社内行事やプロジェクトのイベントごとが過ぎるたび、色々なグッズが想い出と共に席に残されていきます。社内バーベキューイベントでの娘との写真もチームメンバーが写真立てに入れて(なぜか)くれました。
社内行事やプロジェクトのイベントごとが過ぎるたび、色々なグッズが想い出と共に席に残されていきます。社内バーベキューイベントでの娘との写真もチームメンバーが写真立てに入れて(なぜか)くれました。
引き渡した園児9人、津波で犠牲「自分がした判断は許されない」 震災8年、保育園長が語った後悔と教訓「保護者に園児は引き渡さないと決めた」 東日本大震災当日、保育園や幼稚園が保護者に引き渡した園児が、その後の避難中、津波にのまれて亡くなった例が相次ぎました。岩手県大槌町の認可保育園「大槌保育園」もそうでした。八木沢弓美子園長(53)は、8年を経て初めて朝日新聞の取材に応じ、胸に秘めていた後悔と問いかけを口にしました。そのわけとは――。 【写真】震災後、大槌保育園の仮設園舎で絵本の整理をする職員たち=2011年5月、葛谷晋吾撮影 ――震災前から、熱心に避難訓練をしていたと聞きます。 定期訓練とは別に、事前に職員にも知らせない抜き打ち訓練もしていました。一度はお昼寝中にいきなり始めました。 国の最低配置基準では保育士1人あたりでみる子どもの数は0歳児なら3人ですが、やってみると、1人で3人抱える
「人生100年」——。仮に60歳で定年退職しても、その後の人生が40年近く続くことを考えると、「第二の人生は悠々自適の生活」なんて、もはや幻想なのかもしれません。では、これからの時代の「ロールモデル」とはどのような像になっていくのでしょうか。 そんな課題意識から今回取材したのは、阿部潔さん、67歳。2010年にソニーを定年退職後、現在まで若い起業家が集い、最先端の機材でモノづくりをするためのコワーキングスペース「DMM.make AKIBA」で技術顧問として活躍。長年の回路設計などモノづくりの経験を生かしながら、今は若い起業家たちをサポートし、ワークショップの運営も行っています。 いつまでも「働くこと」を前向きに楽しんでいるように見える阿部さんですが、今の働き方は「思いがけなかった」そう。これまで築いてきた幸せなキャリアにはどんな出会いやきっかけがあったのでしょうか。 PROFILE:阿部
巷には今、「働き方改革」とともに「RPA」という言葉が台頭し始めている。RPAは「ロボティック・プロセス・オートメーション」のことで、普段の業務を自動化してくれるソフトだという。 こんな説明がなされているが、これまでプログラミングに触れてきた人にとってはやや疑問が浮かぶのではないだろうか。「Excelマクロやバッチと何が違うのか」と。 例えば、RPAの動作説明でよくあるのは「ファイルをゴミ箱に捨てる」という操作だ。RPAソフトがファイルをゴミ箱にドラッグ&ドロップするという操作だが、ファイルを削除するのが目的なら、Windowsであれば「del hogehoge.txt」と書いたバッチファイルを実行すれば済む話だ。「del *.txt」とすればフォルダ内のテキストファイルを一網打尽に消すこともできる。 Webブラウザの操作であれば、「Node.js」や「Selenium」などですでに自動化
3月1日にドラえもん映画の新作『月面探査記』が公開されました。 親子でドラえもん映画を観るようになって4年目。今年ももちろん、家族で観に行こうと思っていますよ! とりあえず、ゲストキャラのうさみみくんが性癖レベルにどストライクでヤバい。大ヒット上映中!『映画ドラえもん のび太の月面探査記』公式サイトより ここ数年は子どもらと一緒にアニメ放送も毎週見ているので、もうどっぷり水田ドラに浸かっているんですけど、気持ち的には未だに大山ドラ勢です。(ちなみに最初に映画館で観た映画は『パラレル西遊記』で、今でもこのドラ映画が一番好き) だからね、「大山ドラ以外は認めねぇ!」ていう旧ドラ過激派の人の気持ちもよくわかる。わたしもついこの間まで「テカりやがって!」なんて理不尽にもほどがある文句つけてたし(苦笑)。 でも子どもが2歳の時に恐竜にハマって、その流れでずっと避けてきた『のび太と恐竜2006』を観て
私はCulture Evangelist という肩書で「LINEのエンジニア文化を広め伝える」という仕事をしていて、具体的には技術に関連するブログやSNSの担当と技術イベントを担当しています。今の仕事をすることになったのはWebディレクターから技術広報へジョブチェンジし、自分本位の考え方からチームのためにどんな態度をとるべきか考えキャラチェンジした結果です。 このnoteで伝えたいこと このnoteでは、ディレクターやPMと呼ばれる仕事をしている方のキャリアパスの1つかもしれない「エバンジェリスト」という仕事についてや、同じ会社にい続けても自分次第でやりたい仕事はできるよ、という話をします。また、ライブドアだった頃のちょっと変わった体験についてもご紹介します。長いので適宜飛ばしながらでも見てください。 先日、チームのワークショップで「出来て1年のチームなので、お互い知らない事もあるしバック
