koikeya

プロダクトの戦略からユーザ体験、ソフトウェアエンジニアリングまでやりたい人

[【公式】ユースタ（YOUTRUST Studio） @YOUTRUST_Studio]

＼新番組／ トライアングルレビュー 始動✨️

記念すべき第1回は、
AI時代のデータ分析に革新を起こす「Codatum（コダタム）」。

✅ エンジニアへの依頼工数がほぼゼロに
✅ AIエージェントがレポートまで自動完結
✅ 使うほど組織の「分析ナレッジ」が勝手に蓄積

現場での活用を経てのリアルなレビューで明かされた、 Codatumの真価をぜひご覧ください👀！

[チェルシー｜AIで働き方の再定義 @chelsea_ainee]

データ分析屋の皆さん！
いま注目のAI時代の最強BIツールといえば「Codatum（コダタム）」📊
Claude等でもデータ分析できるじゃん？と突っ込みましたが、UXが素晴らしすぎて「データ分析ちゃんとやるならこれだ！」と考え方もひっくり返った動画です...！データ分析に苦手意識あるPdM・BizDevも必見♻️

[koikeya @highperformer2]

アジャイルデータモデリング事例共有会 に参加を申し込みました！ https://t.co/H3ErulKjsJ

[koikeya @highperformer2]

Data Engineering Study #33 LMMを活用したデータ民主化の進め方 に参加を申し込みました！ https://t.co/VCdjK6XHt0 #DataEngineeringStudy

[Shinobu Miyahara @shinobu_m814]

「分析機能を自社でつくり込むのは、もう限界では？」
──そんなSaaSの“本質的な悩み”に、Codatumが答えを出しました。

IVRyでも私が導入側として活用しており、「署名付き埋め込み」機能の“安全性 × 低運用コスト”は圧倒的。

分析体験を最速で立ち上げたい方に最適です。
https://t.co/QicJ4Cru0T

[koikeya @highperformer2]

コードの先に、事業の選択がある──エンジニア出身CEOが語るキャリアと経営のリアル に参加を申し込みました！ https://t.co/Azqj2eH8yp #EngineerToCEO

[三上蒼太 / Sota Mikami @sota_mikami]

デモ動画にあるSQL Chainという機能（？）が好き。
サブクエリでもなくwith句でもなく、こうして書いていくのが理想だよなぁと思うなどした。

株式会社CODATUM、「Developers X Summit 2024」に出展。次世代BIツール「Codatum（コダタム）」を初披露 https://t.co/cwwRV4Ck7M via @PRTIMES_JP

[koikeya @highperformer2]

今回のhttps://t.co/k7L1lFHys3めっちゃいい: https://t.co/IbAXtMAB29
DevOpsのFour Keysに一つ増えてるとか追えてなかった...
Technology Radar見てみる.

[naoya @naoya_ito]

なかなか自分ができるようにならないことに一喜一憂するのではなく、脳の回路を作るための負荷を十分にかけられているか、を目標にすれば感情に左右されずに目標に向かうことができる

[koikeya @highperformer2]

@shin_sasaki19 参加させてもらいたいです！
よろしくお願いします🙇‍♂️

[Shota Kizawa (木澤 翔太) @shota_kizawa]

少し早いですが、23卒エンジニア志望学生slackを踏襲し、24卒エンジニア志望学生slackを作りました！(現在のB2, B4が対象になります)

皆さん気軽にご参加ください〜

https://t.co/fd0u7w9tvx

[koikeya @highperformer2]

エラーの解釈とか原因から逆引きできる本やサイトがあったり、ググられてるエラーの数からどれくらいよく起こるエラーか分かると、解決能力を高めそう

[koikeya @highperformer2]

プログラミングって文法上正しいコードは学ぶけど動かないコードを学ばないので、エラーの解釈とか原因の推測力はエラーに出会わないと学べないよなー

[koikeya @highperformer2]

年末年始の進捗.
ゴルフの解析していきたい.

[koikeya @highperformer2]

FitbitやOura ringのAPIからデータを取るために、サーバーレスでCronするシステム作った

[koikeya @highperformer2]

この半年は研究全然楽しめてなかったけど、改めて学会で同じ関心の人と話すと楽しいな。
新入りが1番リモートキツいってのを実感した

[koikeya @highperformer2]

あーー本当にこれだ。テストコードとこのリファクタリングの時間を合わせて自分のコーディング時間として見積もりすること。

[Takuto Wada @t_wada]

リファクタリングを呼吸のように「絶え間なく」行うコツは、リファクタリングを細かく分解し、日々のプログラミングの名も無き1ステップにすることです

https://t.co/24gkU1Fttp

[Umepon @shunji_umetani]

競技プログラミングも盛り上がっていますし，数理最適化を広く普及する下地はあると思っています．また，機械学習の分析に対して数理最適化は計画のソリューションを提供しますので，お互いをよく補完する技術だと思います．そういう意味でも価値があるんじゃないかと．

[koikeya @highperformer2]

「工学等実応用に近い分野は、実応用引用数を重視して論文・著者を評価」とか。
実応用引用数ってどうやってtrackすんねんは良い案思いついてない。

[koikeya @highperformer2]

学術が学術に貢献するものが多いとき、引用数が増える。
ここに「学術が実応用に貢献するものが多いとき」に増える引用数みたいなのを追加すると、各論文を各分野で多面的に評価できるんじゃないか。