最速で成果を出す方法｜Go Kiritani / Chatwork 執行役員
これは何か最速で成果を出す為にはどうすれば良いか？という質問をよくもらうのでその回答をするものです。良い感じのものが見当たらなかったので過去に自分が教えてもらった事をまとめました。せっかくまとめたので公開します。 4つのタイプの人がいるそれっぽい図1①思考先行型 思考力は高いけど,行動力が低い人。 考えてばかりで,なかなか行動に動けず成果が出ない。頭が良い人ほどこのタイプになってしまうので気をつけないといけない。 ②思考/行動 併用型 思考力も行動力も高い人。 思考と行動のバランスが良く,行動した結果を思考する事で正しい行動に繋がるサイクルが回っている。この人が1番早く成果が出る。 ③指示待ち型 思考力も行動力も低い人。 何をすれば良いか分からない状態で,動くこともできない。新しい環境に行くと,意外とこの状態の人も多いのでは。 ④行動先行型 思考力は低いけど,行動力が高い人。 何が正しいか
【連載】データ分析業界大激変。data.aiを飲み込むSensor Towerが起こす日本企業のマーケティング力革命……中山淳雄の「推しもオタクもグローバル」第93回 | gamebiz
【連載】データ分析業界大激変。data.aiを飲み込むSensor Towerが起こす日本企業のマーケティング力革命……中山淳雄の「推しもオタクもグローバル」第93回 今一番売れているアプリは毎月いくら稼ぐのか。日本・北米・アジア各国でどのくらいダウンロードされるのか。そうした「市場データを見る」ツールとして過去10年ずっとドミナントであった(上位100社の9割が使っている)data.ai社(旧App Annie)が2024年3月にその2番手Sensor Tower社に買収された(関連記事)。デジタルマーケターであれば皆が使っているようなサービスであっただけに、界隈では衝撃とともに受け止められた「小が大を飲み込む」話でもあった。今回の買収を通じて、日本企業のデジタルマーケティングは何か変わりうるのか。ゲーム業界に長く身をおき、Sensor Towerの日本代表を務める谷内氏にインタビューを
人気爆発のNotionと低迷のEvernote、ノートアプリのトレンド事情を読む
「Evernote」や「Notion」などのノートアプリの利用が企業でも進んでいるが、両者の人気には差があるようだ。ノートアプリのメリットや企業での導入実績、両者のセキュリティ機能、市場での位置付けなどを解説する。 ノートアプリは、個人で利用されることが多く、企業が導入することはほとんどないと思われてきたが、その状況が変わるかもしれない。人気のノートアプリである「Evernote」と「Notion」は、企業のITバイヤーにとって魅力的に映る機能と性能を備えている。 Evernoteは「Evernote Teams」を提供していて、ノート作成機能やチームコラボレーション、セキュリティの向上、ガバナンス機能を追加した。有名なノートアプリであるNotionは、Wikiやその他のコラボレーション機能を搭載している。これらのツールは、企業向けコラボレーションの中でもどこに位置付けられるのだろうか。
36歳でFIREしたデータサイエンティストが、資産形成に役立てた3つのチャートを共有してくれた
上のチャートには、2024年の1月と2月の支出が記録されていて、このチャートをゴールドシュタイン氏は毎朝確認する。 まず、ゴールドシュタイン氏は支出を｢固定費（Fixed）｣と｢変動費（Variable）｣の2項目に大別する。その下に食費、家族、娯楽、罪悪感のある楽しみなどといったカテゴリーを設けている。 それぞれのカテゴリーに対して、年初からその日までの支出合計額、予算に占める割合、予算の残りなどを詳細に追跡する。 右のチャートには、支出の内訳が別のビジュアルで示されている。四角形が大きければ大きいほど、支出が多いということだ。｢罪悪感のある楽しみ（Guilty Pleasures）｣や｢アパートメント（Apartment）｣という名の支出が予算において大きな比重を占めている一方で、｢友人と社会（Friends / Social）｣と｢教育（Education）｣は小さい、つまり予算に占
管理職が読んでおくべき、おすすめのビジネス書 記事まとめ
この春、新しく管理職やリーダーになった人、毎日忙し過ぎてマネジメントの学びを深めることができていない人…そんな人におすすめのビジネス書を紹介した記事をまとめました。メンバーのやる気を高めたい、部下を上手に育てたい、マネジメントの極意をおさらいしたい、自分なりのリーダー像を持ちたい、組織の目標を達成したい、面談のやり方、話し方を学びたい…リーダーとしての心得から実務に役立つマネジメント術まで、おすすめのビジネス名著をまとめて紹介します。 部下のケアも学べるマネジメントの名著5冊 リーダーを任されると、自分がプレーヤーだった頃とは、環境や求められるものが大きく変わり、想定外のことがたくさん起こります。初めてのマネジメントでも、人をマネージするためのスキルを学習することで、部下やメンバーとの関係性がぐんと良くなることがあります。今回は、「部下のケア」も含めたマネジメント術が学べる5冊を紹介。 順
複数の企業でデータエンジニアとして求められたスキル - yasuhisa's blog
