天ぷら職人見習い、師匠の仕事を『見るだけ』で10年間 客前で揚げた経験無し 1 名前：名無しさん＠涙目です。(家) [ﾆﾀﾞ]：2019/06/11(火) 10:19:56.23 ID:GLwGYvRE0 ソース→テレビ https://i.imgur.com/6XmE6rk.jpg https://hayabusa9.5ch.net/test/read.cgi/news/1560215996/ 2: 名無しさん＠涙目です。(東京都) [BE] 2019/06/11(火) 10:20:45.12 ID:FL1IqWYd0 なかなかえぐい 22: 名無しさん＠涙目です。(庭) [US] 2019/06/11(火) 10:23:45.32 ID:30qUWCGZ0 あり得ない 25: 名無しさん＠涙目です。(大阪府) [CN] 2019/06/11(火) 10:23:49.55 ID:25mh
はじめに 和田さん（@t_wada）の講演が素晴らしく良かったのでメモを残しておきたいと思います。和田さんと言えば... t_wada ですね！本講演では、「技術の学び方を学ぶ」ことを目的として二部構成で論が展開されました。「技術の学び方の学び」とは、メタレベルの学びのことを指しています。すなわち、効率的に新しい技術を学ぶためにはどのように学べば良いのかという話です。内容は以下の通りです。 第一部 四半期ごとに技術書を読む 手を動かしながら学ぶ 毎年少なくとも一つの言語を学ぶ 身の回りをプログラミング対象にする アウトプットを行う 第二部 毎日コードを書く 年下から学ぶ 過去から未来を見る 人のつくる渦を見る 大事なことに集中する いずれも非常に興味深い内容だったのですが、細かい事項については2017年の講演メモのエントリーがありましたので、ぜひそちらをご覧いただければと思います。（記事へ
日本ディープラーニング協会（JDLA）は3月13日、AIの仕組みやプログラミング言語「Python」の基礎などを学べる講座を、公式サイトで無料公開した。新型コロナウイルスの感染拡大に伴って外出を控えている社会人と学生に、ディープラーニングを学ぶきっかけを提供したいという。無料期間は講座ごとに異なる。 ディープラーニングの基礎知識や、ビジネスでのAI活用、Pythonを使った機械学習などを学べる8種の学習コンテンツを無料で提供。JDLAはディープラーニングを活用できる人材の育成に向けた検定・資格試験を実施しており、今回の施策では「G検定」（ジェネラリスト検定）と「E資格」（エンジニア資格）の試験対策講座なども対象になる。E資格の取得に必要な講座も一部含まれるが、その講座を受講しただけでは受験資格は与えられないという。 関連記事 さくら、Pythonの基礎講座を無償提供 新型コロナで外出控える
40代未経験でITエンジニアに内定した人へ『批判DM』がかなりの数飛んで来てしまう→「業界の迷惑」「担当される客のことを考えろ」
nein @nine_f14 バックエンドエンジニア兼PM。AWSでインフラ構築も一部やってます。お仕事ではLaravel、趣味ではPythonを使ってます。 異業種で社内SE⇒WEB業界１年半。 最近機械学習に興味があり勉強中。 数学、Python、ガジェットが好きです。 よろしくお願いします。 #エンジニアと繋がりたい #エンジニア転職 nein @nine_f14 40代未経験でエンジニアになります/なりましたってつぶやくと、かなりの数で批判のDMが来る。何か40代未経験から実害被っているのか？と純粋に気になります。 ちなみに内定出たツイートのときは10件くらい批判DMきました（笑） #駆け出しエンジニアと繋がりたい #エンジニアと繋がりたい 2022-06-26 20:24:24
自分プロジェクトを挫折せず続ける技術 - 個人開発をはじめよう！ - Lean Baseball
職業としてエンジニアをやりたい・やってるけど（サーバーサイド→アプリエンジニア, インフラ→機械学習エンジニア的な）ジョブチェンジをしたいという方は結構いらっしゃると思います（かつての私もそんな人達の一人でした*1）. エンジニアをやりたい, 別の領域のエンジニアにジョブチェンジしたいというときに, 仕事終わった後, 週末などに個人学習をする 勉強会やイベントに参加したりコミュニティーのメンバーになって仲間を増やす 一念発起?して自分でWebサイト・サービスやiOS/Androidアプリを作ってリリースする といった, 「自分プロジェクト」言い換えると「個人開発」をすると思いますが, これって中々続かない事多くないですか? 少なくとも私は上手く行かなかった時期がありましたし, 今は上手く行ってるものの, たまにこの手の相談を受けます. そんな中, 奇しくも今年の4月に「個人開発をはじめよう
