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Bioinformatics Scientist, Snowflake Data Superhero 2026, サイエンスデータエンジニアリングラボ運営者 お仕事・大学講義・登壇・執筆のご依頼は DM または リプライにて

Kobe
Joined September 2022
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814 view!「レセプトデータの構造と管理(2026年)」 by toshikifukasawa 京都大学大学院の講義資料です。薬剤疫学の視点から、レセプトデータの構造と管理を解説しています。 docswell.com/s/toshikifukasa… #docswell #data
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Using Life-Science Ontologies from a Snowflake AI Agent: Gene Ontology and the OLS4 MCP by Tatsuya Koreeda #SnowflakeDB medium.com/snowflake/using-l…
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実践Snowflakeコスト最適化ガイドに、第4部「Iceberg を効果的に使う」を追加しました!🧊 ・Iceberg のメリット ・Iceberg テーブルの仕組みとコスト ・Iceberg で取り込みを1回にまとめる ・Snowflake の外のエンジンから読む zenn.dev/sdelab_dev/books/sn… #sdelab
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実践Snowflakeコスト最適化ガイドの第4章「icebergを効果的に使う」を明日公開予定です!公開された後は価格の値上げを行う予定です。今のうちにご購入いただけると更新分までずっと閲覧できるのでおすすめです! お早めにご購入ください! zenn.dev/sdelab_dev/books/sn… #zenn
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コストの話めっちゃ大事ですし読むの楽しみです!
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#技術書典 21にGAテクノロジーズのData本部が出展することになりました🙌 11/23(祝)のオフライン会場のブースは「お9」です‼️ #18 に続き2回目の参加となりますが、新刊を内容大幅アップして出版予定🔥 AI活用やデータ基盤の最前線をより知れる内容に仕上がってます📚 会場で多くの方とお会いできることData本部一同楽しみにしてます☺️ nitter.gq/techbookfest
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これは全Snowflake管理者必読かも❄️
Snowflakeのコスト最適化についての本を執筆しました!!🎉🎉 Snowflakeコスト最適化の完全ガイド・決定版の位置付けになる書籍を目指してるので、今後頑張って更新していきます! 更新のモチベになるので是非とも買ってくれると嬉しいです! #Snowflake #DataSuperhero
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改めましてローカルLLMの選定マシンと10月の最新の状況について記事書きました 前回の記事とこちらのアップデートを見れば今現在のローカルLLMの相場感や雰囲気を把握できると思います genshi.ai/articles/local-llm…
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そろそろ始まります! #Snowflake #SnowflakeDB
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生成AIにKaggleの「アイデア探索〜実装〜実験」をどこまで任せられるか、ROGIIコンペでの実体験ベースでわかります。3週間で341実験を回しつつ13位(金メダル相当の成果)を出した進め方と、失敗から得た具体的なTipsが詰まっています。 ・公開ディスカッション767件をAIに読ませて「画像化+物理的に筋の通った合成データ」という解法の骨格を見つけさせる方法 ・1〜3行の指示でAIに自律的に実験を回させ、人間は方針・評価基準・最終提出だけを判断する役割分担 ・AIがやりがちな失敗(間違ったカットオフ基準、リーク見逃し、過剰に複雑化する、本質的な改善を避けて微調整ばかり提案する)とその対策(事前ルール設定・定期的な外部ベンチマーク確認・「これもっと単純にできない?」と問い直す習慣) Kaggleだけでなく、社内のデータ分析やモデル開発でも「AIに任せる部分/人が判断すべき部分」の線引きが明確になります。実験の進め方やツール連携(Kaggle CLI、nvidia-kaggleなど)の知見をそのまま業務の効率化に転用しやすいです。 単なる「AIでコードを書かせた」話ではなく、アイデア探索まで踏み込んだ実例と、失敗を詳細に振り返った実践Tipsが豊富。ツールの具体的な使い方や「人間に残った役割」が明確に書かれている点が強いです。 speakerdeck.com/k951286/ima-…
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今年度のデータサイエンティスト協会の13thシンポジウムは11/24(火)@ウェスティンホテル(恵比寿) datascientist.or.jp/symp/202… テーマは「AI時代のデータサイエンティスト 次なる主戦場」 楽しみなテーマです。ぜひいらしてください! ※私も「⽣成AI時代の⼤学教育」にモデレーターで登壇します
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#技育祭 での河村さんの登壇資料「AIがコードを書く時代に、エンジニアは何で自分の価値を証明するのか」がめちゃくちゃ良かった。 ## 何が変わったのか 以前は作れる人が少なく、作れること自体が実力の証明だった。いまはAIで多くの人が同じようなものを作れる。変わったのは「何が能力の証明になるか」。 ## これからの証明は3つの問いに答えられること 1. なぜそれを作ったのか 2. それで何を変えることができるのか 3. 作ったものが事業にどんな価値を生んだのか 土台は「作れること」で、ここは飛ばせない。AIが書いたコードを評価し、責任を持てるのも自分で作れる人だけ。 ## 優れたエンジニアに共通する5つの視点 ・システム全体を見通す ・変更の波及を予見する ・本質を見抜く ・トレードオフを言葉にする ・技術的負債を理解する AIは選択肢を並べてくれるが、どれを選び、何を優先するかを決めるのは人。この5つはすべて「決める」側の力。 また、リプレイスの試算の例がわかりやすい。3人×3年×1,000万円で9,000万円。年間利益3年分を使って手に入るのが保守のしやすさだけなら、本当に今やるべきか。作り直すべき場面もあるが、どちらを選んでも理由を説明できることが大事、という整理。 最後のスライドは「今日の話はLLM登場以前から大事なことがほとんど。本質は変わっていない」。AIが書く時間を縮めてくれた分を、考えることに使えるかどうか。 speakerdeck.com/carta_engine…
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GAテクノロジーズ主催🗼 10/14(水)に『Snowflake Data Superheroes』3名によるパネルディスカッションイベントを開催✨データ基盤運用のリアルやAI時代のデータ戦略について、データチームの是枝が登壇し、三菱UFJ信託銀行様・クラシル様と「データ基盤とAI戦略のリアル」を語ります👏 各社の取り組みに関心がある方はぜひご参加ください📊 イベント後は懇親会も!ぜひ現地にお越しください🤝 ga-technologies.connpass.com…
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弊社のDataSuperheroの是枝さん@cs_dev_engineer が登壇します! GAの本社で開催されますので、ご興味のある方ぜひ足を運んで頂ければです🙌
GAテクノロジーズ主催🗼 10/14(水)に『Snowflake Data Superheroes』3名によるパネルディスカッションイベントを開催✨データ基盤運用のリアルやAI時代のデータ戦略について、データチームの是枝が登壇し、三菱UFJ信託銀行様・クラシル様と「データ基盤とAI戦略のリアル」を語ります👏 各社の取り組みに関心がある方はぜひご参加ください📊 イベント後は懇親会も!ぜひ現地にお越しください🤝 ga-technologies.connpass.com…
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