# 【体験記】Google Cloud Professional Data Engineer に合格
- Google Cloud Professional Data Engineer 資格に合格した経験が共有されている
- Google Cloud Skills BoostとUdemyの模擬試験を活用し、復習と振り返りを繰り返した
- 業務で使わないサービスはハンズオンで動かすことで理解が早まることが示されている
#データ分析
耳で聞く！Python で学ぶ マクロ経済学 入門 8
- 日本における財政出動の効果が1年後に実質GDP成長に現れることがPythonで検証された
- 実質GDP成長率の計算と1年ラグを考慮したOLS回帰、ZLB下でのクラウディングアウトの不在
- 財政政策の効果は即効性ではなく時間差があるため、短期的なデータだけでは判断できない
コーディングエージェントが分析まで担う今、データサイエンティストの役割はどこにあるのか
- コーディングエージェントが分析まで担う今、データサイエンティストの役割は課題の構造を整理することにある
- データ分析は課題の構造を切り出すことと反復的な仮説検証から成り、コーディングエージェントは現場固有の判断を苦手とする
- コーディングエージェントに任せられる範囲は仕様を定義できる範囲に限られ、その結果を解釈して次の分析を決める必要がある
AIエージェント時代にデータサイエンティストは生き残れるのか
- データサイエンティストの職種は中身を総取り替えされ、AIエージェント時代に生き残るためには数学的・ソフトウェア工学的スキルが必須になる
- AIコーディングで定石をなぞる仕事が自動化され、数学的知識とソフトウェアエンジニアリングスキルが価値を生む。協会のスキルチェックリストで価値創造力と融合スキル群が新設
- データサイエンティストとしての価値は数学的・ソフトウェア工学的スキルの両輪に依存し、中途半端な知識では競争力を維持できない
AI Readyなデータ基盤って、要はデータが整理できてるってこと
- AI Readyなデータ基盤はデータの整理が前提
- データの文脈やメタ情報が重要、ディレクトリ構成やタグ付けが必須
- 現場の文脈を整理しないとAIに正しいデータを渡せない
Genie Codeワークショップの資料を公開しました: 一人で辿るための進め方つき
- Genie Codeワークショップの資料が公開され、基礎編と応用編の演習内容が詳細に記載されている
- 基礎編は対話の型を身につけるための4本の演習、応用編はパイプラインを委譲しスキルに畳むための3本の演習、カスタム指示の3階層とスキルの設定方法が説明されている
- 基礎編の演習4のみテーブル作成権限が必要で、応用編は一時ビューで完結するため書き込み権限がなくても試せることが記載されている
AIにアンケートの生データを丸投げしたら、対応表を読んで前処理を一瞬で終わらせてくれた話
- AIがアンケートデータの前処理を自動で行う
- 対応表を読み取って列名を設問文に変換し、質問タイプごとに処理を分岐する
- 生成されたスクリプトが再利用可能で、同じ処理を繰り返し行える点が実務に役立つ
SharePoint上のExcelファイルをDr.Sumに自動連携する（TROCCO活用例）
- TROCCOでSharePointのExcelファイルをDr.Sumに自動連携する設定が可能になった
- ファイルパスにカスタム変数を適用し、エラー時に転送を中止する設定と通知を組み合わせた
- 転送ジョブがエラーになった場合、カスタム変数の時刻情報を元に再実行できるようにする設定が必要だ
良いダッシュボードとは — 「誰の何を見せる画面か」から考える
- ダッシュボードは「誰の何を見せるか」を最初に決める
- 読者と目的を1行で記入、左上に最重要ビューを配置、2〜3ビューに抑える
- 読者の知識レベルに合わせたキューをメモし、詳細はドリル先に回すことが重要
BigQueryのデータをIceberg経由でSnowflakeから参照してみた｜構築手順とハマりどころ
- BigQueryのデータをIceberg経由でSnowflakeから参照する構成を試した
- BigQueryのIceberg Managed TableとGCSのParquetデータをSnowflakeのCatalog IntegrationとExternal Volumeで参照する、BigQuery Catalog FederationとSnowflakeのIceberg REST Catalogの違い
