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yasunobuigarashi
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embulk, digdagによるデータ基盤構築
ttccddtoki
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スキル0が「曖昧な領域」を埋めるために人の流れを整備した話
zaki93526274
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集計屋さんからの「前向き」な脱却 アナリストとしての立場でやったこと/20200514
nagaokashohei
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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
shinu
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分析者、意思決定者から見た「理想のデータ整備人」とは? / data engineer def
jinyanakamura
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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
shinu
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データの価値を失わないためのData Reliability
tanakarian
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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
shinu
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Jupyter(Python)とBigQueryによるデータ分析基盤のDevOps #pyconjp / 20170909
yuzutas0
PRO
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データマネジメントなきMLは、破綻する。 #MLCT / 20200528
yuzutas0
PRO
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分析の基礎(モデリング)/ Basics of analysis ~modeling~
brainpadpr
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データハンドリングのためのSQL / SQL for data handling
brainpadpr
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意思決定につなげるデータサイエンティストであるために / To be a data scientist who can make decisions
brainpadpr
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機械学習を「社会実装」するということ / Social Implementation of Machine Learning
moepy_stats
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Data Platform Guide - 事業を成長させるデータ基盤を作るには #DataEngineeringStudy / 20200715
yuzutas0
PRO
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TalknoteのAWS等にまつわる黒歴史
takuya327
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How Did Development Team Cope with Startup Chaos at U-NOTE
tetsuya
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スタートアップの"カオス"を生き抜く開発術
takuya327
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