Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19（新型コロナウイルス感染症）陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測（日本版）の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初
プロダクトマネジメントと事業開発に関する私的な振り返り - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
TL;DR 企画力が…欲しい… pic.twitter.com/hJfr0qNv7T— ゆずたそ (@yuzutas0) 2020年11月19日 試行錯誤の瓦礫の記録です。 はじめに もくじ TL;DR はじめに もくじ 以前書いた記事 前提・免責 アイデア 1日1案（やってよかったこと） 1stスクリーニング（やってよかったこと） コミュニケーション チームへのリスペクト（やってよかったこと） 話す <<< 聞く（改善余地あり） 即決する（やってよかったこと） 自分で各論まで見る（やってよかったこと） 発散→収束でディスカッション（改善余地あり） イラストで話す（改善余地あり） 日次ミーティング（やってよかったこと） 議事録を書く（改善余地あり） 得た情報を共有する（改善余地あり） 想定納期を示す（改善余地あり） カレンダー招待＆日程確約コメントを転記（改善余地あり） プロセス管理 仮説
自分は外資コンサルのSI/業務側で5年、ソフトウェアエンジニアとして5年、マーケティング+経営領域で1年仕事をした(ソフトウェアエンジニアリングからマーケティングに移った経緯)。特にここ一年、今まで体系的に学習したことがないマーケティング領域で仕事をしており、とにかくわからない事だらけだった。バンドルカードというプロダクトを1から作っている為、ユーザーインタビュー/仮説立案/属性別リテンションレート/運用型広告等、めちゃくちゃ基礎的な部分に関してはソフトウェア書く人間ではあったがある程度学んではいたし、スタートアップという業界柄paulg、cdixon、sama、peterthiel, a16z、等が出力する良質なコンテンツは適宜読み込んではいた。(paulgのessayは多分全部読んでる) ただ、「マーケティング」という単語を出されると「それは…あの…具体的には一体なんですか？」という感
バッチ処理 プラクティス
バッチ処理は既に先人の方々が多くのナレッジを公開してくれていますが、それでもなお難しさが変わらないテーマだと思っています。 この記事は、筆者がこれまでの開発経験で気づいたバッチ処理の実装ナレッジを整理し、体系化を目指して文章にしました。 ここでの内容が、より良い課題解決に貢献できれば幸いです。 自身の断片的な思考整理(メモ書き)の延長で内容を整理したため、一部書き振りが統一されておらず、読みにくいかもしれません。ご了承ください。🙏 バッチ処理の難しさバッチ処理は難しい。 人によっては簡単なテーマかもしれませんが、自分は難しいテーマだと思っています。 「難しさの根源は何か？」を考えると、1. 考慮点が多様にあること 2. 解決する課題によって答えが大きく変わること に整理できました。 この2点は、どのソフトウェア開発にも当てはまる項目ではありますが、ことバッチ処理においては顕著に現れます。
はじめに 昨今の採用現場においてはソフトウェアエンジニアは売り手市場と言われ数年が経過していますが、2023年現在においても、デジタルトランスフォーメーションの加速により、これまでのIT企業の募集だけではなく、様々な企業がソフトウェアエンジニアを募集している状況にあると思います。 知り合いのリクルーターに話を聞くと、ここ最近米国のBigTech企業や、日本初のベンチャー企業のレイオフが目立ちますが、それはごく一部であり、多くの企業では引き続きソフトウェアエンジニアの需要は最も高く、この先10年以上はこの高い需要は続くだろうと言っていました。 引用元: 【2023年最新】厳選！エンジニア採用に強い15の採用媒体比較～最新市場動向や採用戦略も徹底解説 - type 私自身が就職した10年数年前は望んでソフトウェアエンジニアに就く人は理系出身のプログラミング趣向が強い人ばかりという印象でしたが、
従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
