SQL

データ インテリジェンス プラットフォーム Seek AI を発表し、反復タスクを自動化

ジェネレーティブ AI とそのテキストから画像への変換機能に関する誇大宣伝がアートの世界を混乱に陥れる中、それを使ってコードを書くこともできることを忘れがちです。 ジェネレーティブ AI、特に大規模な言語モデルを使用する新しいデータ インテリジェンス プラットフォームである Seek AI がローンチされたばかりです。 この会社は、データの専門家であり起業家である CEO の Sarah Nagy によって作成されました。Sarah Nagy は、技術に詳しくない同僚が必要なデータにアクセスするには、利用可能なデータ ツールが不十分であると感じていました。 Nagy と共同設立者の Sarah Smith は、解決策として AI の最新の進歩に目を向けることにしました。 「DALL-E、Stable Diffusion、GPT-3 などの生成 AI を扱ったことのある人なら、魔法のように機能するこれらのモデルのパワーを体験したことでしょう。 しかし、ジェネレーティブ AI がコードを書くこともできることをご存知ですか? これが実際に動作しているのを初めて見たとき、人々がデータを扱う方法が変わるだろうとすぐにわかりました。」 コーディングに慣れていないビジネス ユーザーにとって、データ アクセスは困難な場合があります。これにより、ビジネス ユーザーを支援するデータ プロフェッショナルのすでに重いワークフローにさらに時間がかかる可能性があります。 Nagy 氏は、データ キャリアの一環として、同僚のためにデータを取得するために手作業でコードを記述することに毎日かなりの時間を費やしたと言います。 Seek AI は、これらの反復タスクを自動化する SaaS プラットフォームを立ち上げました。 同社によると、Seek AI により、データ チームはデータベース クエリ プロジェクトを自動化および監視して、販売およびマーケティングの目的に焦点を当てた生産性を向上させることができます。 「私たちは、人工知能を使用して非効率なデータ …

データ インテリジェンス プラットフォーム Seek AI を発表し、反復タスクを自動化 Read More »

Zenlytic が 540 万ドルを調達してより優れたビジネス インテリジェンスを構築

Zenlytic のロゴ 「信頼できないデータは、データがまったくないことよりも悪いことです。Zenlytic は、ブランドがビジネスの固有のレポート ニーズを解決するように調整された BI ツールを使用して、データの混乱を終わらせるのに役立ちます。」 Zenlytic の CEO である Ryan Janssen 氏は次のように述べています。 ニューヨーク(PRWEB) 2022 年 11 月 14 日 コマース向けのエンタープライズ レベルのビジネス インテリジェンス ツールである Zenlytic は本日、Bain Capital Ventures が主導するシード資金で 540 万ドルを調達したと発表しました。 このラウンドのその他の参加者には、Primary Venture Partners、Correlation Ventures、Company Ventures、Habitat Partners (Red Antler)、および Sequoia Scout Fund が含まれます。 Zenlytic は、ビジネス インテリジェンスと製品分析をシンプルな自然言語インターフェイスに統合する、コマース ブランド向けのツールです。 技術者以外のユーザーは、Zenlytic を使用して、データ チームに頼ることなく、1 つのツールで獲得、コンバージョン、保持を促進するものを発見できます。 Zenlytic の共同創設者兼 CEO …

Zenlytic が 540 万ドルを調達してより優れたビジネス インテリジェンスを構築 Read More »

データ インフラストラクチャ マネージャー プログラム – グレートブリテンおよび北アイルランド連合王国

リース: イギリス 契約: 永続給料: £38,000 – £45,000 役割の目的 サイトセーバーは、組織のレポートと意思決定に運用上の洞察を活用するために、データ管理と分析のデジタル変革を進めています。 提供される機会は、Data Analytics and Reporting Team (DART) 内で不可欠です。 投稿者は、DHIS2 または同様のソフトウェアでの新しいプログラム データ管理出力システム/プラットフォームの開発を主導します。 彼らは、データと分析を使用するための変革の重要な柱として、Sightsavers プログラム データの管理と調査のためのデータ プラットフォーム用の新しいプログラム データ インフラストラクチャの作成をサポートします。 番組データ基盤管理者の役割について この役割は、組織全体のプログラム関連データ ユーザーが DHIS2 などで視覚的分析とビジネス インテリジェンスを開発および統合するためのプラットフォームを提供する、新しいプログラム データ インフラストラクチャの開発をサポートした実績のある経験を持つ人に適しています。 ポストホルダーは、優れた利害関係者管理の経験を持ち、プログラムのデータ プラットフォームとインフラストラクチャが Sightsavers のデータ ガバナンス フレームワークとアーキテクチャに確実に適合するようにします。 役割内の責任は詳細に記載されていますが、これらに限定されません。 新しいプログラム管理出力データ システムの開発をリード– プロジェクトに適切なリソースと適切なガバナンス プロトコルが整備されていることを確認し、システムの実装を成功させるために利害関係者と調整し、新しいデータ構造とデータ フローの開発を主導し、新しいシステムを支えるプロセスを文書化し、プラットフォームとベンダーへの推奨事項を進めます。そのニーズを満たし、プロジェクト マネージャーを監視し、ビジネス統合プログラムと協力して変更管理の側面を調整することができます。 組織の報告のためのプログラム管理出力システム プログラム データ インフラストラクチャの開発をサポートします。 プログラムの標準と原則を定義し、認定されたデータ セットを確立して維持し、データ フローをマッピングし、データ ガバナンス フレームワークの推奨事項とガイダンスを使用して新しいデータ …