最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力
5年後、生成AIでエンジニアの仕事はどう変わるのか？ メルカリ、LayerX、Algomaticの3社が語るAIへの取り組み
生成AIの技術革新が相次いだ2023年、生成AIを本格的に業務やサービスに導入する企業が増える中、生成AIの最前線に取り組むエンジニアは、現状をどう観察していて、今後どうなっていくと考えているのだろうか。本セッションでは、メルカリ、LayerX、そして2023年に創業したばかりのスタートアップAlgomaticの3社が集い、事業フェーズの異なるそれぞれの視点から、生成AIへの現状の取り組みや、今後期待する変化について語った。 生成AIへの3社の取り組み 「生成AIを本気で推進するトップランナーが語る！AIの展望2024年とその先」と題したパネルディスカッションでは、PIVOT 蜂須賀大貴氏がモデレーターを、メルカリ 石川佑樹氏、LayerX 松本勇気氏、Algomatic 南里勇気氏がパネリストを務めた。 冒頭で蜂須賀氏は「他の2社に負けない生成AIへの取り組み」というテーマを提示し、各社
【選考直結型】RECRUIT INTERNSHIP for Data Specialists 2024 | EVENT | Engineering at Recruit
※上記事例は全て社内セキュリティレベルと同様の環境下にて運用を行い、ご参加いただく学生の皆さんと機密保持に関する誓約を締結し、契約期間のみデータに触れることができる形で情報管理をしております。 過去の参加者の声 ・リクルートのデータスペシャリストとして１ヶ月半インターンシップに参加しました！ ・【リクルートインターン参加記】BigQueryの全社的なスロット利用状況を可視化するツールの制作 ・VertexAIを利用した機械学習モデルにおける評価・分析パイプラインの構築 こんな方にオススメ ・国内最大級の膨大なデータを扱い、プロダクトを改善するための施策立案〜推進、新たな機能の拡充・開発、中長期を見据えた事業戦略の提案など、データを使用した専門スキルをベースに新たな価値の創造に貢献したい方。 必須スキル・経験 ※下記のスキルのうちどれか一つ有している方を対象としています。 ・数理統計学/解析
ヘッダー（グローバルナビゲーション）のデザイン事例100選｜akane
こんにちは！株式会社Rabeeのデザイナーのakaneです🐏 今回は、ヘッダー（グローバルナビゲーション）のデザイン事例を調べてみました！パターンごとに分類しながら紹介していくので、どうぞ最後までお楽しみください✍ はじめに：グローバルナビゲーションとは？グローバルナビゲーションとは、Webサイトの全ページに共通して表示される「主要なコンテンツへの案内リンク」です。 一般的には画面上部のヘッダーに設置されることが多く、ユーザーが「今、どこにいるのか？」「目的のページはどこか？」と迷わないように誘導する大切な役割があります。 どんなサイトを作るときもほとんど必須のパーツですが、わたしは気付けばいつも似たようなレイアウトを使いがち…。そこで今回は、グローバルナビゲーションのデザインを100事例見比べて分類してみます🔍 ・ ・ ・ 1. スタンダード型まずは、一般的に「ヘッダー」の言葉で想像
目標を数字で追わない「体験向上チーム」で目に見えない満足度を改善。会員120万人の「Qiita」が語る、プロダクトの成長サイクルを回した施策。｜アプリマーケティング研究所
目標を数字で追わない「体験向上チーム」で目に見えない満足度を改善。会員120万人の「Qiita」が語る、プロダクトの成長サイクルを回した施策。 会員数が120万人を突破した「Qiita」さんを取材しました。 Qiita株式会社 代表取締役社長 柴田 健介さん──「Qiita」について教えてください。柴田： 「Qiita」は、エンジニアに関する知識を記録・共有するためのサービスで、日本最大級のエンジニアコミュニティにもなっています。 会員数としては120万人を超えていて、月間のPV数は4,500万、月間のUU数は650万人。アクセス数の70〜80％は「検索流入」です。 収益モデルとしては広告がメインで、詳しい業績は非公開ですが、売上や会員数は順調に伸びています。 サイトのアクセス数は「平日の朝8時〜19時」がピークで、逆に夜間や休日はめっちゃ落ち着きますね。年末年始やお盆も同様です。 これは
レベルアップしたい人必見 Qiita記事43選 - Qiita
はじめに 本記事ではレベルアップしたいエンジニアが読んでおくべきQiita記事を紹介します。厳選に厳選を重ねた43記事です。全ての記事を読んでおく必要はありませんが、ちょっとでも「分からないな」「興味あるな」など思ったタイトルがあれば読んでみてください。 次の4種類に分類して紹介しています。参考にしてください。 フロントエンド バックエンド インフラ・Linux周りの知識 その他 それでは、早速紹介していきます！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 フロントエンド まず最初はフロントエンドエンジニアに読んでおくべきとおすすめできるQiita記事を11個選びました！フロントエンドエンジニアとしての基礎が身に付く
