あつ @データ基盤エンジニア

AZ-900 / 基本情報/ Databricks Certified Data Engineer Associate / Python / JavaEE / Ruby on Rails / shellはfish派です

[あつ @データ基盤エンジニア @ballemech]

サンフランシスコであるDatabricks Data+AI Summit2026に参加することになりました！
人生初渡米楽しみ！
#DataAISummit

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珍しく、比較的流行りに乗った記事投稿しました！ https://t.co/E8kDzngEuC

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ポートフォリオサイト、少しアップデートしました！Lapras APIと連携！
Claude Code楽しい
https://t.co/IIgJ07zgB2

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解説記事はこちらです！
https://t.co/SKWMeLTMSA

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この度、Databricks Certified Data Engineer Associate に合格しました！
解説記事も書いたので、ぜひご参考に！

https://t.co/SKWMeLTMSA

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もし同様のエラー起きてる人いたら、解決に繋がるかもです、、！！
厄介でした！

https://t.co/crfbaNKcVk

[あつ @データ基盤エンジニア @ballemech]

Databricks Fundamentals をあえて英語で取得した！
英語苦手で、
設問全ての英文中の知らなかった英単語や理解できない文構造全て確認したからめっちゃ苦労した、
もちろんDatabricksの基礎知識もおさらいできた

[あつ @データ基盤エンジニア @ballemech]

記事を投稿しました！ Gemini CLIでObsidianを管理してみた on #Qiita https://t.co/yRnaakxPzk

[あつ @データ基盤エンジニア @ballemech]

今までで1番評価いいかも
嬉しい

#LAPRAS #AIレビュー で分析した結果
明確性: 4.0、実用性: 4.5、独自性: 4.5、論理性: 4.0、読みやすさ: 4.0でした！ by @lapras_inc

https://t.co/QW4A88E7la

[あつ @データ基盤エンジニア @ballemech]

記事を投稿しました！ 【Prettier】ファイル保存時自動整形機能が機能しない on #Qiita https://t.co/UAHDUq8IMX

[あつし @A2Cpoluteen]

口頭での説明前提で作ったスライドだからスライドだけだと分かりづらいけど、こないだAIコミュニティのLT会で話した内容を公開した！

【AIコミュニティLT】私用Databricksで 自宅の温湿度データ可視化してみた https://t.co/V8KZH9aiYG

[chokudai(高橋 直大)@AtCoder @chokudai]

Gemini CLI、ちょっとまだ使えないかな……というのが自分の感想なんだけど、こういうのhttps://t.co/nsg1n4rzNmとかでルール決めてあげればうまく出来るんだろうか。ちょっと今のところはそうは思えてない。

[あつ @データ基盤エンジニア @ballemech]

勉強する、忘れる、勉強する、忘れる。みんなは知らない、IT知識の味。
結構前に名刺交換した人の顔を思い出すような。丸呑みするような、そんな感じ

[あつ @データ基盤エンジニア @ballemech]

ゆるこんが3位だ！！嬉しい！！

[あつ @データ基盤エンジニア @ballemech]

記事を投稿しました！ 新卒1年目やってよかったこと [技術書] on #Qiita https://t.co/03pHf1mXWs

[あつ @データ基盤エンジニア @ballemech]

記事を投稿しました！ RaspberryPiで計測した気温室温データをAzure Databricksのボリュームに定期アップロード on #Qiita https://t.co/Xbcz5dbSO5

[あつ @データ基盤エンジニア @ballemech]

年度跨いでしまった
1年分の振り返りだから文量多くて大変だった

https://t.co/a0aB1hfhEV

[あつ @データ基盤エンジニア @ballemech]

やはりAIからも専門用語説明してと言われた笑
分かりやすく書けるよう頑張ります、

[あつ @データ基盤エンジニア @ballemech]

Reactの記事、未だにたまにストックされるの謎
2年以上前の記事だから参考にならないと思ってたのに

[あつ @データ基盤エンジニア @ballemech]

◎特徴3. 学習を自動で行うようにした
　・ChatGPT：一つの質問にいくつか回答を出させて、よい回答を人間が褒める
　　→　人手がいる
　・DeepSeek：プログラムで人間いらずで褒めるようにした

[あつ @データ基盤エンジニア @ballemech]

ChatGPTやMeta Llamaと比べてDeepSeekは何がちがうのかについて、自分でもびっくりするくらい噛み砕けた！

◎特徴1. MoE(Mixture of Experts→専門家のミックス)
　・ChatGPT：小学生の先生のように、一人のAIが何個もの教科を担当し教える

[あつ @データ基盤エンジニア @ballemech]

◎特徴2. AIの基礎のベースの部分にこだわった
・AIの計算には複数のGPUを使う。
・GPU Aが計算したことを次のGPU Bにわたして、、みたいな計算をしている
　・ChatGPT：GPU Aの計算が終わるまでGPU Bが待つ無駄な時間があった
　・DeepSeek：計算を細かくして、脳みそBにもはじめから計算を渡すように