Pull Requestメトリクスの計測・収集と可視化
この記事は、エンジニア組織の生産性向上テーマとしてプルリクエストのメトリクス（指標）分析について解説しています。コードの品質やチームの生産性を向上させるために、どのようなメトリクスを追跡すべきかが具体的に述べられています。特に、プルリクエストのレビュー時間やマージまでの時間が重要だと強調されています。プルリクエストの管理がしっかりできれば、開発プロジェクトの生産性をあげることができそうですね！
音楽をデータサイエンスで解き明かす
この記事は、「音楽をデータサイエンスで解き明かす」という面白い取り組みを紹介しています。国立音楽大学の三浦雅展氏とそのゼミ生が、音楽の複雑な要素をデータ分析によって解明するプロジェクトについて語ります。データサイエンスを音楽に適用することで、音楽教育や研究に新しい視点を提供し、音楽の新たな可能性を探る試みが行われています。
個人的には音楽という感覚的・芸術的なテーマにデータのメスを入れるという取り組みがとても興味深かったです！
教育DXの焦点 生成AIの登場で変わる大学のデータサイエンス・AI教育
この記事は、AIの進化に対応した大学のデータサイエンスとAI教育の最新動向について取り上げています。生成AIの登場によって、既存のカリキュラムが時代遅れになり、教育内容の見直しが急務となっています。特に「生成AI」の活用が強調され、プロンプトエンジニアリングなどの新しいスキルが追加されました。大学も高校も教育内容が重複しているので、効率的な学びのためにアップデートが必要ですね。最新の教育トレンドをキャッチアップするのがますます重要になってきた感じです。
自分だけの信頼できるAIへ グーグル「NotebookLM」公開
この記事は、Googleの新しい生成AIサービス「NotebookLM」を紹介しています。現在は試験バージョンとして無料で提供されています。
NotebookLMは、ユーザーがアップロードしたデータを元データとして使う点が特徴的で、グラウンディング」という仕組みを使っていて、日本語を含む200以上の言語に対応。質問に答えたり、要約を作成したり、PDFやウェブサイトの情報を効率よく整理してくれるので、生成AIを利用したデータ活用手段として注目していきたいと思います。
今回は以上です。
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