Microsoft SQL ServerMySQLOracle DatabasePostgreSQLSolarWinds DPAデータベース運用主要RDBMS製品の比較 2022.09.01 渡部 亮太 主要RDBMS製品の比較 – アーキテクチャ, スキーマ, データベース, メモリ Oracle ACE Proの渡部です。 主要なRDBMS製品についてアーキテクチャを比較します。 大枠を整理することが最大の目的です。細かい例外事項や拡張機能は適宜記載を割愛しています。 2022年9月時点の最新バージョンをベースに記載していますが、記載内容にバージョン依存は少ないはずです。 時間ができた時に随時追記予定です。 もし誤りを見つけた場合は、優しく教えていただけると嬉しいです。→ https://twitter.com/wrcsus4 or ryota.watabe at cosol dot
株式会社レアゾン・ホールディングス(本社：東京都新宿区、代表取締役：渡邉 真)は世界最高レベルの高精度日本語音声認識モデルおよび世界最大19,000時間の日本語音声コーパス※「ReazonSpeech」を公開いたしました。 2023年1月18日 株式会社レアゾン・ホールディングス(本社：東京都新宿区、代表取締役：渡邉 真)は世界最高レベルの高精度日本語音声認識モデルおよび世界最大19,000時間の日本語音声コーパス※「ReazonSpeech」を公開いたしました。 ※音声コーパス: 音声データとテキストデータを発話単位で対応付けて集めたもの。音声認識モデルを作成する材料として使用され、その規模と品質が音声認識の精度を大きく左右する。 ※2「ReazonSpeech」を用いた文字起こしサービスをプロジェクトwebサイトにて実際に試すことができます。 プロジェクトwebサイト：https://
動作するきれいなコード: SeleniumConf Tokyo 2019 基調講演文字起こし+α - t-wadaのブログ
この文章は、2019年4月18日に開催された国際カンファレンス SeleniumConf Tokyo 2019 で行った基調講演の文字起こしを土台に加筆修正したものです。 当日の講演資料は speakerdeck で、動画は YouTube で公開されています。 Clean code that works - How can we go there? - Takuto Wada | SeleniumConf Tokyo 動作するきれいなコード - どうたどり着くか 本日の講演タイトルは「動作するきれいなコード - どうたどり着くか」です。動作するきれいなコードへ至る道の話をさせていただこうと思います。 資料は公開予定で、講演の写真撮影も問題ありません。ツイッター等での実況も大歓迎です。ハッシュタグは #SeConfTokyo です。 改めて自己紹介です。和田卓人（わだたくと）といいまして、
企業が新人エンジニア向けに公開している研修資料をまとめました。 リクルート リクルート エンジニアの心構えから、 JavaScript TypeScript AWS など、実際の研修資料の中身まで多数公開されています。 こちらの研修資料を見るだけでもかなり勉強になる内容となっているので、エンジニアの方は必見。 リクルートテクノロジーズ エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2020年度版） 株式会社リクルート エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2021年度版） 株式会社リクルート エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2022年度版） GMOペパボ GMOペパボ エンジニアの研修資料を毎年公開しています。 そのため最新の情報が得られるので、毎年チェックしましょう！ またGoogle Cloud認定資格 Professional ML Engineer合格に向けた