『因果推論』（金本拓：オーム社）は因果推論に留まらず現代的なマーケティング分析手法まで網羅したバイブル - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ 作者:金本 拓オーム社Amazon 著者の金本さんからご指名でご恵贈いただいたのが、こちらの『因果推論 ―基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ―』です。正直に白状しますと、因果推論とタイトルにつく技術書はここ数年でゴマンと出版されており、本書も紙冊子で頂戴したものの僕はあまり期待せずにページをめくり始めたのでした（ごめんなさい）。 ところが、ほんの数ページめくっただけでその内容に僕は仰天しました。グラフィカルで実務家にとっての分かりやすさを重視した因果推論の解説と実践にとどまらず、現代的なマーケティング分析では必須の種々の手法についてまで懇切丁寧に解説とPythonによる実践例が付された本書は、文字通り「マーケティング分析実務家にとってのバイブル」になり得る素晴らしい一冊だと直感し
目標設定の基本
NTT Com Open TechLunch #7「エンジニアリングマネージャー と 目標設定」の登壇資料です。20分くらいの短いセッションなので網羅的ではありません 2. 吉羽龍太郎 / Yoshiba Ryutaro アジャイル開発、DevOps、クラウドコンピューティング、インフラ構築自 動化、、組織改革を中心にオンサイトでのコンサルティングとトレーニン グを提供。Scrum Alliance認定スクラムトレーナー(Regional, CST-R) チームコーチ(CTC) / 認定スクラムプロフェショナル(CSP) / 認定スク ラムマスター(CSM) / 認定スクラムプロダクトオーナー(CSPO) 2
入社して変わったこと、変わらないこと、変えたいこと - SmartHR Tech Blog
はじめに こんにちは！年末調整機能のPMのhajiです！学生のときに授業で筋力を測定したら、「階段の上り下りが困難なレベルの筋力」と判定されたくらい足腰が弱いです。戸惑った顔で「どうやってここまで来たの？」と聞かれたんですが、戸惑ったのはこっちの方です。どこでもドアがはやく実現されてほしいです。 さて、ぼくのキャリアにおいて、SmartHRは3つ目の会社です。過去に所属した会社との違いについて、以前も記事を書きました。 入社してから月曜の朝がつらくない気がする - SmartHR Tech Blog 時は流れて入社から9ヶ月が経ちました。その中で、自分の振る舞いや考え方が少し変わってきた気がします。そこで今回は、自分のどこが変わったのか、どこが変わっていないのか、これからどこを変えていきたいのかをお話しさせてください。この記事を通して、社内の雰囲気が少しでも伝われば幸いです。 ちなみに本記
入社４ヶ月でBigQueryの課金額を減らすために考えたこと - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
データ分析基盤室の otobe（𝕏@UC_DBengineer） です。 事業規模が拡大し、大規模なデータの管理が必要になるにつれて、SnowFlake や BigQuery のようなハイパワーな DWH サービスでデータを加工するケースは多いです。 その際、想定外な高額請求が起こる原因のひとつに、クエリが最適化されておらずスキャン量が増大しているケースがあります。 そのため、クエリのスキャン量を監視・管理することが課金額を減らすうえで有効な手段となることがあります。 本記事では、前半で BigQuery で課金されるスキャン量を監視・管理するまでのプロセスを振り返り、 後半で BigQuery の課金額を減らすために簡単にチェックできることについてお話しします。 BigQuery クエリにおけるスキャン量を監視・管理するに至った理由 BigQuery の課金額が想定より大幅に増加してい
ベイズ統計学を勉強する参考書のフロー - Qiita
慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強するための参考書の順番 (私見) について紹介していきます． 3年ほど前に『日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊』を紹介しましたが，今回は「どのような順番でどの参考書を読んでいくと比較的スムーズに勉強が進められるのか」に焦点を当て，比較的最近の書籍や英語の書籍まで含めて紹介していきます． まずは全体的なフローのイメージを提示しておきます． 今回の記事では，「ベイズ統計学を勉強すること」のスタートとゴールを以下のように定めます． (スタート) 統計学の基礎的な内容 (統計検定2級程度の内容) は身についている (ゴール) ベイズモデリングに関する最新の論文がある程度理解して読め，自力でモデルを組んだり実装することができる また，このゴールへの道のりとして，大きく2通りのルートを想定します． (ルートA: フルスクラ
僕の考えた最強の Python 開発環境 (2024)
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
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