最近私は「2分間コーディング」と呼んでいる取り組みを行っています。文字通り2分間で完了する程度の、非常に簡単なコーディング作業を繰り返すことで、 技術書の最初のページの数行のコードだけ写経して走らせる ネットで見つけたサンプルコードをコピペして走らせる など、多くはコピペするだけで終了するくらいの作業量です。しかし、その頻度を今までの何倍にも増やすのがポイントです。実際にはやっているうちに気分が乗って、そのまま5分、15分以上とコーディングが続くことも多いのですが「まずは2分で終わることだけを始める！」と強く意識することで、コーディングの頻度が大きく増えました。 この記事では、私にとって2分間コーディングがどういう効果があったか、なぜ取り組みを始めたかを紹介します。 効果: 新しい技術を覚えやすくなった 2分間コーディングを始めてから、今まで公式ドキュメントや本を読んだだけで終わってしまい
【ノーカット掲載】オンプレミスかクラウドか。社内を二分する論争にDeNA南場智子が出した"答え" | フルスイング by DeNA
コスト・品質ともに最高レベルを実現していた、DeNAのオンプレミス。しかし2018年6月、DeNAは全社方針としてそのオンプレミスを捨て、3年の移行期間をかけクラウドに全面移行することを決定しました。 なぜDeNAは経営の意思決定として、当初「3倍のコストになる」と言われたクラウド全面移行に踏み切ったのか？ 本記事では「クラウドシフト決定の判断」に至る経営者の思いを語った『Google Cloud Next ’19 in Tokyo』でのDeNA代表取締役会長 南場 智子（なんば ともこ）講演内容をノーカット掲載します！ 「経営の言語」と「技術の言語」両方話せる人材を信頼する 私がDeNAを立ち上げたのは、1999年。今からちょうど20年前です。もともと、経営コンサルタントをしていました。得意なのは戦略や提携。それからマーケティングや分析などですね。一緒に起業した仲間も、同じファームから連
Photo by Giorgio Trovato on Unsplash 年収800万は普通のエンジニアか否か。火種はいつものTwitterでしたが、いろんな意見が飛び交う興味深い話に各所でなっていたようですね。うーん、様式美。 ちなみに私の感覚だとこんな感じで、年収800万といえば、一般的なWEB開発においては複数プロジェクトの技術設計を行うアーキテクト級で、SIerではおそらく課長-部長級の給与になると思っております。年収800万はそういうラインです。 年収340 → 新卒 年収400 → 2年目(転職サイトゴロゴロ 年収500 → 普通のエンジニア 年収800 → アーキテクト、テックリード 年収1000 → PM、一部スタートアップエンジニア 私の感覚だとこれですね https://t.co/1bXuiPexRj — shinoyu (@shinoyu) February 9, 2
はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入
いくつかのクラウドサービスでは、1年程度の無料トライアルや一定額のクーポンなどに加えて、期間の制限なくずっと無料で使える、いわゆる「Free Tier」や「Always Free」と呼ばれる無料枠のサービスが提供されています。 こうした無料枠は試行用の環境や一時的なテスト環境などとして、期間を気にせずサービスを試すうえで非常に有効です。 もちろん、無料提供サービスは提供側の都合によってある日突然終了することもあり得ますが、いまのところ1年前の記事「ずっと無料で使えるクラウドの「Free Tier」主要サービスまとめ。2020年版」で紹介したサービスで終了したものはないようです。 本記事では期限の制限なくFree TierやAlways Freeとして提供されている主なサービスを、2021年版としてまとめました。 Amazon Web Services（AWS） 「AWS 無料利用枠」のWe
こんにちは、ZOZOテクノロジーズで執行役員CTOをしている @kyunsです。 本記事はCTOA Advent Calendar2020の 16日目の記事となります。 この記事ではZOZOでの2年半を振り返り、テックカンパニーを目指す中でCTOとしてどのようなことに取組み、結果としてどういう変化が起きたかについて紹介したいと思います。 同じような立場のCTOやこれからエンジニアリング組織を強化していきたい方々の参考に少しでもなればと思います。 自己紹介と背景 私はヤフーに2006年に新卒で入社し、3年働いた後に当時一緒に働いていた金山と一緒にVASILYというスタートアップを創業し、受託アプリ開発や「IQON」というサービスを開発していました。 何度かの資金調達などを経て、最終的に2017年にZOZOへ売却し、ZOZOの完全子会社となりました。その後、2018年の4月には当時のスタートト