まえせつ こんにちは、クラッソーネ CTOのマツモトです。好きなザクはMS06R-2です。 さて、弊社の開発チームには比較的キャリアの浅めなメンバもいます。 そんな彼/彼女たちに読んでおいてもらえると嬉しいなあと思っている書籍を挙げてみようと思います。 雑誌の4月号なんかでよくある新人特集みたいな感じですね。 選書基準としては、今この瞬間の How to ではなく、知見の寿命が長そうなものとしています。 これは余談なのですが、むかしよく勉強会とか読書会とかを主催していた時期があって、その時のコンセプトが「明日の仕事に役に立たない」でした。 ベースとしては「仕事でいま必要なことは今すぐちゃんと調べればいいだろ、仕事なんだし」と思うところがあって、「今すぐに役には立たないかもしれないが、N年後にはきっといい影響が出ているはずであろうこと」をテーマに選んだりしていました。（極論すれば「大学の講義
新NISAでの個別株投資を考えてみる｜UKI
はじめにUKIです。 いよいよ来年2024年から新NISAが始まります。今回の記事では、新NISAにおける投資戦略、特に個別株投資の戦略について考えてみます。この時期にこのテーマを取り上げることは、一般層にデータ投資を知ってもらう上で避けて通れないと考えました。 この記事を読んでいらっしゃる方は、「NISAで個別株投資なんかいらんやろ、米株インデックス（もしくはオルカン）でいいやん」と思っていることでしょう。本記事は、そのように投資に対して一定以上のリテラシーをお持ちの方を対象としています。そのような方にこそ、是非ご拝読頂きたいと思っています。 本記事では、まず新NISAの概要をざっくり説明し、続いて新NISAで個別株投資を考えるべき理由について説明します。その後、個別銘柄の選定手法について説明を進めます。今回筆者は、各企業の株価データと財務諸表を元に、どのような個別株が購入検討の余地があ
カテゴリー DX (2) 一般 (58) 研究会 (6) 働き方 (4) 技術 (351) Edge AI (2) Edge Computing (12) Erlang (1) FIWARE (2) Fog Computing (9) Infiniband (31) Internet of Things (32) Key Value Store (17) Linux (3) Linux KVM (10) Machine Learning (4) RealTime Web (14) SRE (2) Webサービス (42) インフラ (7) コンテナ (3) ストレージ (92) データセンター (7) データベース (47) データ流通 (6) テレプレゼンス (2) ネットワーク (214) 仮想化 (110) 災害コミュニケーション (26) 空間情報 (30) 量子コンピューティング
社会人になってからの勉強って高尚な趣味になりがちで、次の仕事のイメージをもって勉強できる人ってなかなかいないと思っている。それでも、ただ楽しそうとか、やってみたいという好奇心持っている人は純粋に凄いなって思うので、そういう人に届くよう今年の人気コンテンツとなったリンクを整理しておく。無料コンテンツ勉強マニアの方が、この中からおすすめランキングなんて作ってくれたらさらに素晴らしいのになって思いながら。 また、世界を広げるためにも裾野を広げるために無料公開に踏み切ったコンテンツ制作者の方々への想いには頭が下がるばかり。それはもう何か月もかけて作ったコンテンツが多くの人に読まれ、その中からさらにその世界を強くするだけの人が誕生してくれること良いですね。 私個人としては、自分の世代にはまだ存在していなかった分野の基礎講座にはとても興味が引かれる部分で、知識の地盤というか、単語を正しく理解できるのが
要点 最先端機械学習モデル「Vision Transformer」に基づく、新たなレンズレスカメラの画像再構成手法を提案 提案した画像処理技術は高速に高品質な画像を生成できることを実証 小型・低コストかつ高機能であるため、IoT向け画像センシング等への活用に期待 概要 東京工業大学 工学院 情報通信系の潘秀曦（Pan Xiuxi）大学院生（博士後期課程3年）、陈啸（Chen Xiao）大学院生（博士後期課程2年）、武山彩織助教、山口雅浩教授らは、レンズレスカメラの画像処理を高速化し、高品質な画像を取得できる、Vision Transformer（ViT）[用語1]と呼ばれる最先端の機械学習技術を用いた新たな画像再構成手法を開発した。 カメラは通常、焦点の合った画像を撮影するためにレンズを必要とする。現在、IoT[用語2]の普及に伴い、場所を選ばず設置できるコンパクトで高機能な次世代カメラが