データ インフラストラクチャ マネージャー プログラム – グレートブリテンおよび北アイルランド連合王国 Read More »

求人情報: シアトル マリナーズ – 複数の求人

アナリスト、野球プロジェクト デパートメント: 野球プロジェクト報告先: ベースボール プロジェクト ディレクター状態: 免除 第一目的: 革新的なツールの作成とコミュニケーションの合理化に重点を置いて、プレーヤーの獲得、プレーヤーの最適化、ゲーム内戦略、およびより広範な野球運営グループのその他の分野にわたるプロジェクトの提供を担当しています。 必須機能: ダッシュボード、レポート、教育資料を提供して、より広範な野球運営全体で証拠に基づく意思決定を促進します。 マリナーズの計算および通信プロセスを合理化するための新しい戦略とテクノロジーを特定します。 試合後のフィードバックと試合前の準備のためのデータ パイプラインを設計およびサポートします。 組織のあらゆるレベルで、データに基づいたシーズン中の選手計画をキュレートして提供します。 エビデンスに基づくシーズン レビュー、オフシーズンの目標、個別のトレーニング プログラムなど、すべてのマリナーズ プレーヤー向けの総合的なオフシーズン エクスペリエンスを作成します。 ドラフト ルーム プロセス、アマチュア統計データベース、選手プール管理など、マリナーズのアマチュア スカウト インフラストラクチャの成長を刺激します。 潜在的なトレードの概念、メジャー/マイナー リーグのフリー エージェントの署名、およびルール 5 ドラフトの選択を評価するための、先鋒選手の獲得演習。 公式および非公式の両方の状況で、プレーヤー獲得の決定に貢献します。 内部の指標とプロセスについて、コーチ、スカウト、その他のスタッフからのアドホックなリクエストに対応します。 割り当てられた他の任務を完了します。 教育と経験: 統計学、コンピュータ サイエンス、数学、またはデータ サイエンスに関連するその他の STEM 分野の学士号を取得していること。 正式な教育の代わりに、同等の適切な実務経験が管理者によって承認される場合があります。 コンピテンシー、知識、スキル、能力 (KSA): R、SQL、Python、および/または同等の言語で大規模なデータセットを処理する習熟度 Shiny アプリケーションまたはその他の Web 開発経験 利害関係者のニーズを定義し、プロジェクトのビジョンを整理する実証済みの能力 野球の分析、戦略、トレンドに関する実用的な知識 予測モデルの構築経験があることが望ましい。 基本的なスペイン語の流暢さが望ましい。 必要な仕事のスキルと知識を備えていること。 仕事の割り当てを正確かつ迅速に徹底的かつ完全に完了します。 エラーを特定して修正します。 仕事の細部に注意を払い、注意深く、機敏で正確です。 …

求人情報: シアトル マリナーズ – 複数の求人 Read More »

