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
0
420
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
Tweet
Share
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
170
渋谷アジャイルコミュニティへの想い #shibuyagile
treby
0
1.3k
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
600
全ての雑用を、生まれる前に消し去りたい
treby
0
580
Rails 6.0の気になった新機能 #shuuumai
treby
1
750
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
580
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
2.6k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Master Dataグループ紹介資料
sansan33
PRO
1
4.4k
EMからVPoEを経てCTOへ:マネジメントキャリアパスにおける葛藤と成長
kakehashi
PRO
6
860
Introduction to Sansan, inc / Sansan Global Development Center, Inc.
sansan33
PRO
0
3k
Bill One 開発エンジニア 紹介資料
sansan33
PRO
5
18k
どこで打鍵するのが良い? IaCの実行基盤選定について
nrinetcom
PRO
2
170
Oracle Base Database Service 技術詳細
oracle4engineer
PRO
15
95k
Introduction to Sansan Meishi Maker Development Engineer
sansan33
PRO
0
360
Evolution of Claude Code & How to use features
oikon48
1
210
バクラクのSREにおけるAgentic AIへの挑戦/Our Journey with Agentic AI
taddy_919
2
1k
Digitization部 紹介資料
sansan33
PRO
1
7k
Claude Cowork Plugins を読む - Skills駆動型業務エージェント設計の実像と構造
knishioka
0
260
組織のSREを推進するためのPlatform EngineeringとEKS / Platform Engineering and EKS to drive SRE in your organization
chmikata
0
180
Featured
See All Featured
Building Adaptive Systems
keathley
44
2.9k
Building AI with AI
inesmontani
PRO
1
760
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
14k
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
280
Paper Plane
katiecoart
PRO
0
47k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.5k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
29
4.2k
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
3.7k
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
1
3.5k
How to Grow Your eCommerce with AI & Automation
katarinadahlin
PRO
1
130
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
63
53k
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!!