猫好きデータエンジニア*

データサイエンスに憧れる。

【勉強中】Python SQL R 統計 Tableau Alteryx Dataiku Snowflake 自然言語処理

[猫好きデータエンジニア* @skilluphii]

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“DS-STAR: How Google built a Data Science agent that actually works” by Jose Parreño https://t.co/cuX4G0ljdw

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“LLM vs RAG vs MCP: I Finally Know When to Use Each One” by Pravash https://t.co/BKtktY93f9

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“Ontological Search Engine — Semantic Search Without a Knowledge Graph” by Shibui Yusuke https://t.co/tyxoY9TycL

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[山崎良平 | Delta Xファンド 代表パートナー @zakiryo1533]

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[安東竜平 | Link AI @airunner_linkai]

えっ。ローカルLLMでCodex使えるようになった。これはレートリミット無しで無限に使えるという理解でいいの？？？

[Yonezawa 🍙 @takuya_y0ne]

ほんとにAI（エージェント）が必要か考えろ、すぐに飛びつくな。
って神野先生も仰ってましたねえ
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#secjaws10th #secjaws #jawsug

[imiky @imiky4]

本日の登壇資料をアップしました！
10周年の貴重なイベントで登壇機会をいただきありがとうございました！

AI飲み会幹事エージェントを作っただけなのに https://t.co/RoME3I3fdj

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“I Spent 6 Months Tuning Claude Code. Here’s the Exact Setup That Finally Worked.” by Anubhav https://t.co/z1OD6DBY9D

[Snowflake What's New Bot (日本語) @snow_new_jp]

Cortex AI Guardrailsが、Snowflake IntelligenceおよびCortex Agentsに対応し、一般提供開始。プロンプトインジェクションやジェイルブレイク攻撃からのリアルタイム保護を提供。ツール呼び出しに埋め込まれた間接的な攻撃も検知・無効化。管理者...
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Designing efficient Agentic AI Workflows by @DebmalyaBiswas https://t.co/c8weEn1ufR

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Building a Ticketing System: Concurrency, Locks, and Race Conditions by @arvind4gl https://t.co/tHRV220yzx

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The most important AI papers that came after ‘Attention is all you need’ by Chamuditha Kekulawala https://t.co/Z6jXgDzr9i

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How and Why Netflix Built a Real-Time Distributed Graph: Part 1 — Ingesting and Processing Data… by Netflix Technology Blog https://t.co/w24H0lo1D9

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12 AI Books Worth Reading in 2026 — If You Actually Build Things by Anubhav https://t.co/bhW5Tqeafn

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“End-to-End AI Agent on GCP: ADK, BigQuery MCP, Agent Engine, and Cloud Run” by Mazlum Tosun https://t.co/kkRsEJ316G