急に仕事で英語を使うことになった社会人に贈るまとめ(便利ツール/コンテンツ/勉強本) 新規案件参画初日。 Goやk8sを使えることなってワクワクしていたあの日、 参画してすぐにチーム内のエンジニアで日本人が自分以外に一人であること、 それ以外のチームメンバー全員が外国籍のメンバーになることを知らされた そこのあなた！ 数年前の私です（笑） さらに2ヶ月後には、開発チームで唯一の日本人になって死にそうになりました。 その時は突然にやってきます。 当時、私の英語の経験というと大学受験の対策のみと言っていいほどで、 そこから10年以上経過していたため、高校英語すらも怪しい状態でした。 英語学習を開始して 半年ほど経過した時のレベルがTOIEC450程度だったので、学習開始当初はおそらく400点を切っていたレベルであると思います。 そこから英語学習を開始し、2年ほど経過した今では、便利ツールを活用
PDCAサイクルの「正しい回し方」をあなたは知らない。気鋭の統計家が語った“大きな勘違い” - ミーツキャリアbyマイナビ転職
「PDCA回してかないとね」「それはPDCAでいこう」 ビジネスシーンで頻繁に使われる、この「PDCA」という言葉。Plan/計画、 Do/実行、 Check/評価、 Action/改善という4つのステップを踏んで事業のあり方を改善するフレームワークですが、果たして本当にPDCAの回し方を正しく理解し、実践できているでしょうか？ そもそもPDCAを正しく回すために何が必要で、何が欠けると正しく回せないのか？ そんな疑問をもとに今回お声がけしたのは、SNSや著作を通じてPDCAの考え方を紹介されてきた統計家、西内啓さんです。 「PDCAとは質の高い目標を立てるための考え方」だと語る西内さんに、知っているようで知らない、PDCAの正しい回し方を伺います。 西内啓さん。東京大学を卒業後、東京大学助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ハーバード大学ダナ・ファーバー癌研究所客員
はじめに データサイエンティストのasanoです。 Gitコマンドを学んだあと「Gitブランチ戦略」や「綺麗なコミット」や「プルリクの出し方」など、チームでGitのコード管理を円滑に運用するためのノウハウは実務を通して学ぶことが多いと思います。 実際の業務ではそういった暗黙知になっている部分を認識合わせするために、本記事のようなガイドラインを利用しています。 ※ これを読んでスキルが一朝一夕で身に着くわけではなく少ない時間でも毎日Gitを触る中で身につけるものだと思いますが、学習の一助になれば幸いです。 円滑に運用するために 次の3つをチーム全員で取り組む必要があります。 ①Git運用モデルを取り入れる ②綺麗なコミットを心がける ③適切なプルリクを出す、受ける ①Git運用モデルを取り入れる まずはA successful git branch model (git-flow)を学びまし
アンケートには、数値で回答をする設問があったり、自由記述の回答をする設問があったりすることが一般的です。 そして、数値の回答に関しては、集計して性別や年代など回答者の属性ごとにスコアを比べたり、質問間の相関を調べて、分析を進めることが可能です。 一方で、自由記述の回答の場合、膨大なテキストデータを眺めるだけで終わってしまったり、アンケートを見た人の主観的な気付きをまとめただけで分析が終わってしまい、「データに基づいた気付き」を得るまでには至らないことも少なくありません。 そこで、今回は自由記述のアンケートデータがあったときに、有用な情報や気付きを得るために実施すべき4つの分析手法を紹介いたします。 1. 頻出単語のカウント 自由記述のテキストデータがあったときに、データ（文章）は「単語」に分け、それぞれの単語の出現回数を集計（定量化）することで、データの中にあるパターンや特徴を掴めるように
Timee × Commune データチーム勉強会より
こんにちは。4月に24新卒として入社しました、技術本部 研究開発部の金髙です。大学院では政治学の研究をしていました。 本記事では、筆者が2024年2月から約1カ月間の内定者インターン時代に取り組んだ内容の一部である「ベイジアン操作変数法を用いたA/Bテスト」について紹介します。 背景 なぜA/Bテストで操作変数法なのか？ Encouragement design One-sided Noncompliance なぜA/Bテストでベイズなのか？ ベイジアン操作変数法 データ生成過程 事後分布 LATEの事後分布推定 シミュレーションしてみる おわりに References 背景 筆者が現在所属している研究開発部のチームでは、データドリブンな意思決定やデータ活用促進を目標に掲げています。その一環として、A/Bテストを積極的に行っており、筆者は中でも「Sansanモバイルアプリ内訴求」に関するA
LLM-as-a-Judgeとは LLMをアプリケーションに組み込んでいると、LLMの出力を評価する必要が出てきます。 LLMの「出力は確率的である（毎回異なる）」ためです。 また、LLMの出力はハルシネーションを含む可能性がありますし、間違いではないにしてもサービス提供者の意図とは違った出力をエンドユーザーに提示してしまうかもしれません。 LLMの出力を評価して、出力が適切でないことを判定できれば、ユーザーには表示しない、出力を再度行わせる（出力をLLMに修正させるのもよいでしょう）というようなことができるようになります。 ただし、LLMのすべての出力を人が評価していたのでは、手が回りません。 そこで、注目されているのが、LLM-as-a-Judgeと呼ばれるLLMにLLMの出力を評価させる手法（以後、単に評価と呼ぶ）です。 評価にLLMを使えば、出力をすぐに評価し、評価結果をアプリケー