(Image by Pixabay) この記事は、以前の同様のスキル要件記事のアップデートです。 正直言って内容的には大差ないと思いますが、今回は2つ新たな軸を加えることにしました。一つは「ジュニアレベル(駆け出し)」と「シニアレベル(熟練職人)」とで分けるということ、もう一つは「データ分析以外の業界知識(ドメイン知識)」にも重きを置く、ということです。 というのも、空前の人工知能ブームが予想よりも長く続いていることで、人材マーケットを観察する限りではデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとも求人数が高止まりしているように見えるのですが、その結果としてこのブログの過去のスキル要件記事で挙げたような「完成されたデータ分析人材(熟練職人)」に限らず「駆け出し」でも良いからデータ分析人材が欲しいという企業が増えているように感じられるからです。 その一方で、かつては主にwebマーケティング業界
久々更新ですが、今回は駆け出しエンジニア向けに記事を書いてみます。 先日Twitterで下記のようなツイートをした所、リプライ(返信)の数が300を超える反応を頂きました。 【ゆるぼ】このツイートに「駆け出しエンジニアが学習で躓かないために知っておくべき情報」をリプライでお願いします。 1番有益な内容だった人が優勝。 ※優勝賞品:Amazonギフト券500円分🤣 ※タイムリミット時にいいねの数を参考に独断で選びます😊— 井上慎也@駆け足エンジニア (@ino_dev) 2019年2月13日 「駆け出しエンジニアが学習で躓かないために知っておくべき情報」で募集して、 こんなにリプライつけてくれるなんて、ITエンジニアの方は地味に面倒見よい方多いですよね…! んーと、 「駆け出しエンジニアが学習で躓かないために知っておくべき情報」 →とりあえずここのリプライ一通り全部って答えたいです。(笑
電子工作で作れるもの あまたある趣味の中で電子工作というのはわりに実利があるというか、日常生活で役立つシーンの多い趣味であるように思う。 自分が電子工作に初めて触れたのは2009年で、ちょうど10年の趣味歴ということになる。まっとうな勉強をしていないので技術力や工学への理解はほぼ皆無に等しいのだけど、それでも10年もやっているといろいろなことができるようになった。 ここではその振り返りもかねて、「電子工作を趣味にするとどういうことができるようになるか」というのを、過去に作った実例を挙げつつご紹介したいと思います。 生活のツールを作れる 日常生活で役立つ便利なツールを作れるようになる。作れるものとしては例えば、 これは観葉植物の土が乾いたらLEDが光って教えてくれる装置。子供が花の種を植えたときに、水やりを忘れないように作った。 詳細:ジャンパブロックをブレッドボード代わりに使うと便利 -
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです! こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典(かわい・しゅんすけ/ @vaaaaanquish )です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入
機械学習を活用して見えないインフラ障害を検知――九州のISPサービスを担う、QTnet運用エンジニアの挑戦:@ITソフトウェア品質向上セミナー2018 九州のISPサービスを担う、QTnet運用エンジニア木村氏は、ITインフラの監視に機械学習を活用し、これまで見えていなかった異常の検知や予測に取り組んでいる。「機械学習に関しては、ほぼど素人の取り組みだが、ソフトウェア開発に活用する際のヒントになれば」と謙遜しながら、その歩みを紹介した。 九州電力グループの電気通信事業者としてITサービス、インターネット接続サービスを提供しているQTnetでは、ITインフラの監視に機械学習を活用し、これまで見えていなかった異常の検知や予測に取り組んでいる。 @ITが2018年12月14日に開催した「@IT ソフトウェア品質向上セミナー AI/機械学習、自動化で開発現場にも訪れるシンギュラリティにどう備えるか
