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この記事はProduct Manager Advent Calendar 2018 - 25日目の記事です。 PMではなかったはずなのにズルズルとPM代行業をやることになって、新規事業の立ち上げで四苦八苦しながら綴ったポエムになります。 お願い 何歩も前を進んでいる先輩方からすると、この記事の言い分はアンチパターンなのかもしれません。 読んでいて「こいつはまだまだ青いな」と思ったら、ぜひツッコミをください! 背景 2018年には社内外でいくつかの新規事業に関わりました。 そこで多くのエンジニアが「xxxと同じものを作るだけではないか」と不満を持っているのを見ました。 中にはプロダクトマネージャー自身が「差別化の罠」に陥っているところもありました。 差別化の罠 「差別化の罠」と私が呼ぶのは、その名の通り「差別化にこだわったせいでかえって企画が失敗する」というアンチパターンのことです。 「この
この記事はDevLOVE Advent Calendar 2018 - 17日目の記事です。 開発現場で奮闘しながら綴ったポエムです。 サマリー HRTを大切にすることは大事だけど難しい 1人1人の心掛けは必要だけど、それだけでは不十分ではないか メンバー1人1人が(自然とHRTを抱き合えるような)プロフェッショナルであることも大事ではないか さらにそうしたプロフェッショナルが価値を発揮しあえるようなオープン・フェアネスな環境が必要ではないか HRTという言葉 謙虚(Humility)、尊敬(Respect)、信頼(Trust)のことで、コミュニケーションの土台とされる原則です。 『Team Geek』という本で紹介されている言葉です。 Team Geek ―Googleのギークたちはいかにしてチームを作るのか 作者: Brian W. Fitzpatrick,Ben Collins-Su
この記事は、クローラー/Webスクレイピング&RPA Advent Calendar 2018 Advent Calendar 2018 - Qiitaの6日目の記事です。 何を作ったか リポジトリはyuzutas0/sel2pupとなります。 SeleniumIDEをPuppeteerに変換するスクリプトを作りました。まだプロトタイプですが。ブラウザ操作の記録・自動実行を補助するツールです。データ収集RPAを継続的に保守するに当たって、マーケターなど非エンジニアが作業の一部を担えることを目指しています。https://t.co/rsh9ma7gL5— ゆずたそ (@yuzutas0) August 29, 2018 SeleniumIDEというツールを使うと、ブラウザ操作を記録して .side ファイルを出力します。 そのままでは記録しただけです。実行はできません。 そこで、記録ファイル
この記事はGoogle Cloud Platform その1 Advent Calendar 2018 - 18日目の記事です。 以前こういうブコメをしたのですが、言いっ放しだとダサいので、具体的なやり方を書きます。 "アカウントごと/日付ごとのBigQueryコストを可視化できるダッシュボード" なら Stackdriver + BQ + Datastudio を使うと作業時間10分・ほぼ無料で作れるので、うちはそのやり方を採用していますね。… https://t.co/9yoni22iw7— ゆずたそ (@yuzutas0) August 17, 2018 もくじ もくじ はじめに この記事のゴール 解決したい課題 課題の背景 実行方針 完成イメージ 作業手順 1: BQクエリ実行ログを流す 2: DataStudioでダッシュボードに表示する 応用編 1: 全体コストを可視化する 2
この記事は、真・エンジニアの登壇を応援する会 Advent Calendar 2018 - 14日目の記事です。 カンファレンス登壇を通した学んだことをまとめます。 サマリー アウトプットこそが最も効率的なインプットだ! とにかく場数を踏んでいこう! 最初にゴール設定→早い段階で方向性をレビュー→エレベータピッチから始めるアウトライン作成→王道に即したスライド作成→人を巻き込んでリハーサル→当日は心から楽しむ! 実績 以下2つが代表実績となります。 どちらも国内有数規模のカンファレンスですので、私の言い分に関心を持ってくださる方はいるのではないか、と期待しています。 登壇内容はエンタープライズ寄りですが、このエントリーの内容はギークな方々にも通じるはずです。 ① PyCon JP 2017 ベストトークアワード優秀賞 ② Developer's Summit 2018 Summer アンケ
