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、

追記しました（1.21） https://anond.hatelabo.jp/20230121161927 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/DS_uraura/status/1615652971647500293 ここのブコメに、「不動産屋があてにならないならどうやって良い物件を見つけろというのか」というのがあったので少し。 本当に「不動産屋はあてにならない」と簡単に言い切れるかというとそうでもなく、あてにならない不動産屋も残念ながら結構たくさんいるし、一方で客の側がぼんやりしているから不動産屋が困ってるケースもあるのだ。 新しい洗濯機を買いに行くのに、乾燥機付きがいいし斜めドラムが良いけど予算は2万円という客である可能性。または、深く考えずに携帯キャリアのショップに行き超オーバースペックの回線を契約させられてきていたりする可能性。そう

Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に

- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ

実際に逮捕・起訴された人の事例をいろいろ読んでみると、普通に生活・仕事していてもされる時はされるんだと思う。 痴漢冤罪や荷物すり替えで違法薬物の運び屋にされるなどの巻き込まれケースだったり、もともとルール（法律・運用）が曖昧なグレーゾーンが拡大解釈で突然咎められたり、捜査機関の描いた架空のストーリーの登場人物にされたり、本人は犯罪の意識が希薄だったり、色々ある。 逮捕・起訴されると人生に大きなダメージを被る。会社なんかで災害を想定してBCP（事業継続計画）を事前に立てたりするけど、それと同じような感じで、万が一逮捕された場合でも「こうなる」をそこそこ認識して「こうする」を事前に決めておければ役に立つかもしれないと思うようになった。 概要 弁護士選び 逮捕～裁判の流れ 逮捕 逮捕後 留置場・拘置所 取調べ・調書 捜索差押 勾留請求・勾留質問 裁判 世論形成・名誉回復 参考事例・参考文献 概要

恥ずかしながら Docker をほぼ触ったことがなかったので、基礎的なことを学びました。 学びながら「こんな絵があったら理解しやすかったなー」と感じていた絵を自分で描きました。 せっかくだから整理して公開したいと思います。 同じ様な方の役に立ったら、とても嬉しいです。

はじめに 「【転職エントリ】Googleに入社します｜Lillian｜note」という、医師から未経験で Google のソフトウェアエンジニアになった記事があります。 note.com 私は、この記事に出てくる「とある元 Google のソフトウェアエンジニア」で、面接の対策を立てました。 記事が出た当初から大反響で、私もそれなりの反応を見まして、いろいろと誤解されているなあ、と思う一方、アドバイザーはあくまでもアドバイザーだから、アドバイザーとして知りえた情報については、口をつぐむべきだと思っていました。 ただ、あまりにも誤解されており、悪影響が大きく、犠牲者も多くなってきたと思ったので、許可を得て簡単に背景を書いておこうかと思います。 これはあくまでもアドバイザー側からどう見えていたかを書いておくものですが、医学部卒だけでも3,4人 Google や Amazon に入っていったおぼ

- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂

機械学習でアルゴリズムを構築する上で重要なのが「データセット」です。アルゴリズムの精度を上げるためにはより多くのデータと時間が求められますが、十分に大規模なデータセットを集めたり探したりするのは機械学習を行う上で特に苦労するポイント。そんなデータセットをオンライン上から検索できる「Dataset Search」の正式版をGoogleが公開しました。 Dataset Search https://datasetsearch.research.google.com/ Discovering millions of datasets on the web https://blog.google/products/search/discovering-millions-datasets-web/ Dataset Searchにアクセスするとこんな感じ。 データセットを検索するには、入力欄に検索した