- BigQueryの更新後はEXPORT TABLE METADATAを実行し、Snowflake側でREFRESHする必要がある
IBM BobによるSPSS需要予測時系列モデル解釈の自動化
- IBM BobがSPSS Modelerの時系列モデル出力ファイルを自動解析してレポートを生成
- spv-analyzeスキルで. spvファイルを解析し、R²やMAPEなどの統計値を説明文に変換
- 統計用語を使わず、ビジネス担当者にも理解できる説明文を自動生成できる
国内AIエージェント動向(2026/8/31号)
- KandaQuantumが1,285体を統制する量子インスパイアド型「Fuga」をクローズド提供、コンヴァノが医療機関特化型AIエージェント「AXON」を提供開始
- Fugaは水平通信の可否を計画段階で宣言し、成果物をコミット経由で回収する設計、AXONは診療時の会話からSOAP形式のカルテ下書きを作る機能を含む
- Fugaのコスト指標は同社の仮定に基づくため、第三者検証や再現条件の開示が重要、AXONの診療報酬関連機能は医師が最終確認が必要
耳で聞く！Python で学ぶ マクロ経済学 入門 6
- 日本、アメリカ、ドイツのマクロ経済データをPythonで比較分析し、借金増加の数式R-Gを解説した
- R-G分析、wbdataライブラリ、国際比較、財政乗数、自然債務動態
- Pythonと世界銀行データで経済指標を可視化する技術が実務に応用できる
Chandra/ACISのsubpixel imaging：SS 433をnative pixelと1/4 pixelで見比べる
- ChandraのACISでnative pixelと1/4 pixelの画像を比較し、subpixel imagingの効果を確認した
- EDSERによるevent位置調整とbinsize=0.25の1/4 pixel画像、native pixelの粗さが画像に影響する
- 1/4-pixel画像でも角分解能が4倍にならないため、PSFモデル化が必要で、event位置の扱いが画像に影響する
新規Sigmaユーザー向けに伝えたい『Sigmaと他BIツールとの違い』について
- Sigmaはクラウドデータウェアハウスにのみ接続し、クロス接続クエリをサポートしない
- データ接続性がCDWに限定され、JOIN・UNION・Lookupも同一コネクション内でのみ実行可能
- 異なるコネクション間でのデータ結合が不可で、設計思想としてスケーラビリティとセキュリティを優先している
耳で聞く！Python で学ぶ マクロ経済学 入門 5
- Pythonでマクロ経済指標の分析と因果関係検証を行う手法が紹介された
- 名目GDPと実質GDPの違い、グレンジャー因果性検定、VARモデルを用いた時系列分析が実施された
- 経済指標の解釈には物価変動の影響を考慮する必要があり、データの見方を変えることで政策分析が可能になる
「誰が悪い」から「どう直す」へ ― 政策を改善し続ける政治の仕組み : システム設計視点の行動経済学 (22)
- 政府の政策をデバッグする「5つの質問」フレームワークが公開された
- リアルリソースのボトルネック、インセンティブ設計、ロールバックコストの削減が具体的に示された
- 政策の評価基準を財源の帳尻から供給能力に変えることが重要である
Power BI で「日本の祝日」一覧を取得する
- Power BIで日本の祝日一覧を取得する方法が公開された
- 内閣府のCSVデータをWebから読み込み、Power BI Serviceでスケジュール設定する
- CSVデータの文字コードがシフトJISであることと、クエリ名の変更が必要な点に注意する
耳で聞く！Python で学ぶ マクロ経済学 入門 4
- Pythonで世界銀行データを分析し、日本の財政状況の誤解を解明した
- wbdataライブラリでAPIからデータ取得、政府債務残高と政府支出の比較
- データの視覚化で常識を疑う視点が重要で、経済指標の再評価が必要
精度99％の落とし穴
- 精度99％のAIでも誤判定が起こる
- 基準率の誤謬、病気の珍しさと誤判定率の関係
- 病気が珍しいと誤判定が増えるため再検査が必要
