データサイエンティスト（本物）は決して幻の職業などではない - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
かつて拙著出版の際に大変お世話になった技術評論社（技評）さんから、『データサイエンティスト養成読本』改定2版のPRとして以下の記事がリリースされていました。この記事がもう何と言いますか、「読めばそのままデータサイエンティスト（本物）もしくはグローバルにおけるData Scientistのスキル要件になっている」ほどの素晴らしい記事なので、ぜひ皆様にはご一読をお薦めいたします。 ちなみにここであえて「本物」と銘打ったのは、少し前にもどこかで論じられていた記憶があるのですが、要は「なんちゃってデータサイエンティスト」は含まないということです。僕の知る限り、日本国内でデータサイエンティストと言うと「データサイエンティスト（カナ）」と方々から侮られるのが常なのですが、それはそもそも後述するように数年前に大量に発生したデータサイエンティスト（本物）でも何でもない専門的スキルに乏しい人々のことが世間で
障害の事後分析を読んで得た教訓 ― 「何がシステムを停止させるのか？」 | POSTD
私はポストモーテム（事後分析）の記録を読むのが大好きです。ポストモーテムを読むと勉強になりますが、大抵の教材的資料とは違って、興味深いストーリーが含まれているのです。相当な時間をかけてGoogleとMicrosoftのポストモーテムを読みました。大きな障害を招く最大の原因について、私は（まだ）きちんと分析していませんが、何度も繰り返し目にするポストモーテムのパターンがいくつかあります。 エラーハンドリング 適切なエラーハンドリングのコードを書くのは難しいものです。エラーハンドリングのコードに含まれるバグは、 大きな 問題を引き起こす主な原因となっています。つまり、エラーによってバグのあるエラーハンドリングのコードが実行されるということは、単に個々のエラーが重なるだけという事態にはとどまらないのです。障害が重なって重大なシステム停止につながることはよくあります。それはある意味明らかなことで、
Visualizing Algorithms
The power of the unaided mind is highly overrated… The real powers come from devising external aids that enhance cognitive abilities. —Donald Norman Algorithms are a fascinating use case for visualization. To visualize an algorithm, we don’t merely fit data to a chart; there is no primary dataset. Instead there are logical rules that describe behavior. This may be why algorithm visualizations are
iOSの開発でお気に入りのライブラリN選 - Qiita
殿堂入り Realm Core Dataなんて最後に使ったのはいつだろうか。。。 Alamofire SwiftyJSON 通信ライブラリAlamofireのブロック構文に、JSONをより扱いやすくするSwiftyJSONをぶっこむ。 最近SwiftyJSONの仕様が変わってイマイチになったが、Swiftバージョン2.0でguard構文が追加されるので、guardで宣言するときに使いやすくなるかも。 SDWebImage みんな知ってる画像キャッシュライブラリ。 UI paper switch スイッチのON/OFFで色をアニメーション付きで変更する。 SCLAlertView フラットなアラート LTMorphingLabel 文字をモーフィング(アニメーション)させる MMPopLabel ポップラベル。Slackの立ちあげ時とかに出てくるアプリケーションのチュートリアルとかに使う。(
React.js and Dynamic Children - Why the Keys are Important
React.js and Dynamic Children - Why the Keys are Important … and check why 5600+ Rails engineers read also this React.js and Dynamic Children - Why the Keys are Important Recently I’ve been building a pretty dynamic interface based on google analytics data for one of our customers. There was a bug that I couldn’t quite figure out because of my wrong understanding of how react works. In the end it
Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー
少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日本人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない･･･ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。
Webアプリにおけるキャッシュ。オレオレ事例 - ゆーすけべー日記
Webアプリにおいて、アクセスやデータ量が多く/大きくなってくると、 バックエンドのパフォーマンスが低下しがちです。 MySQLなどのRDBMSにデータを置いている場合は適切に クエリーを改善する、インデックスを張る、といった策で解決する場合もありますが、 キャッシュを効果的に利用することでより高負荷に対応できる可能性があります。 また、外部APIへの問い合わせなど、どうしてもネットワークや他のリソースのレスポンスタイムに 引きずられる部分に関しては情報を手元にキャッシュしておくと何かとよいでしょう。 今回はWebアプリケーションのレイヤーで最近僕がどのようにキャッシュを使っているのか？ の事例を紹介しつつまとめてみたいと思います。 キャッシュについてとその基本 そもそもキャッシュとは、簡単にふわっと表現するならば、 「一時的に情報を手元の近い場所に置いておいて利用する手法、もしくはその一
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