Sources tell us that Google is acquiring Kaggle, a platform that hosts data science and machine learning competitions. Details about the transaction remain somewhat vague, but given that Google is hosting its Cloud Next conference in San Francisco this week, the official announcement could come as early as tomorrow. Reached by phone, Kaggle co-founder CEO Anthony Goldbloom declined to deny that th

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これはPython Advent Calendar 2016 7日目の記事です． アドベントカレンダーの日程を勘違いしてしまっていたので，社内向けに作ったPython資料を使いまわすことでお茶を濁します。。。 Pythonの値渡しと参照渡しについてまとめてみます． Pythonでは，変数や関数に値を渡す場合すべて参照渡しで渡されています．例えば挙動だけ見れば値渡しに見えるint型でも，値が変更されるまでは元の値と同一のオブジェクトを参照しています． 例を見てみましょう． >>> def foo(a): ... print(a, id(a)) ... a += 1 ... print(a, id(a)) ... >>> b = 0 >>> print(b, id(b)) 0 4297514880 # 'b' 用の領域が確保されている >>> foo(b) 0 4297514880 # ここま

この記事はGeekWomenJapan Advent Calendar 2016 3日目の記事です． PyLadies Tokyoの紹介／2014年 #PyLadiesTokyo 1年の活動振り返り／2015年 に引き続き，今年もPyLadies Tokyoの1年の活動を振り返ってみます． PyLadies Tokyo ※ほとんど昨年の使い回し PyLadies Tokyoは，女性Pythonistaのための国際的コミュニティPyLadiesの東京支部として，2014年9月に設立されました．2014年10月に初のMeetupを行ってから，定期的にMeetupや他コミュニティとのコラボイベント等を開催しています．2016年には，Meetup以外にもPyCon JP 2016に参加したり，輪読会を行ったり，合宿を実施したりしました． PyLadies Tokyo Meetup（2016年） P

はじめに 本記事はDATUM STUDIO Advent Calendar 2016の2日目の記事である。 ここでは主にDATUM STUDIO株式会社の取締役である里洋平氏との関わりについての書いてみたい。 昨日の記事とはうって変わって、難しいR言語のコードは出てこないので、とりあえず安心してもらいたい。 私と里洋平との出会いは、今では超人気R言語コミュニティとなったR勉強会＠東京-Tokyo.R、通称"Tokyo.R"だ。 一番最初にお邪魔したのが2010年らしいので、もうかれこれ6年経つわけだ。 私も大人になりました。 そんな、里洋平と最後に仕事をしたのはいつだろうか。 あれは2年前の夏ごろだったと思う。 里洋平が今度出版する書籍の赤入れ(レビュー)を行おうと、友人のやっている会社がある雑居ビルの一室に、友人ら4人で集まったのだ。その時の様子はこちら 泥酔しているだけのように見えるが

里洋平と最後に飲んだのはいつだろうか。 あれは去年の夏ごろだったと思う。渋谷にあるおしゃれなビアバーに二人で入った。 店の名前は忘れたが、一階にレジがあり、そこでビールを購入して二階のテーブルまで自分たちで持っていって飲むという珍しい方式だったことを覚えている。 そのころ私は転職活動中だった。 まだ寒い時期に受けたC社は、最終面接に合格したにもかかわらず、その後に行われた面談で落とされた。 次に受けたM社は、筆記テストの後に「この問題を解けたのはあなたが初めてです」と言われたが落ちた。 私には何かが足りない。壁にぶつかっていた。 そのころの里洋平は会社を立ち上げて間もないころで、社員はまだ5人いなかったと思う。 業績は好調で常に人手不足だということだった。 私は言った。 「君のところで僕を雇ってもらうことはできないかい？」 里洋平は言った。 「ダメだよ。君は技術力はあるが人間性に問題がある