はじめに 今回は無料で公開されているエンジニア向け修資料をまとめました。 資料の作り方も勉強になるので「勉強会で登壇している人」「企業の研修担当の人」にも参考にしてほしい内容になっています。 記事の主な対象者 研修資料を網羅的に見たい人 エンジニア初心者から中級者 研修資料の作成をしていきたい人 MIXI23卒新人研修 毎年更新をしているMIXIさんの資料は量と質が凄いです。各資料において、動画による解説もついているので、初心者でも理解しやすい構成になっています。 2023年版のMIXIさんの研修資料は下記の内容が学べます Git研修 データベース研修 設計・テスト研修 コンテナ研修 iOSアプリ開発研修 Androidアプリ開発研修 フロントエンド研修 ゲーム開発研修 Flutter研修 AI研修 セキュリティー研修 インシデントハンドリング研修 チーム開発研修 GMOペパボ GMOペパ
Ｔカード会社、４千万人分の顧客データを販売へ…「同意」は有効か（読売新聞オンライン） - Yahoo!ニュース
カルチュア・コンビニエンス・クラブ（ＣＣＣ）が、Ｔカード利用者の個人データ販売を本格化させる。使われるのは、全国５３００の提携企業から集めた私たちの利用履歴だ。ＣＣＣ側は「規約で説明し、利用者の同意は得ている」というが、自分が「同意」したと気づいている人はどのくらいいるだろう。そのような「同意」は果たして有効なのだろうか。有識者から疑問の声も出ている。（編集委員 若江雅子） 【写真】利用履歴を分析して作成された「顧客ＤＮＡ」 プロファイリングで「顧客DNA」 ＣＣＣ傘下のＣＣＣマーケティングによると、Ｔカード利用者は現在約７０００万人。３０代では同世代の日本人の８１・４％に上る。ＴＳＵＴＡＹＡのほか、コンビニ、ドラッグストア、ガソリンスタンド、家電量販店やネットショップなど約５３００社の１５万店舗でポイントをためたり使ったりすることができる。 ＣＣＣは、こうした提携企業から、利用者がいつ、
エージェンシー事業でリードアプリケーションエンジニアを行なっている大窄 直樹 (おおさこ)です. AWSのログ, サーバーのログってたくさん種類があって難しいですよね... 同じようなログがたくさんあるので, 何を取れば良いのかとか どのくらいの期間保持すれば良いのかとか またその後の, ログの実装や, 分析方法する方法も難しいですよね... 今回AWSに構築した商用アプリケーションのログを整備する機会があったので, このことについて書こうかなと思います. 概要 本題に入る前の準備 今回ログ実装するアーキテクチャ ログに関する法令 ログの取得箇所 設計 保管するログの決定 インフラのログ OSのログ アプリケーションのログ ログの保管 保管場所について 保管期間について バケット構造 アプリケーション, OSのログの転送 実装 アプリケーション, OSのログをfluentbitを用いてS3
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR"
確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR
Help us understand the problem. What is going on with this article? このエントリはCompetitive Programming (1) Advent Calendar 2019 4日目のエントリで、バーチャル幼女プログラマーきりみんちゃんが書いています。 きりみんちゃんはVTuberとしてAtCoderの過去問を解く配信をしたりしています。 競プロ、しっていますか？ さて、みなさんは競技プログラミング/プログラミングコンテストというものをご存知でしょうか。 かなり昔から行われているものではあるので、存在は知っているという方が多いかもしれません。 競技プログラミングをざっくり説明すると、期待される入力と出力が定義された問題が出題され、それをコーディングによって解き用意された自動テストを通すまでの速度などを競うコンテストです
統計検定1級(2021)を受験した話（統計数理の試験対策・勉強編） - 統計応用合格君’s diary
