教育

データエンジニアリング、アナリティクス、モバイルマーケティングについて、さまざまな教育機関や業界イベントで講義や講演を行ってきました。

講演とケーススタディ

Bandai Namco MobileでAmazon QuickSightを使い、ミリ秒単位でレポートを実行

ケーススタディ

イベント: AWS Case Study

2024
Online

対象: データエンジニア、マーケティングアナリティクスのプロフェッショナル

Bandai Namco Mobileは、AWS GlueやAmazon QuickSightなどのAWSサービスを活用してマーケティングデータパイプラインを効率化しました。その結果は?⚡インサイトの取得スピード向上、生産性の向上、そして大幅なコスト削減です。

進化するランドスケープ:F2Pモバイルゲームにおけるユーザー獲得の実践的イノベーション

テクニカルトーク

イベント: 2023 Core Talks: Data after dark

2023
Helsinki, Finland

対象: モバイルゲーム業界のプロフェッショナル

この講演では、F2Pモバイルゲーム業界におけるユーザー獲得のための実践的なデータサイエンスのイノベーションを紹介します。dbtなどのツールを使った堅牢で信頼性の高いマーケティングデータパイプラインの構築方法、AppleのSKANやAndroid Privacy Sandboxといった新しいプライバシーフレームワーク下での収益帰属という複雑な課題への取り組み、そしてマーケティング予算の効果を最大化するための最適化手法の適用について解説します。進化し続けるデジタル環境の中で、データを利益ある成長につなげる実践的なインサイトに変えることに焦点を当てています。

ゴブリン流dbtガイド:AthenaとAWSによるパイプライン

ミートアップ

イベント: dbt meetup Barcelona

2023
Barcelona, Spain

対象: アナリティクスエンジニア、データエンジニア、業界のプロフェッショナル

2021年にバルセロナで開催されたdbtミートアップで行った講演の更新版で、AWS Glue Rayの使用方法を紹介しています。

AWSとdbtを使ったマーケティングパイプライン

ミートアップ

イベント: dbt meetup Barcelona

2021
Barcelona, Spain (virtual)

対象: アナリティクスエンジニア、データエンジニア、業界のプロフェッショナル

このミートアップでは、AWS Athenaとdbtを使用したマーケティングパイプラインの構築方法を発表しました。

SKAdNetworkケーススタディ:Rovio

ケーススタディ

イベント: Singular.net Case Study

2021
Online

対象: モバイルマーケティングのプロフェッショナル

RovioがF2Pモバイルゲームのマーケティング測定と最適化にSKAdNetworkを活用し、iOS 14.5以降への対応と精度の3倍向上を達成した過程を示すケーススタディです。

Rovio SKAdNetworkケーススタディ ウェビナー Q&A

ウェビナー

イベント: Singular.net Webinar

2021
Online

対象: モバイルマーケティングのプロフェッショナル、UAマネージャー

VungleやSingularの業界リーダーとともに登壇したこのQ&Aセッションでは、iOS 14.5とSKAdNetworkの時代におけるRovioのユーザー獲得と成長への取り組みについて、インサイトを共有する機会を得ました。

コース

CS E4610: Modern Database Systems

修士課程

機関: Aalto University

場所: Espoo, Finland

期間: 2018

Aristides Gionis教授が担当するコースのチュートリアルです。PostgreSQL、Elasticsearch、Apache Sparkを扱いました。

トピック
SparkSQLSearchDatabases

ワークショップ:Apache Sparkによるビッグデータ処理

ワークショップ

機関: National Polytechnic Institute - Computing Research Center

場所: Mexico City, Mexico

期間: 2016

本ワークショップは、Apache Hadoopを凌駕する、大規模データセット処理のための強力かつ高速で便利なツールであるApache Sparkに関する実践的な知識を参加者に提供することを目的としています。参加者は、Scalaプログラミング言語を使用してSparkアプリケーションを作成し、構造化・非構造化データセット、またはデータストリームを処理する方法を学びます。

トピック
SparkBig Data