データギャップを埋めることは、アイルランドの医療技術企業にとって不可欠です

InterSystems の John Kelly 氏は、多くの医療技術企業が初期の段階で相互運用性について十分に考えておらず、それが永続的な影響を及ぼしていると述べています。 多くの医療技術企業の創業者は非常に革新的で、しっかりとしたビジネス プランを持っていますが、医療提供者や他のソリューションとデータを共有するための相互運用性戦略の実現に苦労しています。 アイルランドの医療技術者である InterSystems の調査によると、14pc では、開始時に相互運用性を十分に考慮しなかったことが、後で重大な問題を引き起こしたことがわかりました。 これは、データ人材の不足によって増幅されます。 この調査では、アイルランド企業の 3 分の 1 以上 (36pc) が、必要な社内スキルの不足が相互運用性の達成を妨げていることを発見したことが明らかになりました。 また、調査対象者全員がデータの相互運用性戦略を持っていますが、相互運用性が前進する方法であることを認識していますが、この困難なタスクを達成する方法をまだ決定しようとしています. 医療技術者は、データを収集、処理、および管理するために設計されたサードパーティのデータ プラットフォームを使用する場合があります。 しかし、調査によると、ほぼ 10 人に 3 人 (28%) が、医療データ標準との相互運用性を促進する機能を備えていないプラットフォームを使用していることがわかりました。 現状では、包括的なデータの相互運用性を達成することは、多くのアイルランドの医療技術企業を超えており、企業が規模を拡大しようとする場合、これは深刻な欠点です。 医療技術の進歩により、データから洞察を生成、収集、生成して共有できるコネクテッド デバイスの数が増加しています。 初期段階では、医療技術企業はポイントツーポイント インターフェイスまたはスタンドアロン ソリューションに依存する場合がありますが、競争の激しいヘルスケア市場でのスケーリングに関しては、実際の困難に直面する可能性があります。 このようなアプローチに依存し続けると、企業は手作業でコーディングし、インターフェイスをテストし続ける必要があり、これは困難で時間がかかります。 この調査から、アイルランドの医療技術者が橋渡しする必要がある大きなデータ ギャップがあることがわかります。 しかし、データ スキルが世界的に不足しているため、最良かつ最も効果的なオプションは、医療の相互運用性標準の複雑さと要件にすでに精通しているベンダーとのパートナーシップを模索することです。 患者の全体像を把握するために、ほとんどの医療技術企業は、接続されたデバイスからのデータを、電子医療記録 (EMR) などに既に存在する大量の医療データと組み合わせることができる必要があります。 多くの医療データがまだ離散的で構造化されておらず、多くの場合、従来のデータ標準にしか準拠していないか、まったく準拠していない EMR や CRM システムからのものである場合、これは簡単なことではありません。 この作業は時間のかかる困難な作業であるため、調査では、アイルランドの医療技術者の 30% がデータを整理してクリーンアップするための時間を見つけるのに苦労していると答えており、28% がデータを分析して洞察を生み出すことが大きな課題であると述べていることは驚くべきことではありません。 健康データ管理プラットフォーム 相互運用性に対処する必要があることを認識して、医療技術企業はさまざまなアプローチを採用しています。 調査回答者の …

データギャップを埋めることは、アイルランドの医療技術企業にとって不可欠です Read More »

WildFly 27、Spring Release Candidates、JDK 20 の JEP、Project Reactor

2022 年 11 月 7 日の今週の Java ラウンドアップでは、OpenJDK、JDK 20、OpenSSL CVE、Build 20-loom+20-40、Spring Framework 6.0-RC4、Spring Boot 3.0-RC2、Spring Security 6.0-RC2、Spring Cloud 2021.0 からのニュースを特集しています。 .5、WildFly 27、WildFly Bootable JAR 8.1、Quarkus 2.14.0 および 2.13.4、Project Reactor 2022.0、Micrometer Metrics 1.10 および Tracing 1.0、JHipster Lite 0.22.0、および Camel Quarkus 2.14 および 2.13.1。 OpenJDK JEP 432, Record Patterns (Second Preview) は、 候補者 に ターゲットに提案 JDK 20 …

WildFly 27、Spring Release Candidates、JDK 20 の JEP、Project Reactor Read More »

WildFly 27、Spring Release Candidates、JDK 20 の JEP、Project Reactor

2022 年 11 月 7 日の今週の Java ラウンドアップでは、OpenJDK、JDK 20、OpenSSL CVE、Build 20-loom+20-40、Spring Framework 6.0-RC4、Spring Boot 3.0-RC2、Spring Security 6.0-RC2、Spring Cloud 2021.0 からのニュースを特集しています。 .5、WildFly 27、WildFly Bootable JAR 8.1、Quarkus 2.14.0 および 2.13.4、Project Reactor 2022.0、Micrometer Metrics 1.10 および Tracing 1.0、JHipster Lite 0.22.0、および Camel Quarkus 2.14 および 2.13.1。 OpenJDK JEP 432, Record Patterns (Second Preview) は、 候補者 に ターゲットに提案 JDK 20 …

WildFly 27、Spring Release Candidates、JDK 20 の JEP、Project Reactor Read More »

