DD(Due Diligence) • ࢿҕһձ(ҙࢥܾఆ)ɺࢿ࣮ߦ • όϦϡʔΞοϓͷͨΊͷۀࢧԉ(ϋϯζΦϯ) • ࢿઌελʔτΞοϓͷExit (Buyout / IPO) => ΩϟϐλϧήΠϯ ࣮ࡍɺݱ৬ͷதͰϙδγϣϯ͕Ͱ͖ͨͷ͜͜1,2Ͱݱࡏ4໊ͷνʔϜ TechʹؔΘΔ͜ͱԿͰΔײ͡ͰγεΛͬͯΔϝϯόʔ͍Δ
࣮ࡍԿΛ͍ͬͯΔͷʁ 1. Tech DDཁһ 2. ۀࢧԉͷͨΊͷࣾγεςϜߏங 3. σʔλੳɺAIΛͬͨۀޮԽ • ελʔτΞοϓͷ։ɺಈͷมԽͷࢹΛࣗಈԽ͍ͨ͠
• DDͰఏग़͞Εͨࢿྉͷ͏ͪɺΠέͯΔ͔Ͳ͏͔ΛޮԽ͍ͨ͠ • ϋϯζΦϯͰ͑ΔศརσʔλΛ࡞Γ͍ͨ ʑ
࣮ࡍԿΛ͍ͬͯΔͷʁ 1. Tech DDཁһ <- ίϯαϧతεΩϧ 2. ۀࢧԉͷͨΊͷࣾγεςϜߏங <- WebΤϯδχΞεΩϧ
3. σʔλੳɺAIΛͬͨۀޮԽ <- σʔλੳεΩϧ(?) • ελʔτΞοϓͷ։ɺಈͷมԽͷࢹΛࣗಈԽ͍ͨ͠ • DDͰఏग़͞Εͨࢿྉͷ͏ͪɺΠέͯΔ͔Ͳ͏͔ΛޮԽ͍ͨ͠ • ϋϯζΦϯͰ͑ΔศརσʔλΛ࡞Γ͍ͨ ʑ
ࣗͷεΩϧηοτ • WebΤϯδχΞεΩϧ • ͏ٕज़: Vue.js / Laravel / Railsʑ
• ݴޠϑϨʔϜϫʔΫशख़ͷϜϥ͋ΕͲҰ௨ΓͰ͖Δ • σʔλੳεΩϧ (ظతʹͪ͜Β͕ظ͞Ε͍ͯͦ͏) • ͜Ε·ͰBigQueryPresto͔ΒσʔλΛͱΔΑ͏ͳࣄ͋ͬͨ • ͔͠͠ͳ͕ΒɺΨοπϦσʔλʹؔΘΔࣄΛͨ͜͠ͱͳ͍
ࣗͷεΩϧηοτ • WebΤϯδχΞεΩϧ • ͏ٕज़: Vue.js / Laravel / Railsʑ
• ݴޠϑϨʔϜϫʔΫशख़ͷϜϥ͋ΕͲҰ௨ΓͰ͖Δ • σʔλੳεΩϧ (ظతʹͪ͜Β͕ظ͞Ε͍ͯͦ͏) • ͜Ε·ͰBigQueryPresto͔ΒσʔλΛͱΔΑ͏ͳࣄ͋ͬͨ • ͔͠͠ͳ͕ΒɺΨοπϦσʔλʹؔΘΔࣄΛͨ͜͠ͱͳ͍
ࠔͬͨ • ͔֬ʹେنσʔλΛѻ͏ձࣾʹ͍͚ͨΕͲ • ຊ֨తͳͷະܦݧͳͷͰखΛ͚ͭͯྑ͍͔͔Βͳ͍ ¯\_(π)_/¯
͍ͳ͜ͱʹ • ITͷྺ࢙͕ઙ͍ͷͰɺҰൠͷWeb։ൃͰձࣾʹߩݙͰ͖Δ • ձࣾͷϙʔλϧͪΐͬͱͨ͠ศརγεςϜͳͲ
ศརγεςϜ • ۀϑϩʔ • όϦϡʔΞοϓͷͨΊͷۀࢧԉ(ϋϯζΦϯ) • LPͳେاۀͱελʔτΞοϓͷϚονϯάγεςϜ • طଘࢿઌͷಈΥον •
ࣾγεςϜ • ϙʔλϧ(ϦϯΫूɺυΩϡϝϯτɺۈଵ) • ձࣾओ࠵ͷΠϕϯτཧγεςϜ
͍ͳ͜ͱʹ • ITͷྺ࢙͕ઙ͍ͷͰɺҰൠͷWeb։ൃͰձࣾʹߩݙͰ͖Δ • ձࣾͷϙʔλϧͪΐͬͱͨ͠ศརγεςϜͳͲ • => WebΤϯδχΞεΩϧͰ৯͍ͭͳ͗ͳ͕Βɺ৽نεΩϧमಘΛߦ͏ • ׂ߹େମʑ͘Β͍
৽نεΩϧशಘΛߦ͏ͨΊʹ ͨΕΔใʹ͔ͨͬͺ͔͠Βͨͬͯ·͢ɻ • ML Study Jams • ษڧձࢀՃ • ػցֶशֶݚڀձ
• σʔλΞʔΩςΫτʢσʔλඋਓʣΛ”લ͖ʹ”ߟ͑Δձ • etc etc • ʰ࠷ڧͷσʔλੳ৫ʱ
σʔλपΓͷ৬ ͋ΔఔഽײΛ௫ΉͨΊʹͬ͘͠Γ͖ͨਤ • σʔλΤϯδχΞ …… σʔλϨΠΫ • σʔλΞʔΩςΫτ …… σʔλΣΞϋ
εʙूܭ • σʔλαΠΤϯςΟετ …… ੳ https://speakerdeck.com/shinu/maemuki-data- seibinin01 ΑΓ
࣮ࡍʹ • ݱ৬Ͱ۠ผͳ͍ͩΖ͏ • কདྷతʹશ෦୲͏͜ͱʹͳΓͦ͏ • ݱஈ֊ͰσʔλӠʑͷϑΣʔζʹͳ͘ཁ݅ͷώΞϦϯάࢼߦࡨޡ͕த৺ • ͍ͳ͜ͱʹཁ݅ώΞϦϯάͰ͋Εɺ͍࣋ͬͯΔεΩϧͰԿͱ͔ͳΔ •
ͱ͍͑ɺઌʑඞཁʹͳΔͩΖ͏͠ɺͳΜͳΒઌΛݟਾ͑ͯಈ͘ඞཁ͕͋Δ • Πϯϓοτܧଓ͓ͯ͜͠ͳ͏ • ˍ ݟΛ୳͍ͯ͘͜͠ͱΛΞτϓοτ͢Δ
࣮ࡍʹ • ಛʹඇΤϯδχΞͱͷίϛϡχέʔγϣϯ͕؊ཁ • ͜Ε·Ͱͷܦݧͷ૯߹֨ಆٕײ͋Γͳ͕Βࡧͯ͠·͢
σʔλੳܥͷ͓ࣄΛ͍ͬͯΔΑʂˍڵຯ͋ΔΑʂͱ͍͏ ํσΟεΧογϣϯ͠·͠ΐ͏ʂ
͓·͚: ΩϟϦΞʹ͍ͭͯ͢PodcastΛ͍ͬͯ·͢ https://anchor.fm/kinokoru
Happy Hacking!!