りょう💪データエンジニア
@ryo_datascience
好きなことをして暮らす生活を目指しています！データエンジニア / 統計検定準一級/Python/SQL/BigQuery/atcoder灰
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3日くらい工数削減できる提案できたのでハッピーすぎる！ 実現したいことの目的考えて代替案提示したら久しぶりに通った気がします笑 現状不要な機能もあったのでもっと意味のあることに時間使いたいと思います💪
cursorを使って簡単なGHAのワークフローを作ろうとしたら、gcpのsaの設定とかどんどん提案してくれる。 コマンドが問題なさそうであればapplyするだけ。 ドキュメント読むこともなく、スムーズにいった。すごい😅
最近なんとなく運用で使用していたサービスを実際に構築で活用してるので、格段に理解が深まっているのを感じます😆 プロンプトが問題なのかも知れないけど、手詰まったときは公式ドキュメントがやはり参考になるなあと！！ 学びが多いこの頃です！ Terraform cloudbuild cloud run functions
infra managerの導入検討しているが、infra managerならではの運用とかでのつまりポイントとかあるのかな？🤔
技術書典オンラインマーケットでカエルと空の「Google Cloud Platformで学ぶTerraform 〜実践編〜 第2版」を購入しました！ #技術書典 techbookfest.org/product/636616… 基礎編がわかりやすかったので購入させていただきました！AWSを対象にした書籍が多いので助かります🙏
ビジネスを育てる 新版 いつの時代も変わらない起業と経営の本質 この本を半分くらい読んでいますが、ビジネスって面白いですね。 まずは借金せずスモールに何か始めてみるのと、今自分に仕事で関わっている方にさらに貢献するにはどうしたらいいかを考え実践します！ amzn.asia/d/4wG0mAq
k8sを理解したい。 GKEを利用しているシステムをみたことはあるけど、k8sがよくわからなかったので、その部分のTerraformのコードもあまり理解できなかったという経緯があり、、 まずは公式チュートリアルをやってみる。 動画教材とAI使えば、概要はつかめるかな、、
I joined 僕はエンジニア組織をこう変える VPoEばんくしさんに聞く チームで実践するAI駆動開発! offers-jp.connpass.com/event/351334/?… #Offers_DeepDive
暗号技術入門、セキュリティについて最低限知っておきたいので読みはじめました！ 数10ページ読んだけど、暗号技術について図解が豊富で分かりやすいです👍
I joined データエンジニアの未来【サポーターズCoLab】! supporterz-seminar.connpass.com/event/347922/?… #spzcolab
I joined 生成AI時代のSRE【サポーターズCoLab】! supporterz-seminar.connpass.com/event/347921/?… #spzcolab
cloud functions gen2の並列処理で一部のデータでインスタンスのメモリ上限にたってしまうので、なんとかしたい🤔 同時実行数2、メモリ5gが今のところ問題なく動作する条件だけど、せっかくだし色々検証したい。。
1章まとめのこの図がめちゃめちゃわかりやすい！ 経営部門、オペレーション部門、情シスの3機能モデルの4番目の組織としてデータエンジニアリング組織がコミュニケーションの集約、情報整理などを行う。。
今月は色んなデータエンジニア関連のトピックを扱うイベントに参加します！ 今まで知らなかったけど、色んなメディアでセミナーやイベントやってるんですね👍
I joined datatech-jp Casual Talks #7! datatech-jp.connpass.com/event/347574/?… #datatechJp
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datatech-jp Casual Talks #7 (2025/04/16 19:00〜)
## イベント概要 datatech-jp主催のCasual Talksです。データ基盤やデータ活用に関する話題をカジュアルに発表します。 ## 会場について Zoomを使ったオンライン開催を予定しています。URLは、当日connpassのメールにてご連絡します。アーカイブ配信の予定はありません。 ## 対象 * データ基盤の構築を業務でやっている方 / やろうとしている方 * データ活用を...
I joined ABEMAの事例とともに学ぶ！セマンティックレイヤーで変わるデータエンジニアリングの世界! findy-tools.connpass.com/event/347398/?… #data_findytools
データパイプラインの構築を任せたときって実装前に確認や洗い出しすること多いなと改めて実感。 インプット、アウトプットテーブルのスキーマ インプットのファイル形式 エラーの条件 リソース名 運用方法 CI/CD 1つずつつぶし、小さい単位でまずは動かしてみるのがいいかな🤔
「データエンジニア」読んでいきます！ 170ページなんでサクッと読めそう。 企業のデータ利活用がうまくいかない場合はデータエンジニアが不在していることが多いよね、という考えのもと執筆したようです。
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