2019年3月19日、株式会社レクターが主催するイベント「エンジニア採用最前線」が開催されました。エンジニアの有効求人倍率は年々高まり、採用市場は激化しています。エンジニアの採用が難しくなる中、企業は今後どのように採用活動を進めていけばよいのか？　トレンドの振り返りと今後の傾向について、気づきやナレッジを共有します。パネルディスカッション「これからのエンジニア採用。選ばれる企業、選ばれない企業」に登壇したのは、株式会社scoutyの二井雄大氏、ファインディ株式会社の山田裕一朗氏、株式会社レクター広木大地氏。同社代表取締役の松岡剛志氏をモデレーターに、加熱するエンジニア採用における戦い方を語ります。 エンジニア採用の最前線 松岡剛志氏（以下、松岡）：こんにちは。お仕事、楽しいですか？ （会場笑） お仕事楽しいですかー！　あっ、すごく暗い。 （会場笑） エンジニア採用は大変ですよね。そういうリ

Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション Bokehではじめるデータビジュアライゼーション 2019年1月22日、freee株式会社にて、Data Driven Developer Meetupが主催するイベント「Data Driven Developer Meetup #4」が開催されました。サービスをより良いものにするために日々データと向き合っているデータサイエンティストやエンジニアなど、様々な職種で活躍する人々が集い、知見を共有する本イベント。今回は日本経済新聞社とエムスリー株式会社の2社がメインセッションに登壇し、自社の取り組みについて語りました。プレゼンテーション「Bokehではじめるデータビジュアライゼーション」に登場したのは、YukiyoshiSato氏。デモを交えながら、Pythonのインタラクティブビジュアライゼーションライブラリ

新しい年度が始まり、SNS上では「○○にチャレンジします！」といった意気込みがよく見られるようになりました。4月の風物詩ですね。「やります！」と宣言した人のうち、何割が実際に「やった」人になるのでしょうか。私は「やります！」よりも「やった」と言える人に憧れます。「やる」と心の中で思ったならッ！その時すでに行動は終わっているんだッ！ 仕事が大好きで寝食忘れて仕事したいという人は少ないと思います。口には出さないものの、働かなくていいのなら働きたくないという人が大半でしょうし、ソフトウェアエンジニアの三大美徳には「怠惰」があるので、ソフトウェアエンジニアは全員そうでしょう。私はそうです。 「AIに仕事を奪われる」というフレーズはもはや聞き飽き、「だったら早く仕事を代わってくれよ」と思いつつも、実際に労働から解放されるにはまだ時間がかかるでしょう。それまで私のように意識が低い人でも、この先生きのこ

業務でGmailを活用している場面は多いことだろう。今回は、Pythonを利用してGmailのメールを確認する方法を紹介する。Googleは開発社向けに、さまざまなAPIを公開しており、Gmailを操作するAPIもその一つだ。GmailをPythonで処理できれば便利な場面も多い。今回は、Gmail APIを使うための設定を行い、簡単な新着メールの要約を表示するところまでを紹介しよう。 PythonでGmailを扱う三つの方法 さて、最初に、PythonでGmailの受信を行う手順を確認しておこう。PythonでGmailを表示する方法には、三種類の方法がある。一つは、Googleが公開しているAPIを経由してメールを操作する方法、二つ目は、電子メールの汎用的なプロトコルIMAPを使う方法、そして、三つ目は、同じく汎用的なプロトコルであるPOP3を使う方法だ。 実は、三つ目のPOP3を使う

これはなに？ Kaggleのテーブルデータコンペに参加するときに役立つ(と思う)Tipsを Kaggle Coursera の授業メモに色々追記する形でまとめたものです 自分で理解できている内容を中心にまとめました。各種資料の内容はまだまだ理解できていない内容が多く、今後も随時更新していきます(随時更新できるように勉強します)。 この記事に書いてあるTipsをどのように活かしたかはKaggle参戦記に書いたので、併せてどうぞ。 参考文献 主として以下の資料の内容をピックアップさせていただきました。引用を明記していない部分は(ほぼ100%) Kaggle Coursera の内容です。 Kaggle Coursera kaggle_memo by nejumiさん Kaggleで世界11位になったデータ解析手法〜Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ Kaggle TalkingData F

ホーム 全記事 ニュース 任天堂、人気YouTuberの動画4本を公開差し止め。Nintendo Switchの「Homebrew」紹介を著作権侵害で取り締まるも投稿者は反発 全記事ニュース

この記事は「R Advent Calendar 2017」の22日目です。 前書き ingressという位置情報ゲームの 完全多重フィールド を探し出すプログラムをRでつくりました、というお話です。 ingressで完全多重を作りたい人以外に需要があるのかわかりませんが、何かが誰かの役に立つかもしれないので、とりあえずプログラムを公開して、その説明を書き残すことにしました。 書いてみるとそこそこの長文になってしまいました。目次的なものを書いておきます。 はじめに ingressって何？ 完全多重って何？ などなど とりあえず動かす サンプルデータを使って4重の完全多重を探す方法を説明しています。 ポータルの一覧とその座標を取得する方法 IITCプラグインを使ってポータルの緯度経度を取得する方法です。 完全多重が構成できるかを調べる方法 メイン処理のmlcf.Rの処理内容の説明です。Rの処理

