悪用厳禁：絶対に成功するA/Bテストの作り方
ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理し… オライリージャパンさんからは、売れ行きがとてもいいという話を伺っており、これで新しいノートPCを買う足しになるかなぁと思っています。 物理本については少数ですが、Cloudera World Tokyo2017で限定販売されるそうです。CWT2017申し込みが始まったので、物理版がほしい方は申し込むとよいんじゃないでしょうか。 書評もいくつか届いており、勝手ながら紹介させていただきます。
「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」という偉い人の脳内はどうなっているのか – ところてん – Medium
この記事は、前出の本に入れる予定だったコラムのうちの一つです。 正確にいうと、本に入れる予定だったけど、メイン側で締め切りをぶっちぎっていたら、コラムを追加できるような空気じゃなくなって、書くのをやめたものです。 本の宣伝を兼ねて、没にしたコラムに日の目を見させて、あわよくば第二版で入ればいいなー、という内容です。 データサイエンティストの頭の中「偉い人たちは頭がおかしい」と言っても、それは相対的なものであるため、比較対象であるデータサイエンティストの頭の中を覗いてみましょう。 データサイエンティストは組織におけるデータ活用状況について、レベル分けして考えます。そして、基本的に前のレベルが実現できなくては、次のレベルに進むことはできないと考えています。 以下のレベル分けは私が適当に思い描いているものですが、同業者なら大よそ一緒なんじゃないかと思います。 Lv0: データ収集、ログ設計Lv1
なぜビジネスコンテストからビジネスが生まれないのか？
学生時代にビジネスコンテストで賞金稼ぎをしていた、ところてんです。 最近、いろいろあって、なんとなくビジネスコンテストの何がクソかが分かってきたので、ポエムを書いてみます。 最近、人事系のブログやら記事やら書籍では、Will,Can,Mustという概念がよく言及されています。私がこの概念を始めて知ったのは、サイボウズ社の社長の青野さんが書かれた「チームのことだけ、考えた」からです。せっかくなので、同書から引用しましょう。 「チームのことだけ、考えた」から引用Willは「自分がやりたいこと」で、これはそのままです。 Canも言葉通りで「自分ができること」です。 Mustだけ少し難しくて、これは「会社や社会から求められていること」というようになります。 Will,Can,Mustが組み合わさった領域というのは、自発的にも高いパフォーマンスが発揮でき、かつ社会的にも高いパフォーマンス（売上、利益
闇のDevOps DevOpsと業績評価 – ところてん – Medium
ここから、DevとOpsが協力すればより効率的になる＝DevOps、という言葉が生まれました。 当時は大企業においてはDevとOpsが分かれていることが当たり前だったのです。そして、大企業における当たり前が、当たり前ではないことに気付き始め、DevOpsを実現するためのツールができ始めたころでもあります。 ではなぜ、大企業ではDevとOpsが分かれているのが当たり前だったのでしょうか？ ハードウェアの時代その昔、産業の主役はハードウェアでした。 そのため、多くの企業はハードウェアを作ることに対して最適化が行われました。 ハードウェアには研究開発、製造、運用サポートといった大きな区分けが存在します。そして、それぞれの仕事において要求する人材レベルは異なります。 加えて、大量生産された製品の運用サポート（設置作業員、サポートセンタ）には、大量の人員が必要になってきます。 したがって、組織を研究
Amazon Dash Buttonは何がヤバイのか
Amazon Dash Buttonについて、人と話す機会が何度かあったので、 いかにAmazon Dash Buttonがヤバイかを毎度説明するのだが、 「あんな電池が一年で切れるデバイスは使えない」 「商品がドラッグストアよりも高いのに買うやつはいない」 といった的外れな答えが割と帰ってきて、もんにょりすることが多いので、私が思うヤバさを解説してみようと思う。 エンジニアリング的なヤバさ Amazon Dash Buttonは、どう考えてもビジネスモデルから逆算してハードウェアを設計しているので、ハードウェアから設計して、ビジネスモデルを作ろうとしている連中は絶対に勝てない。 ビジネスモデルによってハードウェアに対する要求は大幅に変わる。 IoTデバイスはコスト、大きさの面でリソースが限られているため、限られたリソースをどこに割り振るかで、要求を満たせるかどうかが決まる。 Amazon
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