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
クラウドの多くでは、1年程度の無料トライアルやクーポンなどに加えて、期間の制限なくずっと無料で使える、いわゆる「Free Tier」や「Always Free」と呼ばれる無料枠のサービスも提供されています。 こうした無料枠は開発環境やテスト環境としてクラウドを試すうえで非常に有効です。ここではクラウドのFree TierやAlways Freeとして提供されているおもなサービスをまとめました。 Amazon Web Services（AWS） 「AWS 無料利用枠」のWebページを開き、左側にあるフィルター条件で「無期限無料」をチェックすることで、無期限に無料で提供されるサービスの一覧を見ることができます。 おもに次のようなサービスが無期限無料で提供されています。 AWS Lambda サーバレスコンピューティングの実行環境を提供します。 1カ月あたり100万リクエスト、最大320万秒コン
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads 71 Ads API 10
イントロNetflixは、スマホやPCがあれば、どこでもいつでも、映画やドラマを見放題で楽しむことができます。今年はお家時間が増えたことで、Netflixをより満喫している方も多いのではないでしょうか。実際に、2020年1月〜3月に会員が全世界で1600万人ほど増え、合計1億8000万人を超えています。 Netflixをいくつかの数字で見てみると、さらにその凄さに驚かされます。 ・全世界のインターネット通信量(下り)の15%をNetflixが占めており、YouTubeを超える世界一の動画サービス ・時価総額が20兆円超え ・サブスクリプション収入が月々約1500億円 そんな多くのユーザーを有するNetflixの魅力の１つに、推薦システムがあります。Netflixのホーム画面には、今話題の作品やユーザーにパーソナライズ化されたおすすめの作品が並びます。 Googleの検索と違って、Netfl
DX意味わからん。「IT革命」と何が違うの？という話｜広木大地（日本CTO協会理事/レクター取締役）
はじめにこの記事は、Engineering Manager Advent Calendar 2020の24日目の記事す。 職種を越えた働き方を模索するWeb Engineerのtrebyさんと、技術を突き詰めたいiOS Developerのbanjunさんの二人のパーソナリティをつとめるpodcast「きのこるエフエム」でお話してきた今話題のキーワードDXについてのお話を再編して記事にしたものです。 実際のpodcastについては以下からどうぞ。 いつの間にか"DX"がデジタルトランスフォーメーションにとられてた。trebyさん(以下敬称略) これは、我々のマイブームというか、最近、「DXっていいよね？」っていうふうに私が謎掛けをしますと、banjunさんが、「DX、わからん!」というふうに返すんです。 banjunさん(以下敬称略) 「DXって何ですか？何がいいんですか？」っていう話です
サーバーレスアーキテクチャ再考 - ゆううきブログ
2014年にAWS Lambdaが登場し、Functionを単位としてアプリケーションを実行する基盤をFunction as a Service(以下、FaaS)と呼ぶようになった。 そして、同時にサーバーレスアーキテクチャ、またはサーバーレスコンピューティングと呼ばれる新しいコンセプトが普及するに至った。 当初、そのコンセプトが一体何を示すかが定まっていなかったために議論が巻き起こり、今現在では一定の理解に着地し、議論が落ち着いているようにみえる。 しかし、サーバーレスという名付けが悪いということで議論が着地したようにみえていることにわずかに疑問を覚えたために、2019年の今、これらの流れを振り返ってみて、サーバーレスアーキテクチャとは何かを改めて考えてみる。 サーバーレスとの個人的関わり サーバーレスアーキテクチャという名を僕がはじめて耳にしたのはAWS Lambdaが登場した2015