未来のことを考えすぎてしまい、ちっとも行動に移せない…何から手をつければいいかわからない…って経験ありませんか？ そんな時、アジャイル方式のタスク管理術が効果的である、ということがアジャイル勉強合宿でわかったんです。 目標を持つことは大切 例えば旅に出かけるとき。 目的地を決めて、地図やスマホ、電車や車を使ったり歩いたりしながら到着しますよね。 行きたい場所があるから、行く方法を見つけて、進んでいけます。 仕事も同じで、目標を決め、あらゆる方法や手段を検討して行動を起こし、その場所に到達することができます。 目標がなければ、どこに向かって進めばいいか、どんな方法で、どんな手段を使うのが最適なのかわかりません。 行きたい場所、なりたい自分になるために。 目標や、未来について考えることはとても重要です。 人は未来を考えすぎると行動できない ですが、目標について常に考えていると日々の仕事に悪影響

【概要】データサイエンティストになるためのスキルを身につける学習型Webサービス Dataquest において、Dataquestの創設者である"Vik Paruchuri"さんが記載したブログ記事　『How to become a data scientist』　を和訳した内容です。これから、データサイエンティストとしてのキャリアを考えている人たちからすると、とってもよくまとめられており、良記事なので和訳しました。 こちらが実際の記事になります。ぜひ、ご覧ください。 https://www.dataquest.io/blog/how-to-become-a-data-scientist/ 【How to become a data scientist】　データサイエンスは現在盛り上がりをみせる分野のうちの一つであり、データサイエンティストという稀有な存在は、あちこちで求められています。デ

AI・人工知能EXPOの感想 来場者が多い スーツ姿が多い よく見るとおっさんしかいない 各社の展示内容がコピペを疑うほど似ている Chatbotが減ってGUIのAI開発ツールが増えた GRID社のブースがでかすぎる SIベンダの無理やりAIに寄せました感がスゴイ 人材育成とオフショアがトレンドっぽい — マスクド・アナライズ (@maskedanl) April 5, 2019 こんな主観まみれな感想がやたら伸びてしまったので、ちょっと真面目にAI・人工知能EXPOの感想を書いてみる。 ■全体の印象来場者はスーツ姿が多く、年齢は30-50代といったところ。6-70代と思しき人もいるが、ボケ防止AIを探しているのか、老後の資金をAIに投資するのか、ただの展示会マニアなのかはわからない。 来場者は業種のカードを下げており、「製造」「通信・IT」が6割程度、残りは金融・社会インフラ・医療・専門

はじめに リクルートや国立研究所が作ったという自然言語処理ライブラリ「GiNZA」を使ってみた。 リクルートのAI研究機関、国立国語研究所との共同研究成果を用いた日本語の自然言語処理ライブラリ「GiNZA」を公開 2019年04月02日 株式会社リクルート 出典：https://www.recruit.co.jp/newsroom/2019/0402_18331.html いや、ほんとにこういうの待ってたんですよ。ガラパゴス諸島の日本語話者としては。MeCabは有名ですが、makeからはじまる環境ってのもね・・・。かと言ってMeCabラッパーつかうのも何かなーと。 Let's try! まずはvenvでPython3の仮想環境を構築。仮想環境を使えばもとの環境は汚さずにすむ。

以前、機械学習や統計に関する情報収集についてまとめました。今日はその続きというか補足で、データ分析に役立つ無料で読める Python E-book をまとめました。 ここにある PDF を取り敢えず手持ちのタブレットか PC に突っ込んでいつでも必要なときに参照すると良いでしょう。毎回 Google 検索しても良いですが、確実に理解しておきたい基礎となる知見はやはり書籍で持っていたほうが安心です。 プログラミング言語 まずは Python 3 本体です。 Free Python Books http://www.onlineprogrammingbooks.com/python/ 上記からさまざまな Python の書籍を無料で閲覧することができます。中には少し古い Python 2 の書籍も混じっていますので、どのバージョンの Python を対象にしているか気を付けたほうが良いでしょう

CSSのセレクタがいまいち、という人にお勧めです！ セレクタの使い方が分かりやすくまとめられたPDFのチートシートを紹介します。 このチートシートは通常のチートシートだけでなく、ゲーム版もあり、CSSのセレクタをどれくらい知っているか確認することもできます。

現職では、データ分析やAIで何かを予測していろいろな業種業態の改善/課題解決をする仕事をさせてもらっています。それっぽく言えば、データサイエンティストでしょうか。 今回の記事では、自分の睡眠時間について理解を深めながら、睡眠改善について考察する作業をとおして、データサイエンティストとして、どういうことをしているのかの一旦を紹介できればと思います。 問題意識 最近、ランニングのためにスマートウォッチ（Garmin ForeAthlete）を購入しました。このデバイスでは、ランニングのための機能以外に、睡眠時間などのライフログを計測できます。 数日間眺めていると、いつからいつまで寝たかがほぼ正確じゃないか！と思えます。 自分のライフログを記録して、それを見ていくのは面白く、睡眠時間短いなーとか、眠りが浅いなーとか感じるのですが、そのうち、 ..それで何やねん？ と、関西人ではないのに大阪弁がで