データサイエンティストにおいて、最も需要のあるスキルとは | POSTD
雇用者は何を求めているのか？ データサイエンティストは、多くのことを知っていると期待されます。例えば機械学習、コンピュータ科学、統計、数学、データの可視化、コミュニケーション、そしてディープラーニングといったものです。これらの分野の中には、データサイエンティストが学んでいる可能性のある何十もの言語やフレームワーク、テクノロジが含まれています。雇用者側から求められたいデータサイエンティストは、限られた学びの時間をどのように割り当てるべきでしょうか。 私はデータサイエンティストにどのようなスキルが求められているのかを探るため、Web上の求人情報サイトを見て回りました。一般的なデータサイエンスのスキルと、特殊な言語やツールは分けて考えています。検索した日は2018年10月10日、サイトは LinkedIn と Indeed 、 SimplyHired 、 Monster 、それに[AngelLi
2016年、C言語はどう書くべきか (後編) | POSTD
(前編はこちら： 2016年、C言語はどう書くべきか (前編) ) (編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) システム依存の型 まだ「32 bitのプラットフォームでは32 bitのlong型、64 bitのプラットフォームでは64 bitのlong型がいい」という不満があるようですね。 プラットフォームに依存する2つの異なるサイズを使うため、 故意に コードを難しくすることを考えたくなければ、システム依存の型のために long を使おうとは思わないでしょう。 この状況では、プラットフォームのためにポインタ値を保持する整数型、 intptr_t を使うべきです。 モダン32-bitプラットフォームでは、 intptr_t は int32_t です。 モダン64-bitプラットフォームでは、 intptr_t は int64_t です。 int
2016年、C言語はどう書くべきか (前編) | POSTD
(訳注：2016/3/2、いただいた翻訳フィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (訳注：著者のMattより、「本文中で明言はしていないが、この記事の内容はx86-64 Unix/Linux/POSIXでアプリケーションをプログラミングする場合にフォーカスしている。他のプログラミング領域では、対象とするシステムに応じた(例： 8-bitの組み込みシステム、10年前のコンパイラ、多くの異なるCPUアーキテクチャで動く必要のあるアプリケーション、Win/Linuxでのビルド互換性など)特有のアドバイスが必要」との補足を頂いております。) 以下の文章は2015年の始めに書いたドラフトで、今まで公開していませんでした。私のドラフト用フォルダの中で誰の目も引かなかったため、大部分が書いた時のままです。公開するにあたり、単純に2015年を2016年に変更しました。 必要な修正、改善、苦情があり
Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
AlphaGo Zeroの動作方法と理由 | POSTD
2016年の3月、DeepMindのAlphaGoが人類最強の囲碁棋士を破った最初のAIとなり、衝撃が走りました。この時のAlphaGoのバージョンであるAlphaGo Leeは世界中の最高の囲碁棋士の膨大な対局を学習に使っていました。数日前に発表された 新しい論文 によると、新しいニューラルネットワークの AlphaGo Zero は人間が囲碁の打ち方を教える必要がないそうです。今までの囲碁棋士より(人間、機械に関係なく)優れているだけでなく、たった3日間の学習で打ち方を学んでしまうのです。この記事では、これがどのようにして可能なのか、そしてなぜ可能なのかについて説明します。 モンテカルロ木探索 離散的で決定論的な完全情報ゲームをするボットを作成できるアルゴリズムは、モンテカルロ木探索(MCTS)でしょう。囲碁やチェスやチェッカーのようなゲームをするボットは次の一手を決める際に全ての選択
PythonとKerasを使ってAlphaZero AIを自作する | POSTD
自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
Python 3誕生の理由 ― つまり、なぜunicode/str/bytesの仕様は変更されたのか | POSTD
12月、私は PuPPy(the Puget Sound Python users group)の会合でQ&A セッション を行いました。そこでようやくPython 3が誕生した理由と、string/bytesに関する全てを説明しました。Python 3が作られた理由をユーザはもう知っているはずだと思っていたので、私はこの説明で称賛を得たことに、ちょっと驚きました。後で考えてみると、Pythonに詳しい人もそうでない人も含めて大多数の人が、その理由を探すように言われたり、好奇心からその理由を探し当てられるなどと考えた私が愚かでした。ですから、このブログの記事で、Python 3が存在する理由をわかりやすく説明します。後方互換性の全くない unicode / str / bytes の仕様変更は、Python 3のコードの移植の中でも本当に難解な部分ですので、私たちがその仕様変更を選択した理
ブロックチェ－ンを構築しながら学ぶ | POSTD
ブロックチェ－ンの仕組みを知るには構築するのが最短の方法 この記事を読んでいるということは、仮想通貨の拡大に興奮しているということですね。ブロックチェ－ンの仕組み、背後にある基本的なテクノロジーについて知りたいのでしょう。 しかしブロックチェ－ンを理解するのは簡単ではありません。少なくとも私にはそうでした。大量の動画の中をさまよい、抜けだらけのチュートリアルに従い、結局、実例が少なすぎてフラストレーションが大きくなりました。 私は手を動かして学ぶのが好きです。コードのレベルで内容を扱わざるを得なくなり、そうすることで身に付くからです。同じようにやってもらえば、この解説が終わる頃には、機能するブロックチェーンが出来上がり、どのように動くかがしっかりと把握できるようになるでしょう。 準備 ブロックチェ－ンとはブロックという名の 不変でシーケンシャルな 一連のレコードだということを覚えてください