これは，クローラー／Webスクレイピング Advent Calendar 2016の1日目の記事です． JavaScriptを利用したページをスクレイピングするためには，スクリプトを実行し，ページを適切にレンダリングする必要があります． 本記事では，そのようなケースに便利なPythonライブラリscrapy-splashを紹介します． 前置き ScrapyやSplashを既にご存知の方は読み飛ばして下さい． Scrapyとは？ Scrapyとは，Python製のクローリング・スクレイピングフレームワークです．フレームワークというだけあって，Scrapyにはクローリング・スクレイピングに便利なオプションがあらかじめ用意されています． Scrapyに用意されている便利なオプション例 サイトクローリング間隔を設定 robots.txtを解釈したクローリングを自動的に実行可能 Scrapyを利用す

クラウドとビッグデータを使い、高度の管理社会を作り平和な日常を作れるのか？高齢者は戦争の矛盾を知り、苦労と親孝行をして来た。世を儚む時間もカネもないのです。政治にカネがかかるのは当然。しかし政治家が結果責任を負わず、貧乏と言う境遇を無視してはいけない。いまのPCは金の成木になってしまった。これが技術者のあり方なのか? 返信削除

CodeZineがお届けするPodcast「かまぷとゆうこのデベロッパーズ☆ラジオ」略して「デブ☆ラジ」。この番組では、USP研究所のかまたひろこと、CodeZine編集部の近藤佑子が、ソフトウェアデベロッパーのみなさんに向けて、IT技術に関するちょっといい話をお送りします。音声に加えて、ダイジェスト版の記事もお届け。第3回のゲストは、Linuxカーネルに関する同人誌サークル「低級はっかーズ」の岩尾はるかさんです。 Linuxカーネルは賃貸でいう大家さんみたいなもの iTunesからの視聴はこちら！ 岩尾はるかさん（中）：計算機を使って何かするよりも、計算機の仕組みや高速化そのものに興味がある。某IT企業でエンジニアとして働きつつ、趣味はゲームと旅行。JavaScriptと仲良くなりたい。 近藤佑子（以下、ゆうこ）　今回のゲスト、同人サークル「低級はっかーズ」の岩尾はるかさんの登場です！

以前、Salvatore Sanfilippo氏によって開発されたエディタ「Kilo」を取り上げたところ、高い関心を集めた。Kiloはclocカウントでソースコードが1000行以下で、しかもcursesなどのライブラリも使っていない。VT100の基本的なエスケープシーケンスとlibcで提供されている機能だけを用いて実装されたエディタで、シンタックスハイライトにも対応している。C言語1000行程度でここまで実用的なエディタが開発できるというのは、教育向けの素材として興味深い。 本連載では、Kiloのソースコードを読み、どのような仕組みでエディタが作られているかについて紹介する。C言語でソフトウェアを開発する際に利用する機能が網羅されており、学習素材としてなかなかのポテンシャルを持っている。エディタがどのように実装されているのかを知るためにも、一度は読んで見てほしいソースコードだ。 頭から読む

こんにちは、fluct SSP開発本部の@saxsirです。 今年の4月に入社した新人ですが、職場ではgolangとかAWSとかを使って社内向けのプロダクトをゴリゴリと開発しています。 さて、VOYAGE GROUPでは人事評価制度の一つとして技術力評価会という相互評価の仕組みがあります。 これは年に2回ほど開催されており、直近半年くらいの仕事から何かテーマをピックアップし、別チームのエンジニア2名（評価者）に「私はこんなすごいことをやったんだよ、どやっ」とお話しながら自分の技術力を評価してもらうという場になります。 もちろん、新卒も例外なく技術力評価会を行います。 今回は初めての技術力評価会を終えて私が学んだこと、を社外の方向けに書こうと思います。（言うまでもなく、私は被評価者です） ※以下、「技術力評価会」を「評価会」と略して表記する場合があります TL;DR 「なぜやったのか」を説明

「夏真っ盛り！Spark + Python + Data Science祭り」で @chezou が発表した資料です http://connpass.com/event/34680/