こんにちは、id:shallow1729です。最近はインフラ寄りなお仕事をよくやっていますがこれまでにいくつかデータ移行やデータ基盤構築などのバッチ処理のお仕事をしてきました。以前にも一度そういった経験を元に記事を書いたのですが、MySQLやシステムに関する知識が以前よりも増えた今もう一度書き直したいなと思いました。 なので今回はバッチ処理を書く時のテクニック2022版という感じです。今の仕事の関係でMySQLやrailsを前提にしている話が多いですが、おそらく他のデータベースを使っている人にも役に立つ話が多いのではないかと思います。ただ、今回の記事は経験に基づくものが多く、あまりよくないアイデアもあるかもしれません。改善点や間違いなどあればご指摘ください。 冪等性を持つように 冪等性とは端的に言えばある操作を複数回実行しても一回しか実行しなかった時と同じ結果になる性質の事です。長時間かか
はじめに inspired mogaさんのブラウザで動くサービスを作るときの技術選定が素晴らしい記事だったので、自分も書いてみる事にしました。 幸いにも技術選定からのお仕事をする機会が多くて、自分の中でパターンが大体決まってきているので言語化してみます。前提が同じサービスは無いので絶対的な正解は無いですが、なんかしらの参考になれば幸いです。 ※2022/02時点 私/よくあるお仕事について Web系のサービスなんかいい感じにするマンとして、フリーランスとして働いています。 準委任という形でスタートアップ企業をお手伝いする事が多いです。 MVPを作りたい、もしくはMVPは行けたのでちゃんと作り直したい、という要望があって参画して、まるっと作ってそのまま運用をします。作って終わりではなくて、運用や拡張性を考えてやってます（サービスに必要なのはもちろん、運用する自分が楽だから）。 前提 エンジニ
はじめに 今年のエンジニア研修の担当をしたkurotakyとtokkyです。ペパボのエンジニア研修2021がはじまっていますという記事を書いてあっという間に時が経ち、先日研修が終わったので研修資料を公開します。各研修の講師からコメントをもらっているので、ぜひ読んでいってください！ 研修を実施するにあたって、専門的な内容を学んでから現場に入る方法や、幅広い技術層に触れてから現場に入る方法など、さまざまなスタイルがあります。ペパボでは最新の技術の幅広く触れてOJTに入っていくやり方を選択しています。それはなぜかというと、GMOペパボのわたしたちが大切にしている3つのことの中で、「みんなと仲良くする」ということ話がありますが、みんなと仲良くするというのは、エンジニアという職種だけでも100人以上になり、そのみんなと仲良くするのは実際は結構難しいと思います。過去にCTOのあんちぽさんが2017年の
ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル２つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文（スニペット）を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう！ また後述するSnippet Gen
今いちばんオススメしたいPython本 2022 - 初心者からプロまで仕事に活かせる3冊 + α - Lean Baseball
2021年も数多くのプログラミングやPythonを扱った素晴らしい書籍とたくさん出会いました. 私はリアルの本屋さんに行くのがとても好きで（ECの本屋さんも好きですが）, 技術書のコーナーには必ずと言っていいほど足を運ぶのですが, 年々「Python」というラベルが付いた棚の領域が広がっている気がします. プログラミング初心者でPythonからやりたいけど何から読めばいいのか🤔 実務に役立つような参考書籍ってどうやってみつければいいかわからない😇 よりビジネスに役立つ, 実践的な事例をしりたい💪🏻 という, 割とありそうなニーズにお応えすべく, 2022年いや, 今この瞬間に読んでおきたい・抑えておきたいPython関連書籍をまとめました！ 2011年頃からPythonを使って仕事をし始め, 今もエンジニアリングからコンサルティング, マネジメントをやっている私独自の視点で, オス
