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✍️概要

昨今データ基盤構築の重要性が問われる中、開発者体験を意識した使われるデータ基盤構築や、構築したデータをどうビジネスに活かしていくか、どう生産性を上げていくかも合わせて注目されています。
本イベントではDatabricksに注目し、データ基盤としてだけではなく様々な連携、分析への活用事例にスポットライトを当てて各社の活用方法をご紹介します！

🧑‍🏫公募LT枠について

LTスピーカーを1名公募いたします！
LTのお時間は10分+QAの枠です。
※公募LT枠にお申し込みされる方は、申し込み時のアンケートに必要な情報（連絡用SNSアカウント/LTテーマ;仮でOK）をご記入ください！

4人に聞いてみたいことを、申込み時の事前アンケートにご記入ください！

当日、セッション毎のQ&Aコーナーで回答いただきます！
※すべてのご質問については触れられない可能性がありますのでご了承ください。

🕛タイムテーブル

🧑‍💻こんな方におすすめ

• データエンジニア
• SRE、インフラでデータ周りを兼業しているエンジニア

☑️イベントのゴール

• Databricks活用術を持ち帰って社内でのデータ基盤構築や活用に活かすことができる。
• Databricksについてデータ基盤の活用以外での活用方法を知ることができる。

💻参加方法とプレゼント企画

ご参加いただいたアンケート回答者の中から抽選でデータ分析失敗事例集: 失敗から学び、成功を手にするを5名様にプレゼント差し上げます。

🗣️スピーカー

LT①：『出版社こそデータドリブンに！Databricksを活用したデータ民主化への第一歩』

椋林　淳一（むくばやし じゅんいち）
株式会社集英社
情報システム部 情報マネジメント室
メディア系ベンチャー、Retty株式会社、合同会社DMM.comを経て株式会社集英社に入社。Retty株式会社時代にデータアナリストにジョブチェンジをして、現在は社内のデータ環境整備や事業のKPI達成に向けた仮説構築から分析実行、レポーティングまでのディレクションを主に担当しています。

LT②『データアナリストが行うDatabricksを活用したETLの自動化事例』

西川 史乃亜（にしかわ　しのあ）
株式会社BuySell Technologies
データアナリスト
旅行会社、リユース企業を経て、バイセルに入社。データアナリストとして、データ分析・効果検証・データの可視化・アナリティクスエンジニアリング（Databricks）を担当。

LT③『GitHubを使わずDatabricksだけでお手軽にライブラリ共有やCIができる環境を作ってみた』

保坂 桂佑（ほさか けいすけ）
株式会社カケハシ
データサイエンティスト
東京大学大学院総合文化研究科修了。修了後は、株式会社NTTデータ数理システムにてデータサイエンス専門の研究員として勤務。さまざまな業界のデータ分析やアルゴリズム開発を担当する。その後、株式会社リクルートコミュニケーションズへ転職。データエンジニアリンググループのマネージャーとして勤務したのち、株式会社カケハシへ。2013年データ解析コンペティション優秀賞受賞。著作（共著）に「Kaggleで勝つデータ分析の技術」（技術評論社）。

公募枠LT④『VSCodeでのDatabricks開発もお勧めしたい 』

阿部 和貴（あべ かずき）
株式会社エーピーコミュニケーションズ
データエンジニア
大学院卒業後、商社にて放射線計測機器の研究開発を行う。社内サービスのデータ分析、学生時代のDeep Learningを用いた経験からジョブチェンジを決意し、株式会社エーピーコミュニケーションズに入社。現在はDatabricksやETLツールを活用し、顧客のデータ分析基盤の導入支援や構築を担当している。

LT⑤『Databricksを活用してDELISH KITCHENのレシピレコメンドを開発した話 』

古濵 尚樹（ふるはま なおき）
株式会社エブリー
データサイエンティスト
香川大学工学研究科修了後、新卒で株式会社エブリーに入社。現在3年目。入社後は、新規事業のデータ基盤構築や、Databricksを用いたETLパイプラインの開発に従事。現在は、DELISH KITCHENのレシピレコメンドの開発をメインで担当している。

⚠️諸注意

• 参加用リンクは開催当日、参加確定者にconnpass経由で通知します。
• エージェントの方や営業目的でのイベントの参加はご遠慮ください。
• 性別/性的指向/障碍の有無/人種/宗教/年齢/容姿/体格/技術の選択に関わりなく、 誰もが気持ちよく参加できるようにご協力ください。
• 当イベントの内容およびスケジュールは、予告なく変更となる場合があります。予めご了承ください。
• イベント参加時に入力いただいた情報は、以下に基づき扱います。
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