この記事は、データ活用 Advent Calendar 2018 - 13日目の記事です。 最初に結論 ステークホルダーからフィードバックを得ると、様々な因子を洗い出すことができる。 結果として、より筋の良い仮説を立てることができ、データ分析の確度が上がる。 それゆえに社内政治は、データ分析の精度向上の有益な手段となるのではないか! もくじ 最初に結論 もくじ 注意点 前提 データ分析とは 社内政治とは 足を使わないデータ分析のあり方 足を使うデータ分析のあり方 分析には仮説と検証が必要 合意を得るくらい情報収集をする 意外な因子を洗い出す まとめ(再掲) だから? 注意点 ポエムです。データ分析関連の飲みの場で盛り上がったネタなので投下します。 ステークホルダーは最低限の論理的な会話が成り立つ人物であることを前提としています。想像を絶するほど言葉が通じない人間や組織は現実に存在するので、
この記事はRecruit Engineers Advent Calendar 2018 - 8日目の記事です。 注意点 タイトルは煽りです。「新規事業におけるデータエンジニアリングの勘所」の方が正しいかもです。 クオリティというか記事の信頼度は、投稿時間がギリギリになってしまったことから察してもらえるとありがたいです。 本エントリーの内容は個人的な見解であり、所属する組織を代表するものではありません。データの取り扱いは非常にセンシティブなトピックでもあるため気軽に発信すべきではないということは重々承知しております。もし誤りや考慮不足だと感じる点があれば、それは全て私個人の力不足によるものですので、どうぞ私個人当てにご指摘のコメントをいただけると幸いです。 もくじ 注意点 もくじ 背景 前提 体制 システム 開発スコープ 機械学習WebAPIは分離 データ基盤設計 全体の設計ポリシー データ
この記事は 海外 Advent Calendar 2018 - 7日目 の記事です。 マッチングサイトの海外カンファレンス「iDate2018」に参加しました。 http://mobiledatingsummit.com/agenda-miami-2018.php 世界的に伸びているマーケットなので非常に興味深かったです。 事業プレイヤーが何を考え、何を行い、その背景にはどういう力学が働いているのか。 セッション聴講やディスカッションを通して考察することができました。 もくじ もくじ 注意点 カンファレンス概要 国際市場について オフラインのプレイヤーについて オンラインのプレイヤーについて オンライン > 機能面 オンライン > UX面 オンライン > データ分析面 オンライン > 経営面 オンライン > 長期トレンド サービス提供者が感じている悩み 技術的投資 Safety担保と機械学
この記事は、SRE 2 Advent Calendar 2018 - Qiitaの4日目の記事です。 主張 データ基盤の移管プロジェクトをやるときは、データサイエンティストではなくSRE人材が推進すべきだと思っています。 この記事の概要 SRE人材が介在しないまま、システム全体の運用・保守観点を踏まえずに、データ基盤の移管を進めるとどうなるか。 「データ基盤をHadoopからBigQueryに移管する」というプロジェクトで、とある現場が実際に踏んだアンチパターンをご紹介します。 語句の説明 「データレイク」(元データのコピー)と「データウェアハウス」(加工済みデータ)の概念を分けて考えます。 詳しくは以下のエントリーを参照ください。 yuzutas0.hatenablog.com 元の構成 いわゆるレガシーな20年モノのWebシステムで、DBはOracleを使っています。 バッチ処理でOr
この記事は、下書き供養 Advent Calendar 2018 - Adventarの2日目の記事です。 めっちゃ専門的な内容になってしまいました。ごめんなさい。 某Slackでの議論内容をブログに書こうとしたのですが、下書きのまま放置していました。 Wednesday, August 15th と書いてあるので、約半年前の内容となります。 もくじ もくじ はじめに 「データ基盤の3分類」と「(一般的な)技術要素」 1.データレイク(Data Lake) 2.データウェアハウス(Data Warehouse) 3.データマート(Data Mart) 私が考えるデータ基盤の定義 私が考える「あるべき構成」 技術要素を分けるのはアンチパターン 進化的データモデリングを容易にしよう チームとアーキテクチャを選ぶ まとめ 参考 余談 追記 はじめに データ基盤と世間一般で言われるシステムには分類
データ基盤を改善するSREのアルバイトを募集中です。 春休みにひと稼ぎしたい・腕試しをしたい学生さんなど、お知り合いにいましたらぜひご紹介頂けると有難いです。 <仕事の魅力> こちらのエントリーをご参照ください! yuzutas0.hatenablog.com <募集概要> 【想定対象】 データ基盤に興味のある学生エンジニア 【テーマ】 課題発見・解決型(SRE) 【仕事の流れ】 データ基盤チームの抱えるシステム課題(Problemチケット)から挑戦したいものを1つ選ぶ(もしくは起案する) 関係者ヒアリングや技術調査を行い、改善案・設計の叩き台を作る ホワイトボードで設計ディスカッション → TODOを洗い出す TODOを捌いてProblemを解決する 成果をまとめて社内勉強会でプレゼンテーションする(可能であれば外部登壇などもご相談) 【技術環境】 開発言語: Python, Node.