いくつかのクラウドサービスでは、新規ユーザーに対する1年程度の無料トライアルや一定額のクーポンなどの提供だけでなく、期間の制限なくずっと無料で使える、いわゆる「Free Tier」や「Always Free」と呼ばれるサービスが提供されています。 こうしたサービスは試行用の環境や一時的なテスト環境、あるいはホビー用途などに適しています。 本記事では期限の制約なく無料で提供されている主なクラウドサービスを、2023年版としてまとめました（新規ユーザーとして期限の制約なく無料で使えるものを優先しています）。 ただしこれらの無料のサービスは、提供側の都合によって申し込みや利用が制限されたり、もしくは提供自体が終了したりすることがあります（昨年、多くのITエンジニアに人気であったHerokuのFreeプランが終了したことをご記憶の読者も多いでしょう）。 無料のサービスを利用する場合には、そうした提
初めての技術選定を頼まれた時に大事だったのは俯瞰的・相対的な考え方だった - MonotaRO Tech Blog
背景 お題 技術の差別化 差別化から分かること 情報資産からToBeを考える 俯瞰的・相対的な技術選定 これまでの話から学んだこと 最後に はじめまして、MonotaROでデータエンジニアをやっています、芝本です。 エンジニアのみなさん、技術を使って何か作ってみるのって楽しいですよね。 私は、公私ともに日々物作りに励んでいます。プライベートだと、最近はマイクロフロントエンドについて学んでいます。 技術を使うためには、技術を学ばなければいけません。 プライベートにおいては、好奇心に従って自由に学びますよね。 とりあえずgit cloneして動かしてみたり、書籍を購入して読んでみたりします。 というようにプライベートでは主に次のような選択肢があると思います。 書籍を読んで好きなものを選ぶ 実際に手を動かしてみて好きなものを選ぶ 人に教えてもらって好きなものを選ぶ 基本的にプライベートの場合は何
数百万件残っていたHTTPのはてなブログを4年越しにすべてHTTPS化させた話 - Hatena Developer Blog
こんにちは id:cohalz です。はてなブログでは2021年4月の公式ブログで、すべてのブログをHTTPSに一本化していくことを案内しました。 ▶ 「HTTPS配信」への切り替えと、ブログの表示の確認をお願いいたします この時点でまだ数百万件のHTTPのブログが残っている状態でしたが、2021年8月には上記の案内に追記したように、全ブログでHTTPS化を完了できました。 完了までに行ってきたことをこの記事で振り返ってみようと思います。 はてなブログのHTTPS化のこれまで はてなブログのHTTPS化は、2017年9月に最初のお知らせを行ってスタートしました。 当初の予定より時間がかかりましたが、2018年2月にHTTPS配信の提供を開始し、これ以降に作成されたブログは最初からHTTPSのみで配信されています。また、それ以前に作成されたブログでも、ユーザ側で設定を変更することで自分のブロ
ピクシブを退職します - 創業期から成長期への転換を越えて理解した10の教訓 - ふろしき Blog
2021年11月末にピクシブを退職します。 先日、なかなか読み応えがある退職エントリーが上がっていました。ものすごい熱量が感じられたし、それに自身のネガティブな過去なんかも隠すことなく堂々と語っていて、自信に満ち溢れたいい記事だと思いました。 note.com 僕自身も、過去の失敗談を交えつつ、それを10の教訓という形で内省し、ピクシブで行ってきた6年4ヶ月の活動を締めてみたいと思います。最近マネージャーになって苦しんでいる人とか、自分のボスが何を考えているのかわからないという人の、ちょっとしたコンテンツになれば良いかなと思います。 1. 入社直後が一番、会社を客観視できる 前職はNTTコムウェアというSIerでした。インターネットが大好きだった僕は、30歳を目前にして気持ちが抑えられず、ネット業界への転職活動を開始。そして2015年8月に、ピクシブ株式会社へと入社します。 2015年、H
OSS 観光名所を貼るスレ - ぽ靴な缶
これは はてなエンジニアアドベントカレンダー2023 2日目の記事です。 はてなエンジニア Advent Calendar 2023 - Hatena Developer Blog はてなエンジニアのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita トップバッターは緊張するけど、順番が回ってくるまで長い間ソワソワするのも嫌、という理由で例年2日目を狙うようにしている id:pokutuna です。今年も成功しました。 観光名所とは 目を閉じれば思い出す、あのコード... あの Issue... あなたが Web 系のエンジニアであれ、趣味で開発している方であれ、必要に応じてライブラリやフレームワークのコードを読むのはよくあることでしょう。公開の場で開発されているソフトウェアは、ソースコードだけでなく、開発コミュニティでの議論やバグ報告なども見ることができます。 リポ