最終更新日： 2020年3月4日 AIの高まりとともにデータの大切さが再認識される今、オープンにさまざまなデータが公開され、気軽に活用できるようになっています。 オープンデータの存在は、膨大なデータから学習を行う機械学習にとって不可欠で、構築したいAIに合わせてオープンデータを選択し、活用することが必要です。 一方、オープンデータのみでは競合優位性のあるAIは構築できません。マクロなオープンデータと、独自に収集したミクロなデータを組み合わせて、独自のAIを構築していくことが重要です。 オープンデータを活用したサービスを構築する際には、サービスのUX（ユーザー体験）を高め、いかにユニークなデータを取得できるかが勝負なのでオープンデータに頼りすぎないようにしましょう。 今回、オープンデータ・データセットを6カテゴリに分類し、100個選出しました。自身のサービスやAIの構築に活かせそうなデータを

Coinhive事件の二審の判決が出た。一審の横浜地裁が無罪判決を出したのに対して、東京高裁は有罪判決。非常に残念な判決だった。事件が起こってからすでに1年半以上経っているが、事態は一向に良い方向に向かっていないと感じている。ネット上のプログラマたちは怒りの声をここ数年上げ続けているにもかかわらず、だ。 しかし、一般の多くの人にとっては、Coinhive事件はあまたの新聞記事の1つかもしれない。その記事を読んだとしてもなぜプログラマが怒っているかわからないかもしれない。少しでもCoinhive事件に関して戦っている人の応援がしたい。そこで、一般の人のために「なぜハッカーが怒っているのか」をQ&A形式で解説したい。 と思う。 （この記事の著者は専門家ではないので色々と誤りがあると思われますが、お許し願います。） Q&A Q Coinhive事件って？ A 自分のWebサイトに、利用者に「Co

オリジナルはこちら https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/write-great-research-paper/ http://research.microsoft.com/en-us/um/people/simonpj/papers/giving-a-talk/Writing%20a%20paper%20(seven%20suggestions).pptx 新しいバージョンはこちら https://www.slideshare.net/kdmsnr/how-to-write-a-great-research-paper-226669082Read less

Slideshareは再アップロード不可なのでerrataはコチラ： p16：Structure(Conference Paper) →構成（カンファレンスペーパー） p28：Structure → 構成 p47：マン → マージン オリジナル： https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/write-great-research-paper/ 旧版の翻訳（内容はほとんど同じです）： https://www.slideshare.net/kdmsnr/writing-a-paper-seven-suggestions Read less

ソフトウェアのプログラミングの文脈でソースコードの写経と呼ばれるものがあります。簡単に言うとソースコードの読み書き技術の上達のために既存のソースコードを手元で入力する作業です。最近ではgithubなどでOSSが大量に公開されているのでいくらでもできます。 写経は明確に定義がある言葉ではないので、ただ無心に写すという人もいるでしょうし、写しながらその他のことをする人もいるでしょう。ここでは私が「(ソースコードの)写経をする」といったときに何をしているのかを、だれかの参考になるかもしれないので書いておきます。なお、別にこれが唯一絶対とかいうつもりは毛頭ないです。 (とくに不慣れな分野、言語において)何をしたいときにどういうライブラリを使うか、どういうコードを書くかというパターンを覚える、およびそれを体に叩き込む コードを書いたときの作者のお気持ちを推測する 実際に書かれているコードと自分ならこ

〜〜が知っておくべきサイト20選とか、エンジニアなら今すぐフォローすべき有名人とか、いつも釣られてみにいくと全く興味なかったり拍子抜けしたりするわけだが、こういうのが並んでいたらあまりの格の違いに絶望してしまうだろうというものを適当に並べてみた。私が見ているわけではなくて、こうありたいと思っている私の願望である。どちらかというとインフラ系とか基盤系のものに偏っているが、あくまで私が興味ある一連の例だと思ってください。「これが入ってない！」というクレームは受け付けますので、是非教えてください。一緒に成層圏まで意識を高めましょう。 情報サイト、有名ブログ Software Engineering Radio : IEEEが主催しているソフトウェアエンジニア向けのPodCast。データベースからフロントエンド、暗号、ハードウェア、マイクロサービス、などなどとにかく多様なジャンルの最新のトピックの

※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年