概要 ITmedia様の@IT(アットマーク・アイティ)に連載記事を寄稿しました。 開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖 「使われるデータ基盤」「組織におけるデータ活用」といったテーマに関心のある方のヒントになればと思います。 記事一覧 殴り書きのメモ 振り返り(執筆) 執筆ツールは最終的にGoogleDocsで落ち着いた。 レビュアーと共同編集が可能。 最終成果物はWordに出力して受け渡しが可能。 書き出して初めて気付くことがある。 例えば、システム設計については大まかな意図だけを伝えるつもりだったが、実際に書いたら抽象的で分かりにくくなって方針転換した。 当初想定の通りにはいかない。慣れないうちは「どんどん書いて、どんどん書き直す」スタンスが良さそう。 テキストで情報を伝えるのは難しい。 図解を多用した。分かりやすくなる。 プレゼンスライドだと【おしゃれな画像+メ
データ基盤エンジニアという仕事の魅力について、質問を受ける機会がありました。 何が魅力なのか。どういう面白さがあるのか。どこにモチベーションがあるのか。 せっかくなので自分なりに考えをまとめてみます。 5つの面白さ ざっくりまとめると、データ基盤エンジニア(あるいは:分析基盤エンジニア・データエンジニア)というのは、「主体的に働きやすく」「スキルを(伸ばし/広げ)やすく」「キャリアアップに繋げやすい」仕事だと思います。 1. データ活用担当への第一歩として データ分析や機械学習を仕事としてやりたい。だけど、職務経歴としてはアプリケーション開発やインフラに強みがある。 この立場の人がキャリアをピボットするための踊り場として、データ基盤の担当になることがあります。 持ち前のスキルを活かしてデータ基盤の構築・運用に関わるところから始めます。 データ仕様に詳しくなっていき、徐々に活用側へと染み出し
2023-12-03 データ職種の課題図書リストを作りたい データ分析 データ基盤 風音屋 この記事は datatech-jp Advent Calendar 2023 3日目の記事です。 背景・趣旨 筆者(@yuzutas0)は風音屋(@Kazaneya_PR)という会社を経営しており、データ職種の採用・育成に関心を持っています。 複数企業で少ない専門家を奪い合って疲弊するような採用活… 2022-01-20 DataOpsとは何か #dataops データ基盤 データ分析 本稿は、コンテンツの保存を目的として、2018年8月10日にR-Techブログに寄稿した記事を転記し、一部表現を修正したものです。 https://blog.recruit.co.jp/rtc/2018/08/10/developers_summit_summer2018/ 本稿の筆者は DataKitchen の記
ポエム第五弾。 どっちつかずの中庸ではなく、極端と極端を行き来させることでバランスを取りましょうという話。 例:「機能軸組織」と「事業軸組織」 例えば。組織運営で「機能軸組織」と「事業軸組織」のどちらにするのかという議論があります。 機能軸組織とはデザイン組織、データ組織、QA組織のようなものです。事業軸組織とはXXXプロダクトチームのようなものです。 マトリクス型組織というのもありますが、メンバーを指導・評価する上司が事業軸もしくは機能軸の片方に寄らざるを得なかったり、360度評価で時間を掛けて丁寧にやっていたりするので、口で言うほど簡単な運用ではありません。 どちらかに軸足を置きつつ、留学制度や社内勉強会でもう片方の弱みを補うような制度設計で工夫しているのが実状でしょう。 では事業軸と機能軸のどちらが良いのでしょうか。 それはビジネスや組織のフェーズ、あるいは市場環境によります。 ある