［速報］マイクロソフト、RPA機能を搭載した「Power Automate」発表。ユーザーの操作を記録、再現実行で自動化。Ignite 2019
マイクロソフトは、フロリダ州オーランドで開催中のイベント「Microsoft Ignite 2019」で、RPA（Robotic Process Automation）機能を搭載した自動化ツール「Power Automate」を発表しました。 RPAとは一般に、まるで人間がアプリケーションを操作するように、ソフトウェアのロボットがアプリケーションを操作することで、システム間の連携や操作の自動化などを実現する技術や手法のことです。 マニュアル操作を前提とし、外部システムと連係するためのAPIを持たないようなアプリケーションは、企業内で使われている業務アプリケーションには数多くあります。RPAを用いることで、そうしたアプリケーションでもソフトウェアで操作できるようになります。 さらに、RPAは人間の操作を記録し、再現させることで自動化を実現する機能を持つため、プログラミングの知識のない現場のス
こんにちはあるいはこんばんは。村山(twitter id:muraweb_net)です。 ユニバーサルアナリティクスを見ようとすると、アラートが表示されるようになりましたね。本格的に GA4 のことを考える方も増えてきたのではないでしょうか。 GA360 のプロパティや GA4 プロパティが存在するのに、アラートが一括で表示される手法は、不必要に不安を煽るだけに思われますが、全ての人を GA4 プロパティへ移行させるためにはこの手法が必要なのかもしれません…。 この手法に効果があったのか不明ですが、Googleアナリティクス のヘルプコミュニティでも GA4 の質問が増えてきたように見えます。また、ヘルプコミュニティへの投稿やお客様のヒアリングから、 GA4 がわからなくてこわいといった心理があるように感じます。 そのため今回は、 GA4 がわからなくてこわい方向けに、 GA4 の理解力を
RailsアプリとかをAWSのレガシーシステムからGCPのイケイケシステムに移行した話 - nownab.log
はじめに Railsアプリケーションを中心とするシステムをAWSからGCPに移行しました。本記事ではその過程をできるだけ赤裸々に公開します。 本プロジェクトではインフラ移行と同時にアーキテクチャも刷新しました。AWSがレガシーでGCPがイケイケという意味ではなく、移行対象システムのアーキテクチャがレガシーからイケイケになったという意味です。 技術的な内容については詳細は省いて概要の説明にとどめています。AWS、GCP、Docker、Kubernetesあたりの知識があるとスッと読めると思います。 書きたいこと書いたので長い記事になってますがぜひお付き合いください。 レガシーシステムとイケイケシステム まず、移行前のレガシーシステムと移行後のイケイケシステムについて軽く説明します。 タイトルをキャッチーにするためこうしましたが、特別レガシーでもイケイケでもないのでご了承ください。ちょっと前と
データサイエンティストは何を勉強すべきか：「教養」と「必須」と「差別化」と - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Wokandapix from Pixabay) 個人的な観測範囲での話ですが、データサイエンティストという職業は「21世紀で最もセクシーな職業」として刹那的な注目を集めた第一次ブーム、人工知能ブームに煽られて火がついた第二次ブーム、そして「未経験から3ヶ月で人生逆転」ムーブメントと折からのDXブームに煽られる形で沸き起こった第三次ブームを経て、何だかんだで社会に定着してきた感があります。 で、このブログを始めた頃からの連綿と続くテーマになっていますが、いつの時代も話題になるのが「データサイエンティスト（になるに）は何を勉強すべきか」ということ。7年前から恒例にしてきた「スキル要件」記事では、基本的には「どれも必要な知識（学識）」であるという前提で分野・領域・項目を挙げてきました。少なくとも、最初の3回ぐらいはそういう認識でスキル要件記事を書いていた気がします。 ところ
Webアプリケーションのログに関するいくつかの考察 - Hatena Developer Blog
