はじめに こんにちは！ 新規事業開発室の山口 (@yamarkz)です。 今年もゴールデンウィークに入りましたね！ 5/1 5/2を休日にできれば今年は9連休になります。社会人の方からすると、まとまった休日を取ることができる貴重な時間です。旅行に行ったり、趣味に時間を使ったりと過ごし方は様々かと思います。 そんな1年の中でも貴重なまとまった休日が作れるGWに、何か新しいことを学びたい！という方向けにブロックチェーン技術の学び方を紹介していきたいと思います。 自身がこれまでブロックチェーン技術に関わってきた中で学んできた内容を惜しみなく紹介します！！ はじめに ブロックチェーン技術の勉強方法の流れ 理論を理解するためのインプット材料 書籍 ブログやネット記事 スライド Youtube 動画 サロン 学校に通う Twitter コミュニティへの参加 実践し、理解を深める 人に説明する ブログを

某外資系コンサルティングファームにて、マネジャーとして勤務する20代男性コンサルタント。 大学卒業後、コンサルティングファームに就職するも、仕事がまったくできず「劣等生」の烙印を押され、うつ病寸前まで追い込まれる。退職を考えるも、最後の気力を振り絞り、落ちこぼれの自分のためのオリジナルの仕事術を考え、実践。その結果、1年後には社内の評価を一変させ、他社から引き抜きの声がかかる存在にまで成長。現在は、外資系コンサルティングファームのマネジャーとして、成長戦略業務などに携わっている。 また、勤務の傍ら、月間20万PV超のビジネスブログ「Outward Matrix」を運営。若手に向けた仕事術やマインドに関する記事が評判を呼んでいる。 【著者ブログ「Outward Matrix」】http://www.outward-matrix.com/ ７つの仕事術 たった1年で「ド落ちこぼれ」が外資系コン

遊びでA/Bテストの評価をベイズ統計でやってみたら、思いのほか面白かったので記事に残します。 用語の定義 コンバージョン コンバージョン率 A/Bテスト コンバージョンの確率分布 なぜベイズ統計を使うのか 割合の問題点 尤度と最尤法 尤度 最尤法 ベイズ統計 ベイズの定理 共役事前分布 ベータ分布 事後分布の導出 事後分布のグラフ ベイジアンA/Bテストの実装 コード 使用例 本番っぽい使い方 カイ二乗検定と比較 最後に 用語の定義 コンバージョン コンバージョンとは「Webサイト上で起きた最終的な成果」のことです。 具体的に何を意味するかはサイトの種類によっては様々です。 例えば、ECサイトでは商品の購入で、SNSでは会員登録などです。 コンバージョン率 コンバージョン率は「成果に繋がる最初の行動に対して実際に成果に繋がった割合」のことです。 ECサイトではある商品が購入された数をその商

先日2018年4月17日は全国学力・学習状況調査が行われた日でした。 A問題（主として「知識」），B問題（主として「活用」）という形式では最後の年となります。 さて，この全国学力・学習状況調査については様々な意見がありますが，中学生の数学理解の実態について（あくまで紙面調査に過ぎないのでごくごく一端ですが），量的な分析という意味では貴重な情報を提供してくれていると私は捉えています。 以下，まずは【数と式】領域に限って，個人的に興味深い問題とその反応について簡単に見てみたいと思います。 （1）方程式の解の意味 まずは2016年度のA問題から。 この問題の正答率は以下のとおりです。 問題で， を代入すると両辺の値が で等しくなることが示されているわけですが，正答率は48.2%です。 両辺の式の値である を「方程式の解」としている生徒が30.9%います。 こんな分析もされています。 A3(1)は

書ききった・・・燃え尽きた・・・書き上げるのに10時間以上の時間がかかった。それでも伝えたかったあなたのiPadのポテンシャルを”最大化”するためのアプリ解説、配置方法、ショートカット・ウィジェットの有効活用方法。どうか最後の最後まで読み進めていただければ幸いだ。[@appleshinja_com] はじめに「これが”究極”のホーム画面の作り方です」 まず結論。iPad上に最高のホーム画面を作りあげるためには以下の「３つの構成要素」にこだわる必要がある。 ・配置 ・ウィジェット ・ショートカット この３つにこだわることにより、日々のアプリライフをさらに効率的なものにすることが可能になる。 よくあるアプリ紹介記事のようにアプリだけをだらだらとお伝えしてもあなたの作業効率は最大化されない。まずはあなたの日々のアプリライフを効率化させるこの３つの構成要素について簡単に解説してからアプリの紹介へ進