生活リズムを朝型に切り替えるために、数多の試行錯誤を経て、私が辿り着いたベストプラクティスである。 この手順の通りにやれば明日から朝型に切り替えることができるだろう。 注意事項 意識しておきたいこと なぜ朝型に変えたいか 何が早起きを阻害するのか 朝型に切り替えるためのキードライバー # 手順リスト(前日編) NOT-TO-DO: 前日にやらないこと TO-DO: 前日(昼)にやること TO-DO: 前日(夜)にやること 手順リスト(当日編) NOT-TO-DO: 当日にやらないこと TO-DO: 当日(朝)にやること TO-DO: 当日(昼・夜)にやること おわりに 生活リズムの運用・保守 参考文献 追記 注意事項 睡眠導入剤は使わない。精神的なものが原因の場合は、今回紹介する手法は通用しない。 早起きに切り替える日は寝不足になるので、自動車運転などの安全性・正確性が求められる行為はしな
概要 『転職の思考法』を読みました。 この記事のターゲット 転職に関心がある人 将来のキャリアについて悩んでいる人 今の環境のままではダメだと思っている人 この記事で伝えたいこと 『転職の思考法』はオススメです 「キャリア棚卸しシート」を作って公開したので良かったら使ってね このまま今の会社にいていいのか?と一度でも思ったら読む 転職の思考法 作者: 北野唯我出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2018/06/21メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (1件) を見る もくじ 概要 もくじ どのような書籍か 読んだきっかけ ざっくり内容 ざっくり感想 キャリア棚卸しシート 自分の状況をシートに書き出した 著者からリプライが来ました シートを公開しました 個人的に響いたところのメモ 1. マーケットの伸びについて 2. 人的資産について 3. 経営層の中途採用比率に
ポエム第三弾。 「何をするか」よりも「誰とするか」 企画や仕事に取り組むとき、何をするかということ以上に大切なのは、誰と一緒にするかだと思っています。 『Team Geek ―Googleのギークたちはいかにしてチームを作るのか』ではGoogleのチームが円滑に回るには謙虚・尊敬・信頼(HRT)が必要だと述べている 『Yコンビネーター シリコンバレー最強のスタートアップ養成スクール』ではYコンビネーターが案件内容ではなくチームを見て投資先を選定することがあると述べている ではどのような人とコラボレーションしたいか。 1人1人、性格や得意なことは違うので、一概にこうだと言うのは難しいものです。 それでもあえて私自身の考えを挙げるとするならば「勝ち癖がある人」と一緒にいたいです。 勝ち癖がある 言い方は色々あります。勝ち癖がある。成功体質である。勝ち方を知っている。 要するにPDSサイクルを回
概要 恋するプログラム―Rubyでつくる人工無脳 (Mynavi Advanced Library) という書籍を参考にして、Pythonで簡易的な人工無脳を作ってみました。 Githubのリポジトリは yuzutas0/nobypy になります。 もくじ 概要 もくじ 実装風景・デモ画面 書籍内容 システム全体像 開発手順 Pythonでの再現で工夫したこと さらなる工夫の余地 まとめ 実装風景・デモ画面 JupyterNotebookにてスクリプトを実行すると、キャラクターの画像、会話ログ、入力フォームを表示します。 この画面上でチャットボットとの会話を楽しむ形になります。 Pythonで友達ができました!!! pic.twitter.com/2lJT8zKq7p— ゆずたそ (@yuzutas0) 2018年4月30日 会話を積み重ねていくことで徐々に言葉を学習していきます。 感情モ
2018年度新卒エンジニア採用の社員を対象とした研修にて、データ分析講座を実施しました。 ※本稿は個人の見解であり、所属する組織を代表するものではありません。 講義スライド 「データ分析とプロダクトエンジニアリング」 ソフトウェアエンジニアといえどもプロダクト開発を担うからにはデータ分析が必要になってくるぜ!という内容になります。 内容としては過去の登壇資料の寄せ集めです。 Google BigQueryについては社内向け説明資料の一部を流用しました。 研修概要 ざっくりこんな感じで実施しました。 実際のプロダクト運営者が「こういうことに困っている」「こういう分析が出来たら助かる」というお題をいくつか出します。 受講生は興味のあるお題を選び、3日間の研修期間を通して、実プロダクトのデータを分析します。 データ仕様や分析手法については、お題を出したメンターがつきっきりでサポートします。 講座