こんにちは、はてなでWebアプリケーションエンジニアをやっている id:polamjag です。 最近のはてなでは、若手エンジニアを中心として、いろいろな技術を見つめ直すワーキンググループをやっています。先日、id:onk も「デプロイ今昔」という記事を書きましたが、このエントリーはそのシリーズの続きで、ワーキンググループの「ログ」の回で議論したこと・話題になったことをまとめました。 Web開発におけるログを見つめ直す ログを4つの目的で分類する 目的ごとに求められる取り扱いの要求水準 いまどきのログフォーマットについて まとめ：どう実装するかを模索していく Web開発におけるログを見つめ直す Webサービス（Webアプリケーション）の運用には、多種多様なログがついてまわります。多くのミドルウェアは何もしなくてもそれなりの量のログを出力しますし、クラウド上のマネージドサービスも然りです。行
近年のデータ分析基盤構築における失敗はBigQueryを採用しなかったことに全て起因している - データエンジニアの酩酊日記
久しぶりにペラペラな思いつきを書き捨てて、寝ます。 2、3年前ぐらいにSIerやコンサルでTreasure Dataとか使ってマネージドDWH作ろうぜっていう風潮が流行って、今は運用フェーズに入ってどこも結構苦しんでるってのが僕のすごく狭い観測範囲での印象。 AWSのReadshiftしかり。 なぜ苦しんでるかっていうと、言うほどスケールしないからであり、言うほどマネージドじゃないから。 Treasure Dataは基本的に割当メモリが固定でオートスケールしないので、ピーク時に合わせて必要なメモリを確保しておかないといけない。そうなるとメモリ使用量とか負荷とかをモニタリングしないといけないわけだけど、Saasだから内部のアーキテクチャが隠蔽されていていちいちサポートに問い合わせないといけなかったりする。 Redshiftの場合はそもそも自前でクラスタ管理しなくちゃいけないのでそれが大変って
2020年のフロントエンドエンジニアの技術スタックの一例 | potato4d D(iary) この記事と、TLで「これのバックエンド版が見たい」という発言に触発されたので書いてみます。口語体と文語体が入り乱れてるのは許してください。 冒頭のグラフはwakatimeで生成した今年1年間のプログラミング言語使用率です。2位はTypeScript、3位はTerraform、4位はYAMLでした。 立場 フリーランスで、主にRailsやAWSを使用しているサービスの運用、開発に関わっています。いくつもの会社を見てきた訳ではなく、数社に深く関わっている1都合上、視野が狭いかもしれません。 公開している成果としては クラウドゲーミング最新開発事例 - #CEDEC2020 - Speaker Deck があります。 長年RubyとRailsを書いてきたので、技術スタックがそのあたりに偏っています。
データ基盤にありがちな「何を使って作ればよいか？」という問いに対する処方箋を用意してみました. - Lean Baseball
ちょっと昔まではデータ基盤の管理人・アーキテクト, 現在は思いっきりクラウドアーキを扱うコンサルタントになったマンです. 私自身の経験・スキル・このブログに書いているコンテンツの関係で, 「データ基盤って何を使って作ればいいの?」的なHow（もしくはWhere）の相談. 「Googleのビッグクエリーってやつがいいと聞いたけど何ができるの?」的な個別のサービスに対するご相談. 「ぶっちゃけおいくらかかりますか💸」というHow much?な話. 有り難くもこのようなお話をよくお受けしています. が, （仕事以外の営みにおける）個人としては毎度同じ話をするのはまあまあ疲れるので, データ基盤にありがちな「何を使って作ればよいか？」という問いに対する処方箋 というテーマで, クラウド上でデータ基盤を構築する際のサービスの選び方 （データ基盤に限らず）クラウド料金の基本的な考え方 をGoogle
SoundCloudに転職した
2019年12月17日Cookpad（イギリス支社）を6月に退職し、7月からベルリンに移りSoundCloudで働いている。 日本を離れてから3年が経つ。何かしらの形で情報発信しないと日本での人間関係が文字通りゼロになってしまいそうなので近況を綴ることにした。ついでに、誰かの参考になれば尚嬉しい。 誰？2014年にCookpad入社。直後からiOS Tech Leadとして海外事業の立ち上げに従事し、2017年からは海外事業の拠点であるイギリスに出向。2019年7月にドイツに移りSoundCloud入社、現在に至る。『Swift実践入門』の著者の一人。 前職のことについてあまり言及しないが、端的に言うと素晴らしい職場だった。優秀なメンバーと刺激的なプロジェクトから多くを学んだ。こうして新しい挑戦ができるのも前職で成長する機会に恵まれたからに他ならない。日本・海外共に積極採用しているはずなの