この記事は何？ タイトルの通り、2021年の統計検定1級試験を受験し統計数理に合格してきたので、記憶が鮮明なうちに勉強してきた内容をメモしておこうと思います。ちなみに、統計検定は私にとって今回が（級によらず）初めての受験でした。 対策・勉強した内容以外の、当日の受験体験記は以前に公開していますので、そちらもご興味あればぜひ併せてご覧ください。 taro-masuda.hatenablog.com 免責 あくまで個人的な方法論であるため、本記事の情報が必ずしも今後の試験においてそのまま有効であるとは限りませんのでご注意ください。損失等をこうむられた場合であっても、筆者は一切の責任を負いかねます。 TL;DR 久保川先生の教科書『現代数理統計学の基礎』の2~8章の章末問題(（＊）印は飛ばす) + 統計数理は過去問を仕上げました。過去問は1ヶ月以上前からやるのがお勧めです。 現代数理統計学の基礎
「gettyimages」より AI（人工知能）の台頭によって仕事が奪われる――このようなSF的ディストピア世界の到来を予見する人は多い。たとえば、2022年ごろから流行した「Stable Diffusion」「Midjourney」などのAI画像生成サービスは、そのイラスト生成の精度の高さ、手軽さからイラストレーターの仕事を奪うのではないかといわれていた。人類の歴史上、写真、映像、コンピュータなどの登場によってなくなった仕事も多いが、今存在する仕事もAIの発展によっていずれなくなる可能性はある。 そして、それはクリエイター界隈に限らず、エンジニア、プログラマーの世界でも起こる可能性があるという。ニュースサイト「Business Insider Japan」が昨年12月1日に報じたところによると、グーグルが「AIにコードの書き方を教える」極秘のプロジェクトを進行中だという。このプロジェクト
はじめに 今回の記事では、プログラマー向けに私が学習や開発で必ず登録するべきYouTubeチャンネルを紹介する。今回の記事では主に以下の属性の人を読者の対象とする。 プログラミング初心者 YouTubeをプログラミング学習や開発に活用したいプログラマー 実務でPython、TypeScript(JavaScript)やDart(Flutter)を活用しているプログラマー 開発に役立つ情報を探しているプログラマー 数多くのプログラミング言語・フレームワークを扱っている、初心者向け freeCodeCamp.org 世界最大規模のプログラミングメディアであるfreeCodeCampの公式YouTubeチャンネル。数多くの言語やフレームワーク、ライブラリの基礎知識だけではなく、ライブコーディング形式で簡単なアプリケーションの開発手順も徹底解説されている。本記事で紹介するYouTubeチャンネルの
JP Contents Hub
AWS 日本語ハンズオン Amazon Web Services(AWS) の 日本語ハンズオンやワークショップを、カテゴリごとにまとめています。 右側の目次や、ヘッダー部分の検索ボックスから、各コンテンツにたどり着けます。 また、Ctrl + F や command + F を使ったページ内検索もご活用いただけます。 料金について ハンズオンで作成した AWS リソースは通常の料金が発生します。作成したリソースの削除を忘れずにお願いします。 もし忘れてしまうと、想定外の料金が発生する可能性があります。 画面の差異について ハンズオンで紹介されている手順と、実際の操作方法に差異がある場合があります。 AWS は随時アップデートされており、タイミングによってはハンズオンコンテンツが追いついていない事もあります。 差異がある場合、AWS Document などを活用しながら進めて頂けますと幸い
全くのゼロから「駆け出しデータサイエンティスト」を育てる方法論 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 「データサイエンティスト」の第一次ブーム勃興から6年余り、人工知能ブームに便乗した第二次ブームで人口に膾炙してから3年余り、気が付いたら何やかんや言われながらもデータサイエンティスト及びその類似職が、じわじわと日本国内の産業各分野・企業各社に広まりつつあるように僕の目には映ります。 そういう背景がある中で、ここ1年ぐらいの間にそこかしこで目立つようになってきたのが「ゼロからデータサイエンティストを育てたいのだがどうしたら良いか」という相談や議論。割とあるあるなのが「取引先がデータサイエンティストを採用して商談の席に同席させるようになって、彼らがデータサイエンスの知識を駆使してビシバシ突っ込んでくるのだが、こちらにデータサイエンティストがいないので対応できない」みたいなお話。これは実はUSでも同様だと聞くので*1、案外洋の東西を問わない課題なのかもしれま