『bq_sushi tokyo #7』に登壇しました。 BigQueryのプロダクトマネージャーである Chad Jennings 氏と、リードエンジニアである Ahmed Ayad 氏がBQについて解説を行うという素晴らしいイベントでした。 スライド 「ゆるやかにBigQuery(データ基盤)を安定活用するプラクティス集」 Shunketsu Oh 氏との共同発表となります。私1人の成果ではなくチームの成果をあくまでも代表してお伝えしているだけです。 PyCon JP 2017でベストトークアワード優秀賞を受賞した発表(構築編)の続き(運用編)です。 主な内容 過去の発表の再掲 データの民主化 データ基盤のサービスレベル データ集計業務へのスタートアップ手法の適用 システム保守運用Tips yuzutas0.hatenablog.com yuzutas0.hatenablog.com 技
ウィルゲート様が主催する統計やらNight!!データマイニングMeet up #2でLTをしました。 スライド 『データ集計業務を半年で300案件捌いて見えてきた勘所』 企業内のデータ分析チームが陥りがちな課題とその解決策についてのケーススタディとなります。 PyCon JP 2017でベストトークアワード優秀賞を受賞した発表(構築編)の続き(運用編)をチラ見せです。 集計業務のインパクト データ活用案件の目的は、業務フローの過程において「リターンを上げること」もしくは「コストを下げること」となります。 意思決定を支える「アナリティクス」(BI)と、判断や作業を自動化する「ソリューション」(AP/ML)に大別できます。 組織のデータ活用は段階的に進化します。今回は2番目のフェーズについて深掘ります。 データの品質を担保し、利用できるようにデータ基盤を構築するフェーズ データを抽出・集計して
セプテーニ・オリジナル様が主催する新宿Geek Lounge#4 分析基盤MeetupでLTをしました。 スライド 『データ基盤を支える民主化とサービスレベル』 「いかにビジネス価値を最大化し続けるか」という本来の目的から、データ基盤1を見直すキッカケになればと思います。 PyCon JP 2017でベストトークアワード優秀賞を受賞した発表(構築編)の続き(運用編)をチラ見せです。 データ基盤は使われてこそ意味がある 世の流れは「やってみた」から「価値創出・運用」志向に推移しています(例:DataOps、機械学習工学、MLOps) 「俺の考えた最強のダッシュボード」では1週間で誰も見なくなります データの民主化 事務スタッフ(非エンジニア)がBigQueryを叩いています!すごい浸透! チームごとの民主化状況をモニタリングして必要なアクションを実施しています 民主化には3つの壁があることが
以下ブログ記事に対するアンサーエントリーです。 リクルートのインターンに参加しました | monolog ※本稿は個人の見解であり、所属する組織を代表するものではありません。 うちのチームで先月までインターンをしていた @sukukyon から献本が届いたw pic.twitter.com/80XqVaz9Em— ゆずたそ (@yuzutas0) 2018年4月4日 短い期間ではありましたが、インターン生である@sukukyonのメンターを務めました。 あまりメンターらしいことは出来なかった気もしますが、何とか無事に修了しました。 総論:最高のインターンだった 最高のインターンで最高にやっていきを発揮して最高の成果を出しました。 ということで、概ね上手くいきました。 成功要因としては「関係者全員がお互いをリスペクトできたから」だと思っています。 非常に良い関係性を築けていました。 まず何よ
