Kou

・AIのおかげでプログラムを書く必要が無くなり、エラー修正もAIがやってくれるようになった ・Databricksのおかげでクラウドのややこしい部分触らなくても、クラウドでデータ分析できるようになった ・出社せずにテレワークできるようになった まあ楽にはなったけど、いろいろと基礎力が削られそう

ITって知識とか経験がある閾値超えると、新しいこと学んだ時に「あーこれはあれのこういうパターンか」みたいに勝手に知識がつながっていく気がする

エンジニアがプロジェクトマネージャーに期待することって色々あると思うけど、一番は「余計なことはせずに、まずは開発に集中できる環境を作ってほしい」ということだと思うんだけど、どう？

有給残ってるので といって特に何もなく休んでる

ガス人間を見てる

セブンのチョコこっとグミうま

Text-to-SQLの話でした…

スタースキーマの方が精度上がります！みたいなエビデンスないかな

AIに渡すデータはスタースキーマ推奨って最近よく見かけるけど、きれいなワンテーブルだとダメなんか？ スタースキーマはjoinした後key分カラムが増えて、joinのスピードがかかって遅くなったりしないの… (スタースキーマの方が管理が楽なのはそうなんだけど、AIに推奨なのが腑に落ちてない

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Databricksのアカウント管理とパーミッション管理を自動化するには何が一番効率的だろうか.. アプリとかダッシュボードをオープンする機会が増えてきているけど、最適なやり方がわからない

昔、資料ダウンロードしてから10分以内で電話きてたから、逆に毎回電話かまえてたなー笑

すーじーかわいい

VIVANTの復習...!!

芳根京子ちゃんの生旅可愛すぎるからおすすめ.. youtu.be/mCUORaV2jxk?si…

自組織で使っている技術はいったん徹底的に学ぶことが良いと思う 基礎が一個一個しっかりすると次の技術習得も早いし、今の業務もすぐにできるようになる

音声入力めちゃくちゃいいなぁ〜

🚀 データモデリングの常識が変わります。 Databricksが「Vibe Data Modeling」を発表しました。 「日本語で書くだけ」でデータモデルが完成する時代が来ました🔥 ▶︎databricks.com/jp/blog/reimag… 📌 何ができるのか？ • ビジネス内容を平易な日本語で記述するだけで、LLMエージェントが分析用Silverレイヤーのデータモデルを自動生成してくれます • 従来6〜36ヶ月かかっていたモデル構築が、わずか数時間で完了します 🛡️ 品質はどう担保されるのか？ • 251の強制ルールと2名のアーキテクトレビューで品質を確保しています • Unity Catalogへスキーマ・テーブル・メトリックビュー・オントロジーをまとめてデプロイできます • 自然言語でのイテレーションにより、バージョンを保持しながら繰り返し調整が可能です ✨ メリットは？ • 汎用テンプレートではなく、自社固有の用語・部門・ドメインに100%適合したモデルを生成できます • 1つの論理モデルから単一・部門別・ドメイン別など複数の物理レイアウトへ再構築なしで切り替えられます • GitHubで40以上のオープンソースリファレンスモデルも公開済みです #Databricks #DataModeling #LLM

GitHub Actions本当に便利だよなぁ〜と今更ながら

ほんとにそうだよなあ〜