｢他人と体をシェア｣36歳早大准教授の凄い研究
ただ、部屋の外に出られないことが苦痛で……。同室の人たちも子どものイベントやお祭りに参加できないことを「そこだけはつらいね」と話していたんですね。 当時、音声と映像はやり取りできました。音声はマイクというインプット（入力装置）とスピーカーというアウトプット（出力装置）があり、映像はカメラとディスプレイがあったわけです。 でも、体の動きに関しては当時、ジェスチャー入力もジェスチャー出力もどちらもなかった。外部とインタラクション（相互に作用）できる機械が欲しいなと思って探したけれど、売ってない。だったら、自分が研究者になって、作って、企業と連携するか起業するかして、社会に広めていくしかないと思って、研究者になろうと進路を決めました。 ――世に知られるきっかけとなったポゼストハンド。「操られる手」という意味を持つこの装置は、コンピューターからの信号によって人間の手を動かすことができます。この発想
※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク
2019年7月29日、米金融大手 Capital Oneは不正アクセスにより1億人を超える個人情報が流出したと発表しました。WAFの設定ミスに起因して、Server Side Request Forgery（SSRF）攻撃を許したことにより情報を盗まれたと見られています。ここでは関連する情報をまとめます。 Capital Oneによる公式発表 Information on the Capital One Cyber Incident（米国向け） Information on the Capital One Cyber Incident（カナダ向け） Frequently Asked Questions （１）影響範囲 影響が及んだ人数の内訳は以下の通り。 米国 約1億人 カナダ 約600万人 発表時点でCapital Oneは流出した情報が外部へ出回ることや、詐欺への使用は確認していない。
「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]
「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学
![「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9449c9db4388eeb4c8c79bd8b9f8f8c89aee3743/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200809%2F20200809110655.jpg)
2023年版：実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級6冊＋中級8冊＋テーマ別15冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出
偏差値65くらい
100人中7人。これが30年生きてきて感じている天井。 それなりの上場企業から任意に集められた人間で同じ課題を行っても明白に他の人よりも優れた成果を出せる。大企業である弊社からは取り組みや業績に対して優秀賞も頂いた。経験のない機械学習でも時間をかければKaggleで銀メダルも複数とれた。AtCoderでも青色になった。自分の専門分野の中だけであれば研究者ともディスカッションできる。 ただ、世の中には70や80、GMや赤色の人間も大勢いる。研究室時代にも大勢いた。数学、物理、計算科学の全ての知識を持ち活用できる助教の方、何日も悩んでいた課題を一瞬で解け斬新な論文を出す助教の方、あげればきりがない。そんな本物にあって、そんな本物にはなれない自分を知って自分の全能感は消え去った。研究者の道は諦め企業へと就職した。今そのような優秀な人間は研究者やベンチャーや一握りの大企業にいるのだろう。今の会社で