昨年度の当社はほぼ100%が元請けだった。ここ数年、元請け比率は非常に高く、企業のWeb担当者の声を直接聞く機会に恵まれているともいえる。 その中でも新規で取引を始める顧客のほとんどは、サイトのお問い合わせフォームか電話から折衝が始まっている。その依頼の多くはサイトリニューアルである。ということはつまり、過去に既存のWebサイトを作った制作会社（代理店や開発会社）が存在しており、そのうえでネットで他の制作会社を検索し、私たちを見つけ、声をかけてきている。その背景には、今まで付き合ってきた制作会社に対する大きな不満があることが多い。 お会いした際には当然、今までの経緯の一環として、制作会社の何が不満だったのかを聴くことになる。きちんとカウントしたわけではないが、感覚値でいうと8割くらいは同じ理由である。それは「言ったことしかしてくれない」「自分たちから提案してくれない」である。ようするに制作

データサイエンスに注力できる環境を整えるのが重要に エンジニアがデータサイエンスを始めるにあたって、どんなスキルが必要となり、どこから取り組めば良いのでしょうか？ 日本アイ・ビー・エム、アナリティクス事業部の田中裕一氏は「コードを書くところから入るのがわかりやすい」と言います。 講演ではIBM Bluemixに用意されているJupyter notebookを使って、SparkのMLlibでNaive Baseを実装した判定器を作るデモを行いました。サンプルデータを作って特徴抽出を行い、トレーニングして予測モデルを構築。そこにデータを流し込んで予測して結果を表示させれば、判定器の正解、不正解がわかるというものです。 田中氏はJupyter notebookの使い勝手の良さを強調しながら「どれだけデータサイエンスに注力できる環境を整えるのかが成功の鍵になります」とデータ分析基盤の重要性を語りま

Pythonの代表的なクローラ構築フレームワークであるScrapyの概要を理解し，目的に応じたクローラ構築方法を学ぶことを目的とします．またクローラ構築の際に注意しなければいけない点（robots.txt，利用規約 等）や，クローラを日々運用するためのTips（ログ管理，デーモン化等）について知識が深まります． データ分析分野が急成長すると共に，分析対象となる情報をWeb上から自動的に収集する「Webクローラ（Web crawler）」と呼ばれる技術が注目を集めています． 本発表ではPythonの代表的なクローラ構築フレームワークScrapyを利用して，目的に応じたクローラを構築・運用する方法について学びます．ここでいう目的に応じたクローラとは，特定のWebサイトやサービスの情報に着目し選択的にクローリングしてくるクローラを指します．発表中では，クローラ構築方法に加えてクロール対象のサイト

野球統計学「セイバーメトリクス」および、高性能スピードガン「PITCHf/x」の登場で近年最高の盛り上がりをみせている野球のビッグデータを用いたデータ分析・可視化をPythonとその周辺技術（OSSなど）を用いて行う実践例を紹介します. Beautifulsoupを用いたWebサイトのスクレイピングとそのノウハウ, Pythonを用いたデータの前処理・クレンジング(pandas他), PyData環境(Jupyter他)を使ったデータ分析と可視化の実践例, 野球統計学「セイバーメトリクス」の基礎と応用, メジャーリーグの一球速報データ「PITCHf/x」を用いた野球データの分析と可視化...以上の知見・ノウハウをお持ち帰りいただけるとありがたいです. # ビッグデータとPythonではじめる野球の統計分析〜Analyzing Baseball Data With Python ## あらす

suzuken.hatenablog.jp ご来場くださった方々、どうもありがとうございました。パネル内で話せなかったことやあとがきをまとめてみました。 ツールの補足 さきほどのパネルディスカッションで紹介したCloudWatch logsを見るツールは https://t.co/1ZmrgWfbYJ Kinesis Streamを雑にtailするツールは https://t.co/YAzsMZEQvj です #awssummit— suzuken (@suzu_v) June 2, 2016 銀の弾丸はない AWS Lambda、個人的には「簡単に立ち上がって隔離されたアプリケーション実行環境」としてつかってます。EC2でもECSでもできることがやれればいい。サービスつくる上で必要なものが動けばいいし、そのために試しやすい環境がすぐできるのはうれしい、というスタンスでつかってます。— s

StanとRでベイズ統計モデリング読書会　Chapter 7（7.6-7.9）　回帰分析の悩みどころ　～統計の力で歌うまになりたい～nocchi_airport