新しい自己紹介です。

DATA Saberの弟子募集中です🙂‍↕️ 再挑戦組も歓迎(挑戦時の師匠に連絡すると良い)

#Tableauうまうま会 あと5席、空き席あります🪑✨ 今回のお店も、せーちゃんが「うまい！」と言っていたお店なので、楽しみです✨ 迷ってる方、これまでも多くの方がコミュニティのイベント参加デビューしてますので、安心してお申し込みください🥳

ここの店は行ったことあるけど、マジでうまい！以前行った時は酒が進みすぎてベロベロでした！ うまうま会は私自身tableauのリアルイベントで一番最初に行った会で、tableauとしてもイベントとしても、初心者でもおすすめですよ！

今年の #VizGames、挑戦したいなと思っている人は8月上旬までに「自分の興味のあるテーマとデータを使ってストーリーのあるデータビジュアライゼーションを作る。」練習をすると良いです！8月上旬までの間に2個くらい作れるとよいですかね。 Tableau Publicで「#VizGames」で検索すると去年の予選作品を見ることができます。どれも力作なのでとても参考になると思います。public.tableau.com/app/searc… なんでこんなことを言うかというと、与えられたテーマに対して、自分なりのトピックを定めてデータを探して、分析してストーリーを作ってダッシュボードにまとめるという作業は思ったより難しいからです。 なので何度かその経験をしておいた方が良いです。仕事でバリバリやっている人でも「明確な課題がないお題」というのはあまり経験がないと思うので練習が必要です。 ダッシュボードを作る時のポイントは以下を明確にすることです。 ・ターゲットは誰か？ ・その人にどんなアクションをとってほしいか？ これが明確じゃないと何を作ってもぼんやりしてしまいます。 加えて上記の事項が決まったあとも、 ・そのために何を伝えるか？ ・どう伝えればそん人の心は動くか？ を考える必要があります。どんな情報があればその人の心は動くか？どう言う順番で示せばわかりやすいか。 伝えたいことが決まった後も最後のデザインの領域が残っています。 ・どのチャートタイプが一番わかりやすいか？ ・どういうレイアウトだと見る人が迷わずみれるか？ ・どんな配色がテーマに適していて見やすいか？ 考えることはたくさんあります。 ということで意外と大変なので8月上旬の予選開始に備えてちょっとずつ練習をしておくと良いです。先日開催された #VizRookies もとても参考になると思いますし、過去のの #VizGames の様子も見ておくと求められているものが理解できると思います。 ということで今年も最高の #VizGames が開催されると確信していますので、ぜひみなさん万全の準備をして臨んでいただければと思います！

【Bridgeで認定された皆さんへ】 卒業式の案内がDATA Saber SlackのBridge2026.3チャンネルに届いています📩 まだチェックできていない方は確認をお願いします！ 認定直後でSlackに入れていない・よくわからない…という方は、各師匠へお問い合わせを🙏 #DATASaber #DATASaberBridge202603

背景からFDEの必要性までの理由がとてもわかりやすく整理されていた speakerdeck.com/ymatsuwitter…

Cool new open-weight model by Cohere: a new lightweight 30B open-weight model for agentic coding tasks. This one builds on Command A using the parallel transformer design. Interestingly, even though it's almost half as big, it almost doubles the number of layers. Also, they say that it's been specifically developed for agentic coding, not just coding. I.e., the evaluation is inside a workflow, not just on a single prompt-to-code-answer task. For Terminal-Bench, the model has to use a terminal, inspect the environment, run commands, read outputs, etc. For SWE-Bench the model works on real GitHub-style software issues where it has to understand the repository, find relevant files, make a patch, pass tests, etc. SciCode and LiveCodeBench are more traditional because they mostly test whether the model can produce correct code for a specified problem. Sure, this still requires reasoning, but it's more like “Implement a numerical routine to compute a scientific quantity from given equations and inputs.” which doesn't require any interaction with the environment, existing files, tests, etc. The focus on the agentic code benchmarks is probably why it's far ahead of Gemma 4 on those. Overall, it's pretty competitive although not quite Qwen3.6-level performance.

DATA Saber認定を経てやりたいこと・やっていきたいこと（宣言） ・TTUG発足 ・師匠 ・PublicへのViz投稿 #DATASaber

こうすると現実にちょっと雰囲気近づくかな😊✨

今日参加してくださった方にも聞いたのですが、実際パパママがイベントに参加するならいつなら都合付けやすいか広くアンケートを取りたいです。何曜日がいいもありましたらリプください🙇‍♀️