サービスを有機的に連係、データ活用の生産性向上を目指すBigQuery
この記事では、Google BigQueryの魅力について深掘りしています。
BigQueryはデータウェアハウス（DWH）でが、仮説立案からデータの探索型分析、可視化、機械学習（AI）まで、データ分析のすべてのステップで役立つ機能が豊富に揃っていることが特徴と言えます。
ここではBigQueryは、データのプロファイリングやデータリネージといった新機能を紹介していおり、また、AI機能のGeminiを利用した対話型分析や、BigQuery MLを用いた機械学習の実行もサポートしており、データ分析に非常に有用だということがまとめられています。
日本経済大学、教員が筑紫高校の生徒に「データサイエンス講義」を実施
日本経済大学の教員が筑紫高校でデータサイエンス講義を実施するそうです。データサイエンスの基礎から生成AIの活用まで、幅広い内容で高校生にデータの有効活用方法を教えるとのこと。特にスポーツアナリストを目指す生徒にも特化した講義があり、実践的なデータ分析スキルを学べる機会となるみたいですね。データをつかった仕事に興味がある学生にはとても役だったでしょう！
「AI開発者」にキャリアチェンジする上で知っておくべきこと
この記事では、ソフトウェア開発のキャリアをAIに移すために必要なスキルや知識、具体的なステップについて紹介しています。例えば、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、AI研究者、AIアプリケーション開発者などのキャリアパスや、それぞれの役割について詳しく説明されています。
以下の箇所はなるほどその通りだな、と私も考えています。
AIを巡る議論の中には、AI技術によってソフトウェア開発やエンジニアリングなどの職務がなくなるといった意見もある。だが、この意見についてスリーダラン氏とラマムルティ氏は「業界ではこれまで以上に複雑なタスクや目標を達成することが求められるため、AIによってコーディングプロセスの速度が上がるとしても、開発者やエンジニアの職務は必要だ」と考えている。」
小学6年生の「将来就きたい職業」、「IT関係」がトップ3に
クラレのアンケート調査で、小学6年生の将来の夢に「IT関係」がトップ3入りしました。プログラミング教育の普及が子どもたちの関心を高めているのがうかがえます。将来の夢としてIT分野が認識され、子供たちがこれからのデジタル社会でどのように活躍するかが楽しみです。IT業界の注目度の高さが感じられ、未来の可能性を感じさせます。
ChatGPTが普及した未来、プログラマーに求められることとは？ 生成AIの普及と落とし穴
ChatGPTの普及により、エンジニアには生成AIの正しい使い方と「ハルシネーション」のリスク管理が求められます。中山心太氏は、Developers Summit 2024で、生成AIと検索エンジンの融合やプロンプトエンジニアリングの重要性を解説。特に、プロンプトを使ったプログラミングの新たにエンジニアに必要とされるスキルについての解説がおもしろかったです。
以下の部分はChatGPT4oで指示してみると確かに前者は不正解で、後者は正解でした。面白いですね。
例えばChatGPTに「ひらがな、もしくはカタカナで表したときに3文字になる果物の名前を10個挙げてください」と聞くよりも、「果物の名前を挙げてください。名前を挙げるごとに、その名前が何文字だったかを出力してください。3文字だった場合、記録しておいてください。記録が合計10件になったら、記録されたものをすべて出力してください」と記述した方が、期待したとおりの正確な結果が得られるのだという。
今回は以上です。
読んでいただきありがとうございました！