今の場合は A さんが 31 歳の場合のストーリーでしたが、A さんが 20 歳～ 35 歳のうちのどの年齢であったとしても、似たようなストーリーで必ず 4 回の質問で当てることができます！(他の例も是非考えてみてください。) ちなみに、このような「真ん中で切ってどちらかに絞って行く」タイプのアルゴリズムには二分探索法という名前がついています。応用情報技術者試験でも頻出のテーマですので馴染みのある方も多いと思います。 1-2. つまり、アルゴリズムとは 上の年齢当てゲームという問題では、相手の年齢を当てる「方法・手順」を二分探索法に基づいて導きました。このようにアルゴリズムとは、 問題を解くための方法・手順 のことです。さて、アルゴリズムと聞くと「コンピュータ上で実装されたプログラム」のことを思い浮かべる方も多いと思いますが、必ずしもコンピュータと関係がある必要はなく、日常生活でも多々登場

あるエンジニアが「Kibela」というサービスを考え、リリースするまでのフローを全部教える エンジニアがサービスのアイデアを思いつき、それをリリースするまでにはどのような過程があるのでしょうか。情報共有ツール「Kibela」が世に出るまでのフローを、起業した井原正博さんが詳細に振り返ります。 ヤフーやクックパッドでの開発を経て、ビットジャーニーで代表を務める井原正博（いはら・まさひろ／@ihara2525）です。プライベートで超長距離のランを楽しむかたわら、情報共有ツール「Kibela」の開発・運営を手がけています。 Kibela - 個人の発信を組織の力にする情報共有ツール 「Kibela」は僕自身が2015年に起業して立ち上げたサービスですが、この記事では、僕がサービスをいかに開発したか、その方法からリリースまでの過程を振り返りつつ、サービスの現在の状況までお伝えします。 「自分でもサ

By Ciaran Dunsdon 英語で文章を書く時に、スペルミスを指摘してくれる機能を備えたエディタソフトは数多くあります。しかしながら文法や単語の使い方など、単語のスペル以外にも不安はつのるもの。ブラウザ拡張機能「Grammarly」は、そのような英語の文章におけるミスを広く、細かく指摘してくれるため、簡単に修正を行うことができるようになります。 Grammarly: Free Writing Assistant https://www.grammarly.com/ ブラウザ拡張機能としてのGrammarlyは、Google Chrome、Safari、Mozilla Firefoxのみで使用できます。今回は「Google Chrome」を使用しているので、上記のリンク先にアクセスして「Add to Crome」をクリック。 「拡張機能を追加」をクリック 主な使用理由に「work」を

4月に入って新年度が始まり、多くの人が新しい生活を始めている。わが子が進学した読者の方も少なくないだろう。前回の記事「小中学校の『教育方針』が今春から変わる理由」では、今春から小中学校の教育が段階的に変わることや、その社会的背景について触れた。そして、新たな時代を生きる子どもたちに必要なのは「自己変容型知性」、つまり自分の価値基準を持ちながら、その限界を知り矛盾や相反する考え方を受け入れ新たな解を生み出す能力だと説明した。 では、「具体的にどんな教育をすれば、自分の子どもに自己変容型知性が身に付くのか？」と思われた方もいるだろう。今回はその疑問について考えていこう。そしてこの問いの答えは、実は子どもだけではなく、社員の育成や部下のマネジメントにも活用できる。 「自己変容型知性」の育成に必要な3つの要素 筆者が教育学を研究しながら、実際に中高生向けの教育プログラムを開発し提供する中で発見した

データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人（@studies）と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ

「約40人いる社員のほとんどがエンジニア」「東京、仙台、北九州、鯖江に拠点を持つ」「その中で一番人数が多いのは仙台オフィス」……という、ちょっと不思議な、アジャイル開発の専門集団を抱えるメンバーズエッジという会社があります。地方に複数の拠点を置き、場所にとらわれることなく、最先端の技術を使う開発案件を扱い、“生涯エンジニア”として活躍できるように仕組みを整える──そんなメンバーズエッジの仙台オフィスで働くエンジニアお二人と、エンジニア出身ではないけれどエンジニア組織を率いている社長の塚本洋さんに、「エンジニアの幸せな働き方」について伺いました。 この記事の取材は、東京オフィス（東京都中央区晴海）と仙台オフィス（宮城県仙台市青葉区）をテレビ会議システムでつないで行いました。上の写真左から、塚本洋さん、鹿野徹也さん、平野高広さん。 （※この記事は、株式会社メンバーズエッジ提供によるPR記事です