最新の情報はAtCoder公式情報サイトAtCoderInfoに記載されています info.atcoder.jp 以下、古い記事の内容となります。 近頃「AtCoderの色を就活等でアピールしたい時に上手く出来ない!」と言われるので、「どれくらいのレベルの人なの?」という説明と、エンジニアさん向けに「実際どういう問題が解けるの?」というまとめを書いておきたいと思います。解き方のヒントが書いちゃってあるので、自分で解きたい人は、ヒントを読む前に解いてください。 Update履歴 2020/6/22 茶色・緑色に関する評価を書き足しました。参加人数を更新しました。 2022/10/02 アップデート要求が多くありますが、現状でも大きな変化はありません。(この文章を追記しました) 2023/12/09 公式サイトへのリンクを冒頭に追加しました。この記事は昔のものになります。 大前提:AtCod
Kaggleを取り掛かるまでにやったこととと、モチベーションの維持のために必要だったこと わたしの経験した、最初のKaggleの一歩と、実際にKaggleに対するモチベーションがそれなりに加熱するまでにやったことと、息切れしない心の持ち方です。 KaggleがDataScienceに携わるものの価値の可視化の基軸の一つになっていますが、まだ取り掛かれない or 心が折れそう人のために、私に必要だったきっかけと、私が行ったモチベーションコントロールを含めて記します。 まだまだkaggleは弱いですが、継続的に、日々の生活の中に組み入れるまでが大変でした。 目次 既存の機械学習関連の技術者にとってのKaggleの認識のあり方 すでに機械学習アルゴリズムを知っているがやるべきか 競技プログラミングは業務コーディングで役に立たないロジックが、Kaggleの業務のデータ分析との関係にも成り立つか 挑
自然言語処理ってなに?課題は? 研究者に聞く、エンジニアが学術論文を読み解くための技術 多くのサービスに実装される自然言語処理ですが、そもそも一体どのような技術なのでしょうか?東京工業大学で研究にあたる、西川 仁助教に自然言語処理の歴史と現在。そしてどのような課題があるかをうかがい、さらにエンジニアが学術論文を読み解き、役立つ情報を手にするための手法も聞きました。 技術に関する最新の情報を得るための手段は様々ですが、“学術論文を読む”とは、その有力な手段の一つでしょう。しかし、数多くある論文から、自分の目的とする情報をいかに探し出し、いかに読むのが効率的なのでしょうか。そして、日頃から論文にふれる機会の多い研究者の方はどのように論文から情報収集を読み解いているのでしょうか。 今回お話をうかがったのは、自然言語処理研究のフロントランナーとして、東京工業大学に所属し、自動要約の研究をされている
コンテナ技術入門 - 仮想化との違いを知り、要素技術を触って学ぼう コンテナ技術を適切に活用するには、コンテナが「どうやって」動いているかを学びたいところ。はてなのエンジニアhayajo_77さんがコンテナの要素技術の勘所を解説します。 こんにちは。株式会社はてなでサーバー監視サービス「Mackerel」のSREを務めるhayajo_77( @hayajo )です。 さて、コンテナ技術はDockerの登場がきっかけとなり、本格的に活用が始まりました。現在はKubernetesを始めとするコンテナオーケストレーションツールや AWS, GCP, Azure などのクラウドサービスで提供されるコンテナマネジメントサービスを採用したサービス運用事例が数多く紹介されており、コンテナ技術は「理解する」フェイズから「利用する」フェイズに移ってきています。 コンテナそのものは上記のツールやサービスにより
「何のためのAIか考えて」 ゲームAIの実装で重ねた苦労、DeNAが伝えたい“4つのポイント”(1/2 ページ) 「AIをビジネスに実装する大変さを日々痛感している」――ディー・エヌ・エー(DeNA)でゲームAI(人工知能)の開発・実装などを担当する奥村エルネスト純さん(システム本部 AIシステム部AI研究開発第三グループ AI研究開発エンジニア)は、こう話す。奥村さんは、2月6日に東京・渋谷で開催された技術者向けイベント「DeNA TechCon 2019」に登壇し、AIプロジェクトを進める上で重要な4つのポイントを説明した。 奥村さんは、同社のスマートフォンゲーム「逆転オセロニア」にAIを導入するプロジェクトを進めてきた。同社はこれまでもゲームAI開発や実装について社内外で発表してきたが、使用したデータやAI技術の詳細、PoC(概念実証)の話がメインだった。今回は、実際に逆転オセロニア
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