Spotifyの開発生産性向上事例 - 効果的なDevOpsアプローチとそのリスクとはに参加してきた - 天の月
developer-productivity-engineering.connpass.com こちらのイベントに参加してきたので、会の様子と感想を書いていこうと思います。 会の概要 会の様子 DRE Favorable Context 生産性を高めるために必要な3要素 データ、情報、知識の関係性 アクティビティ、アウトプット、アウトカム、インパクトの関係性 失敗事例 意味ある分析をするために メトリクスの罠 社内で議論のきっかけになるメトリクス メトリクスを使う注意点 Q&A メトリクスの中で特に重視しているステップや項目はあるか？ DORAメトリクスを使った測定は、Spotifyやその他の国際的な企業では標準的な手法と考えられているのか？それとも一部企業が行っているものか？ オンボーディングタイムは具体的にどのように計算するのか？ 全体を通した感想 会の概要 来る6月28日（金）-29
ITインフラに脚光を--カプセルトイ「手のひらネットワーク機器」の舞台裏（ZDNET Japan） - Yahoo!ニュース
さまざまなモノをミニチュア化して人気を博しているカプセルトイの世界で、2023年6月に発売された「手のひらネットワーク機器」がIT業界だけでなく一般からも大きな注目を集め、業界では異例という10万個以上を売り切る大ヒット商品になった。仮想化やクラウドが全盛の今、なぜネットワーク機器をカプセルトイにしたのか――企画・総合監修を行ったエーピーコミュニケーションズと製造元のターリン・インターナショナルに話を聞いた。 ITインフラに脚光を当てたい エーピーコミュニケーションズは、独立系システムインテグレーターとして、さまざまなシステムの構築や運用などのほか、近年はプラットフォームエンジニアリングやデータ、AI基盤などの案件も強化しているという。 エンジニア出身で手のひらネットワーク機器なども担当する社長室 広報グループの小松千恵さんは、「もともとエンジニアの採用が難しいという課題があり、エンジニア
日系コンサルティング会社を経て2019年にブレインパッドに参画。機械学習を用いた需要予測の事例や、金融商品取引の分析事例を担当。昨今は汎用ソルバーを用いた数理最適化の事例にも従事。フィージビリティの検証からKPI設計までトータルで支援。機械学習をはじめとした技術の「社会実装」の実績をもつ。東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座 (GCI) 2020-2023 特別講師。 1.出会いとこれまで DOORS編集部 今回は、AIの現場最前線で活躍する「からあげ」さんと、株式会社ブレインパッドの内池による対談です。「データサイエンティスト」という職種に焦点を当てて、過去・現在・未来のAIやデータサイエンスについて大いに語っていただきたいと思います。まずはお二人の出会いのきっかけから教えていただけますか。 株式会社松尾研究所・からあげ氏×株式会社ブレインパッド・内池 きっかけは「ディープラー
関連キーワード データ分析 仮想空間「メタバース」は、誰もが利用するほど広く普及しているとは言えないが、それでも活用は着実に進んでいる。「人工知能（AI）やスマートゴーグルといったメタバースに使われる技術の進化が背景にある」。マーケティングコンサルティング企業PitchFWDの創設者であり、ニューヨーク大学（New York University）シュタインハートスクール（Steinhardt School）で非常勤教授を務めるサマンサ・G・ウォルフ氏はそう語る。 メタバースはどのような場面で役に立つのか。メタバースの活用が進んでいる、あるいは活用がこれから進む可能性のある用途を8つ紹介する。 仕事に使えそうな「メタバース」の8つの活用例 併せて読みたいお薦め記事 メタバース関連の動向を解説 「メタバース」の熱狂が消えてしまった“当然の理由” メタバース損失続きのMeta、CPUを見限って
なぜ日本企業では"システム障害"が続発するのか…｢チェックのためのチェック｣がコストを増やす悪循環の罠 SIerとユーザー企業に十分な信頼関係が構築されてない
2023年10月の全銀ネットのシステム障害をはじめ、江崎グリコの一部商品出荷停止など、日本企業のシステムトラブルが後を絶たない。背景には何があるのか。リクルートなどでシステム開発の経験がある麗澤大学工学部教授の宗健さんは「システム開発をしている大手SIerとユーザー企業の信頼関係が重要だ」という――。 プログラミングが得意な人を集めても「システム」は作れない 最近ではDXがバズワードとなり、さまざまな事業者がDXをキーワードにさまざまな製品・サービスの売り込みを行っている。こうした背景もあり、DXのPoC（Proof of Concept：概念実証）を内部で行うために、pythonなどのプログラミングが得意でデータサイエンスの素養のある若手を積極的に採用する企業が多くなっているようだ。 しかし、そうした若者を、PoCから自社システムの企画や開発に振り向けてもうまくいかない。 なぜなら、プロ
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