〜〜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

前から疑問に思っていた事の一つに、若手に負けるベテランの存在があった。 普通に考えれば、ベテランというのは経験豊富な方々だ。知識も経験もそこそこあるわけだから、少しぐらい仕事を覚えた若手になんて負けるはずがない。 そう、負けるはずがないのだ。 けど現実問題、僕の周りにはビックリするぐらい使えないベテランがいたり、異なる専門分野からやってきた門外漢の方が、専門分野にいる人間よりも博学だったりする事例があまりにも多すぎるのである。 これ、ほんと何でなのか疑問で疑問で仕方がなかったのだけど、最近になって 「素人」と「プロ」、そして「トッププロ」の違いがどこにあるのかがようやく腑に落ちてきた。 というわけで今回は、この3つの人種について、段階を追って説明していこう。 素人とプロの違いがマニュアルを使えるかどうか 日本の医者のほとんどは、医学部を卒業し国家試験を合格した後、病院勤めを開始する。 普通

日本の子供の「15歳時点の学力」は世界トップレベルにある。だが「世界大学ランキング」では苦戦しており、大学生の“質の低下”を嘆く声も聞かれる。なぜそうなってしまうのか。国際学力テスト「PISA」で優秀な成績を収める5カ国を実地調査したルーシー・クレハン氏は「日本が集団主義を重んじ、小・中学校で『班活動』を行っていることが背景にある」と指摘する――。 15歳時点では優秀なのに、大学時点では質が低い？ 3年に1度、15歳を対象に実施される国際学力テスト、PISA。日本はこのテストで毎回、高い順位をマークしている。一方で高等教育に目を転じると、「世界大学ランキング」の上位に日本の大学名はなく、大学生の「質の低下」が指摘されて久しい。この逆転はなぜ起きるのか？ 英国の教育アドバイザーのルーシー・クレハン氏は、日本をはじめPISAの成績上位国を実地調査し、その結果を『日本の15歳はなぜ学力が高いのか

【2万部突破】無知な人ほど過激な意見をふりかざす？　ユヴァル・ノア・ハラリ絶賛の『知ってるつもり』試し読み 『サピエンス全史』のユヴァル・ノア・ハラリや行動経済学の泰斗キャス・サンスティーン、日本でも『単純な脳、複雑な「私」』の池谷裕二さん（東京大学教授）や『ビジネススクールでは学べない世界最先端の経営学』の入山章栄さん（早稲田大学ビジネススクール准教授）がこぞって絶賛する注目のノンフィクション『知ってるつもり——無知の科学』（スティーブン・スローマン&フィリップ・ファーンバック、土方奈美訳）がいよいよ発売。試し読みとして本文の一部を抜粋公開します。 ＊ 第9章　政治について考える2010年に成立した医療費負担適正化法（通称「オバマケア」）ほど、アメリカ国民（と政治家）を熱くさせたテーマは近年まれである。この法律をめぐっては幾度となく議論が繰り返され、共和党はバラク・オバマ政権の失策の一つ

北朝鮮による拉致被害者は日本政府認定だけでも１７名。最初の被害者、久米裕さんが拉致されて４７年が経過しようとしている。拉致問題の風化を防ぐ必要性を改めて問う。

はじめに 本記事では、データサイエンスについて学んだこと、データ分析業務に携わって、経験したこと、気付いたことをまとめています。特に、後半を中心にまとめています。前半についてはこちらの「データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ」に書いています。ご興味があれば、読んでいただければと思います。 全てはビジョン（あるべき/ありたい姿）を明確にしてから始まる データ分析で最も重要になるのが、ビジョン（あるべき/ありたい姿）の明確度にあると感じています。ビジョンが明確であるほど、課題・目的も明確に設定でき、課題解決のための仮説検証、必要なデータの準備と、ビジョンの実現に向けたデータ分析ができるようになります。勿論、ビジョンが明確であれば良いというものではないかもしれません（必要なデータが集められない等）が、少なくとも、意味のない作業を減らすことは可能だと考えられます。 逆にビジョンが明