Udemyで夏の大キャンペーン開催！ はてなブロガーも受講した、Python・機械学習・人工知能など最先端スキルを学べる講座を5つピックアップ - はてなニュース
お盆休みが明けてもう8月下旬。秋に向けて自分が学んでみたいことや身に付けておきたい技術などを見つけ始めるにはよいタイミングです。そこで、オンライン学習プラットフォーム・Udemy（ユーデミー）のオンライン講座をチェックしてみてはいかがでしょうか。 Udemy(ユーデミー)公式サイト Udemyの講座は一度購入すれば受講に期限はなく、PCでもスマートフォンでもデバイスを問わず見られるので、ちょっとした隙間の時間を有効に活用可能。必要な時に必要な講座を選べます。はてなブログを使って、受講内容のまとめや振り返り、学んだことのメモを書いている方も多くいらっしゃいます。今回はUdemyの数ある講座の中から、はてなブログユーザーさんの声も交え、おすすめの講座を5つピックアップしました。 Udemyでは8月30日（金）午後3時59分まで、対象の講座が1,200円から受講できる大セールが実施されています！
先日、グーグルが飲食店検索で初のトップにという記事を見かけて、Google Mapsがどうやってレビュー情報を集めてきたのか、過去に書いた考察記事を公開しました。 UXリサーチ目的で、普段からデザインアップデート記録を残しているんだけど、Google Mapsのレビュー機能は2016年から頻度高く使ってきたので、実体験とコンテンツを増やしてきたのか考察をまとめた内容です。 Google Mapsのレビューを始めたキッカケ最初にレビューを投稿したのは2016年で、旅行前にGoogle Mapsで行きたい場所やお店を保存して、現地に行った時になんとなく写真と口コミを投稿したのがキッカケ。 初回投稿後にレビューを促進するコンテンツがメールで届くようになった当時Google Mapsのレビューはまだ認知度が低くメールのタイトルも実験中の雰囲気があった。特典という言葉に釣られてローカルガイドに参加し
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩：数学×Pythonプログラミング入門 「Pythonの文法は分かったけど、自分では数学や数式をプログラミングコードに起こせない」という人に向けて、中学や高校で学んだ数学を題材に「数学的な考え方×Pythonプログラミング」を習得するための新連載がスタート。連載コンセプトから、前提知識、目標、本格的に始めるための準備までを説明する。 連載目次 この連載では、中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによるプログラミングを学びます。といっても、数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI／機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学ぶお話にしていこうと思います。 今回は、それに先だって、プログラミングを学ぶ上で数学を使うことのメリットや、Pythonでどのよう
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に、Rの本は参考程度にしています（本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます！） こういうリストをあげる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、ほとんど読ん
この記事に関連する話題: プロダクト開発者に求められる、これからの「倫理」の話をしよう。 プロダクトマネージャー (PM) としてのこれまでの私的な経験を踏まえて、『プロダクトマネジメントのすべて 事業戦略・IT開発・UXデザイン・マーケティングからチーム・組織運営まで』を読んで思ったことをつらつらと。 （8/12 追記）冒頭で示しているように、本記事ではPM＝プロダクトマネージャーとして表記しています。後述の通りPMとプロジェクトマネージャーは異なるものであり、後者に対して略記は用いていません。 プロダクトマネージャーは本当に“魅力的な職業”か “完璧な世界”など存在しない 良かった点 「PMはミニCEOである」という言説や「PMとプロジェクトマネージャーの違いは？」というよくある質問に対する補足 「プロダクトの成功」を定義するところから始めることの重要性 PMの武器は信頼、情熱、共感、
📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです
テレビ局から「スマホ依存症についてドーパミン神経系から説明してくれないか」という話があったけどそれは無理だという理由がこちら
はげひげ（菊仙人） @96hage 今日、テレビ局から電話があった。依存がらみなのか、スマホ依存についてドーパミン神経系から説明してくれないかという話。 「快感でドーパミンが放出されると癖になって依存する」とかいうアホっぽい説明をしてほしいらしい。 「そりゃ、無理だ」と答えた。 そもそもドーパミン神経系は、報酬に対しても活性化するが、報酬が得られそうなトリガーでも活性化する。その程度は実報酬以上になる。だから、人はドーパミンにハマるといわせたいのだろうが、ドーパミン神経は報酬予測誤差を計算する。機械学習の強化学習はこの仕組みの応用だから今や常識。予測より実報酬が少なければ、ドーパミン神経の活動は止まる。これが繰り返されると「飽きる」。 テレビにそって説明すれば、あおった番組がつまらなければ（実報酬が予測を下回れば）、番組中でも視聴率は落ちるし、次回への報酬予測が小さくなり次回の視聴率は落ち
エンジニアとして30代までにやってて良かった・やれば良かった事を自分のキャリアから振り返ってみた. - Lean Baseball
最初に言っておきます. このエントリーは「いい本を読んだついでに自分のキャリアを振り返ってオススメを残す」という長文ブログです. 適当に読み流してもいいですし, 心の琴線に触れる事があれば最後までお付き合い頂けると幸いです. さて, 4月の末と言えば, GWが近づいてくると共に色々考えることがあります. 例えば社会人23年目の私は今年, GWの予定（決まっていない場合に限る） 「こどもの日」にしてあげられること キャリアの振り返りと数年先のキャリアプラン検討 この3つについて真剣に考えています. 今年でいうとGW予定（1.）は90%程度計画済み, こどもの日（2.）は甥っ子に渡すお小遣いを検討...までは決まってるのですが, 最後の（3.）はというと, GW明けって転職とか将来キャリアを考える機会になりがちじゃん?そういえば自分のキャリア(ry ...という感じで, GWは（本人が意識する
機械学習による株価予想の十八手 - Qiita
1. 株価はサプライズによって動く 株式相場には常にプロの投資家がうごめいており、各銘柄の各種業績数値を常に予想して投資活動をしている。そんな状況下において、仮に「売上が前年比2倍」という決算が発表されても、株価が2倍になるわけではない。むしろ3倍が予想されていたのに、2倍だったら失望売りとなる。つまり事前予想と比較してこそ意味があり、staticな値や過去実績との比較を特徴量にすることはあまり意味がない。事前予想と決算の乖離、または前回予想と今回予想の乖離こそが意味のある特徴量であると言える。 2. 業績数値の単純な変化率では株価インパクトは測れない 営業利益の事前予想100億円に対し、決算が200億円の場合、 変化率 = （ 実績 - 予想 ) / 予想 の計算式を使うと、変化率は100%となる。 この変化率を特徴量にするのは一見もっともらしいが、株においてはこれは使いづらい。 営業利
ひと月有給取るんだが
「時間あったらなにがしたいですか？」 何かアイデアくれ。 子供いるので泊りがけの一人旅とかは無理。仕事はIT系、仕事は嫌いだが何か作るのは好き。読書は嫌い。多少金がかかってもいい。 今考えてるのは 平日全部ジ2h程度通い (休日は家事育児で無理) なんかWebサービス作る (0.6人月位だから大したものはできないかもしれん) なんかゲーム作る (0.6人月だから以下略 Unityがいいのかな？やったことないけど)映画とか見る (これは別に仕事しててもできそうなので優先度低、息抜きとかに)競技プログラミングとかKaggle？とかガチってみる (競プロは以前ちょっとだけ参加したけどランクなど上がらない程度の雑魚スタート、Kaggleはガチのゼロスタート、機械学習とかG検定取っただけくらい) 平日含めて長めの家族旅行なんかアイデアないですか。できれば消費系より生産系の方がうれしい。「3か月だった
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