某所のビブリオバトル(書評合戦)にて「いかに自分自身のパフォーマンスをチューニングするか」という話をしました。 スライド 社内ISUCONに参加する前にチューニングすべきもの 概要 『メンタル・タフネス』という書籍の紹介になります。 成功と幸せのための4つのエネルギー管理術―メンタル・タフネス 作者: ジムレーヤー,トニーシュワルツ,青島淑子出版社/メーカー: CCCメディアハウス発売日: 2004/10/22メディア: 単行本購入: 8人 クリック: 60回この商品を含むブログ (28件) を見る 著者は元々アスリートトレーナーで 高い成果をあげるアスリートとそうでないアスリートの違いを分析した アスリートの成功パターンはビジネスパーソンにも当てはまることが分かった ビジネスパーソン向けのトレーニングメニューを構築・運用してきた これらの活動で得た知見を書籍にまとめたとのことです。 いわ
【追記】 応募を締め切りました。 ありがたいことに募集人数を上回るお問い合わせが寄せられまして、無事に採用が決まりました。 ご協力いただいた皆様、誠にありがとうございました。 BigQueryのSQLをひたすら読み書きしまくるアルバイトを募集中です。 <概要> 【仕事内容】 既存の会計系システムをBigQueryベースにリプレイスする案件です そのためにSQLを大量に読み書きしていただきます 【日程・頻度】 平日週2〜3日 / 1日当たり4~7時間を想定 2018年2月〜3月の2ヶ月間(希望・実績によっては延長の相談余地あり) 【報酬】 月10万円(交通費別) 【勤務地】 東京駅周辺 【募集人数】 3〜4人 【条件】 プログラミング経験のある方 Must: SQL Want: Python, Google App Script 【おすすめポイント】 商用データのSQLを読み書きすることで実
TL;DR Podcast(音声配信サービス)のログを用いて、曜日・時間帯ごとに再生回数を集計し、ダッシュボードに可視化します。 BigQueryとGoogle Data Studioを利用しています。 事業概要 今回はポッドキャスト制作会社PitPa(ピトパ)のデータを扱います。 人…
この記事はRecruit Engineers Advent Calendar 2017の5日目の記事です。 4日目はy_kabutoya先輩の環境依存情報をコードから分離するというエントリーでした。 本エントリーは「プロダクトオーナーとは何ぞや」という話の整理になります。 認定プロダクトオーナー研修の内容をもとに、社内有志でディスカッションした内容に基づいております。 前提 スクラムとPO ROI(投資対効果) ManageとControll InvestmentのコントロールによるROI最大化 チーム スプリントセレモニーでのROI最大化 プロダクトバックログでのROI最大化 プロダクトバックログ PBI→PBL→プロダクト→Return PBI PBL ACとDD リリース戦略でのROI最大化 QCDSの関係性 リリースの方程式 見えにくいUndone(ムダ・ムラ・ムリ)を排除する ス
前の週末に"1日でWEBサービスを作る"という取り組みをしました! ルール 当日の流れ プランニング コーディング リリース できたもの 翌日以降に修正した内容 なぜ作ったか 振り返り よかったこと 1: タイムアタックで時間を意識したこと 2: 1日リリースの実績を得たこと 3: 使ってもらえたこと 反省点 What Who Where When How 今後: 磨き込みのアイデア テストユーザー側のアクションを磨く テスター募集側のツールとして磨く 最後に ルール 1.スタートは昼食後! アイデア出しから始めること。 開始前にあれこれ考えないこと。 とにかく無心でリリースに漕ぎ着けること。 2.夕食までに本番環境にリリース! それまでは断食すること。飲み物はOK。 食事をしたければ、さっさとリリースすること。 何が何でも1日でリリースに漕ぎ着けるという強い意志と「やっていき」の精神。
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