SQL と NoSQL: 7 つの重要ポイント

開発者は、継続的な教育の必要性を十分に認識しています。 取り上げるべき新しいフレームワークであろうと、学ぶべき新しいサービスであろうと、イノベーションと適応は開発の基本です。 今日の最もホットなトピックの 1 つは、標準 SQL データベースを使用するか、NoSQL データベースに移行するかの決定です。 NoSQL データベースは、Carlo Strozzi のイノベーションのおかげで、何十年も前から存在しています。 しかし、これらのデータベースは 2000 年代初頭まであまり話題になりませんでした。 現時点では、Google や Amazon などの企業が NoSQL データベースの開発に力を入れ始めました。 最近の人気にもかかわらず、多くの開発者、アーキテクト、およびデザイナーは、NoSQL データベースが提供するものに完全に対応していない可能性があります。 したがって、2 つのデータベースの違いの概要については、すべての開発者が知っておくべき次の 7 つの重要なポイントを確認してください。 SQL データベースは、SQL 言語の使用により分類されます。 誰かが SQL 経由でやり取りできるデータベースはすべて SQL データベースです。 強力で広く使用されている言語として、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL などの多数のデータベースで使用されています。 クエリ言語を使用すると、ユーザーは複雑なクエリを記述したり、複数のテーブルからデータを取得したりできます。 この普遍性により、信頼性を必要とするすべての人にとって安全な選択となります。 一方、かなり大まかに分類されますが、SQL を使用しないデータベースは NoSQL データベースです。 すぐにわかるように、NoSQL データベースとやり取りする方法は、スキーマの設計に応じて、データベースごとに大きく異なる可能性があります。 問題の 2 つのデータベースのその他の一般的な名前は、リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースです。 SQL またはリレーショナル データベースは、データを定義済みのモデルに格納することで、データを簡単に使用して信頼できるようにします。 …

SQL と NoSQL: 7 つの重要ポイント Read More »

年間 10 万ドル以上のモントリオールの求人 8 件

モントリオールの競争の激しい(まだ人手不足の)市場で、ますます高い給与を目指して、グラインドセット(グラインド指向の考え方)にとどまる人もいれば、宝くじに飛びついて当選する人もいます。 これを読んでいるあなたは、前回の宝くじの当選者ではないことはほぼ確実ですが、より高い給与の恩恵を受ける可能性があります。 もう探す必要はありません。これらの求人は、あなたのチケットになる可能性があります…まあ、少なくともあなたが今持っているよりも多くのお金。 給与: $100,000 ~ $120,000 会社名:テクノジニー 場所: モントリオール、QC 応募者: 応募者はバイリンガルで、エンジニアリングの学士号を取得しており、メンテナンス、トラブルシューティング、または機器の最適化の分野で 3 年以上の経験がある必要があります。 また、PLC プログラミング、コンピューターのトラブルシューティング、産業用コンピューター ネットワークの経験も必要です。 お申し込みはこちら パブリッシングマネージャー 給与: $100,000 会社: Éditions Michel Lafon Canada, Inc. 場所: モントリオール、QC 応募者: 複数のプロジェクトを管理するコツを備えたバイリンガルで経験豊富な編集者は、この役割に適しています。この役割には、著者の募集、法務部門との連絡、言語の権利の管理、ピッチ シートの作成などの編集活動が含まれます。 また、関連分野の上級学位も取得している必要があります。 お申し込みはこちら 空力エンジニア 給与: $140,000 ~ $175,000 会社: ベータ エアロ カナダ ULC 場所: モントリオール、QC 応募資格: この役割の最も簡単な資格は流暢な英語で、フランス語は必要ありません。 ただし、エンジニアリングの学士号、理想的には修士号または博士号、航空機性能分析、データベース生成およびシミュレーションとの統合に関する 2 年以上の経験、Python または MATLAB を使用したスクリプト作成の 2 …

年間 10 万ドル以上のモントリオールの求人 8 件 Read More »

SQL LIKE 演算子の例 – KDnuggets

SQL LIKE 演算子の例 SQL お気に入り 演算子は、列内の特定のパターンを検索するために使用されます。 これは常に どこ 句を使用して任意の数の条件を組み合わせることができます と 金 金 オペレーター。 LIKE 演算子と相互に使用されることが多いワイルドカードが 2 つあります。 「%」記号は、ゼロ、1、または複数の文字を表します。 例: 「a%」の場合、「a」で始まる名前が検索されます。 サイズ制限はありません。 「_」アンダースコアは 1 文字を表します。 複数のアンダースコアを追加して、固定長を定義できます。 例: 「a___」の場合、「a」で始まり固定長が 4 の名前が検索されます。 LIKE の実用的な例に入る前に、ワイルドカードと説明のさまざまな例を見てみましょう。 LIKE 演算子 説明 WHERE EmployeeName LIKE ‘g%’ 「g」で始まる従業員名をすべて表示する WHERE EmployeeName LIKE ‘%g’ 「g」で終わる従業員名をすべて表示する WHERE EmployeeName LIKE ‘%en%’ 任意の位置に「en」が含まれる従業員名を表示します WHERE EmployeeName LIKE ‘_g%’ 2 番目の位置に「g」が含まれる従業員名を表示します …

SQL LIKE 演算子の例 – KDnuggets Read More »