ちなみに、IT業界全体のシェアとしてはMicrosoftのAzureの方がGCPを上回っていますが、Web業界においてIaaSにAzureを採用している企業さんは2019年時点ではまだまだ少ないので、現状ではとりあえずAzureへのキャッチアップは後回しにしておいて問題ないと思われます。 クラウドアーキテクチャ設計 前述したAWSやGCPの各種マネージドサービスを適切に組み合わせてアーキテクチャ設計を行い、それを構成図に落とし込める能力は必須となります。 いわゆる「アーキテクト」という職種の担当領域でもありますが、「サービスを安定稼働させたまま、バリューをユーザに迅速に届ける」ためには、自動化のしづらい構成が採用されてしまったり、無駄な機能が開発されてしまったり、アンマネージドなツールやサービスが使用されて管理工数が肥大化したりしないように、アーキテクチャ設計の段階からDevOpsエンジニ
Google Cloud、無料で生成AIを学べる教材「The Arcade」を公開。ゲーム感覚でポイントを稼ぎ、賞品も獲得可能
提供される教材を順に学んでいくことで、Google Cloudの生成AIツールであるVertex AIや Generative AI Studio を実際に体験できると説明されています。 教材はテキスト形式のチュートリアル The ArcadeのWebサイトを見る限り、シューティングゲームのような楽しい要素が含まれているのかなと思ったのですが、実際に試してみると、解説を読みつつ実際のツールを操作しながらチュートリアルをこなしていくテキスト形式の実践的な教材のようでした。 下記は実際の教材画面の一部です。 教材をこなしていくとポイントを獲得することができるので、これがゲーミフィケーションの要素となっているようです。また、ポイントを獲得すると賞品としてノベルティがもらえるとされています。 公開されている教材は下記のレベル1とレベル2の2つ。これから毎月教材が追加されていく予定です。 Level
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
COVID-19 感染予測 (日本版) の公開について | Google Cloud 公式ブログ
マーケティング素人のエンジニアが1年間マーケティングをやった際に読んだ本
エンジニアの職務経歴書 〜正しい魅力の伝え方〜 - Qiita
文春オンラインの記事分析を支える爆速ダッシュボードを作るまで｜Shota Tajima
これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門｜masa_kazama
2分間コーディングのすすめ、コードを書く習慣のハードルを下げる
ITエンジニアの年収と責務の関係について体験交えて解説していくか｜しのゆ
ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog
ずっと無料で使えるクラウドの「Free Tier」主要サービスまとめ。2021年版
ZOZOのテックカンパニーへの変遷、CTOとしての取り組みを振り返る｜kyuns /キュン 今村雅幸
デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」｜デジタル庁
ずっと無料で使えるクラウドの「Free Tier」主要サービスまとめ。2020年版
コードの健全性: 礼儀正しいレビュー == 役立つレビュー
Netflixを支える推薦システムの裏側｜masa_kazama
データ変更を伴うバッチ処理を書く時に考慮していること - shallowな暮らし
とりあえずWebサービス作る時の私の技術選定ポイント@2022/02
GMOペパボのエンジニア研修2021の資料を公開します - Pepabo Tech Portal
主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO
期限の制約なく無料で使えるクラウド「Free Tier」主要サービスまとめ。2023年版
GA4がわからないを分解して学習すべき項目を明確にする方法 - ブログ - 株式会社JADE
サーバーサイドエンジニアとして2020年に使った技術 | うなすけとあれこれ
2019年のDevOps/MLOpsエンジニアの標準的スキルセット - Qiita