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
なぜUber EngineeringはPostgresからMySQLに切り替えたのか | POSTD
はじめに Uberの初期のアーキテクチャは、Pythonで書かれたモノリシックなバックエンドアプリで構成されており、データの永続性のために Postgres を使っていました。当時から比べて今のUberのアーキテクチャはかなり変わっており、 マイクロサービス のモデルや新しいデータプラットフォームになりました。特に、以前Postgresを使っていたケースの多くで、今は Schemaless 、つまりMySQLの上で構築された新しいデータベースのシャーディングレイヤを使います。今回の投稿では、私たちが見つけたPostgresの欠点を探り、MySQLの上でSchemalessと他のバックエンドサービスを構築するに至った経緯について説明していきます。 Postgresのアーキテクチャ 私たちはPostgresで以下のような多くの制約に直面しました。 書き込みでの非能率的なアーキテクチャ 非能率的
コマンドラインでPostgreSQLを操作する – psqlで効率を上げる | POSTD
私は、もう4年も毎日のようにPostgreSQLを使用しています。以前はデータベースとやりとりするためにGUIアプリケーションを用いていました。しかし今では、お気に入りのツールを使いながら効率よく作業できる、ビルトインのコマンドラインツールだけを使用しています。 本稿は、 psql というコマンドラインツールを通して実現可能なタスクを複数のセクションに分けて説明します。ここで挙げる項目は次のとおりです。 psqlの設定 ヘルプの使用 データベースが遊び場 データベースの探索 クエリの作成 出力の比較 データベースのクローン作成 データの抽出 psqlの設定 あらかじめpsqlはある程度設定されています。そのため、本稿では提供されているオプションを詳しく説明しません。psqlの使用がより楽しくなる2つのオプションについてのみ説明します。 1つ目は、データが横長でも正しくスクリーンに映し出され
一から学ぶベジェ曲線 | POSTD
(編注：SVGアニメーションを元記事にならい追加しました。リクエストありがとうございました。) 皆さんは線分のことをどう表現しますか？ 線分は、端点によって考えられるかもしれません。その端点を P0 、 P1 と呼ぶことにしましょう。 線分を厳密に定義するならば、「 P0 と P1 を結ぶ直線において、 P0 と P1 の間にある全ての点の集合」と言えるかもしれません。これは以下のように表せるでしょう。 便利なことに、上記の定義から、その線分上のどこにある点の座標でも簡単に求めることができます。例えば、中点は L(0.5) にあります。 実は、2点間のどんな値でも、任意の精度で 線形補間する ことが可能です。そのため、時間関数 L(t) の t で線をたどるといった、より複雑なことができるのです。 ここまで来ると、「それが曲線と何の関係があるのか？」と不思議に思うかもしれません。2つの点だ
Python 3を使うべきでない場合（なんてない） | POSTD
数日前、著名なライターで開発者でもあるZed Shawが “The Case Against Python 3”（Python3を使うべきでない場合） というブログ記事を書きました。私はZedの功績にとても敬意を払っているし、彼の（ Learn Python the Hard Way ）という本の手法は、 私の本 に非常に似ているので、私はいつも、 私の講座 を受講しようとしている人には予習するときに彼の本を読むように伝え、講座を修了した後に練習を積みたい人には復習するときに読むように伝えています。 ですから、今回のPython 3に関するZedの記事が私には賛同できないものだったことは、とても残念でした。 説明しましょう。私の仕事の90％は、さまざまな大企業でのPython講師としての仕事です。幅広い背景に対応して、クラスは「プログラム未経験者のためのPython」や「Python入門」
Go言語がダメな理由 | POSTD
私はGo言語が気に入っていますし、多くの場面で使用します。現にこのブログもGoで書いています。Goは便利な言語ですが、優れた言語とは言えません。つまり、悪くはないけれど、十分ではないということです。 満足できない言語を使用する際は注意が必要です。注意を怠ると、その言語を次の20年間使い続ける羽目になるかもしれないからです。 私のGoに対する主な不満を本文にまとめました。既に何度も指摘されていることも含まれていますが、中にはこれまでほとんど話題になっていない指摘もあります。 これから列挙する全ての課題には既に解決策があることを示すため、私が優良な言語と考えるRustやHaskellと比較して説明します。 汎用プログラミング 課題 誰でもさまざまな事柄に幅広く対応できるコードを記述したいと考えます。例えば数のリストの合計を求めるために定義した関数が、小数、整数、またその他の合計を求められるもの
私たちはなぜReactではなくVue.jsを選んだのか | POSTD
Qwintryチームは最近、既存のすべてのプロジェクトのフロントエンドをVue.jsに移行しはじめました。新しいプロジェクトでもVue.jsを使います。 レガシーなDrupalのシステム（qwintry.com） ゼロから新しく書きなおすqwintry.comのブランチ Yii2で動くb2bシステム（logistics.qwintry.com） その他、比較的小さめのプロジェクト（ほとんどは、PHPとNode.jsでバックエンドを構築しているもの） プロジェクトの規模についていうと、 Qwintry は世界中で約50万人の顧客が使っています。アメリカとドイツに倉庫を持っていて、アメリカ国内 最大の郵送先 のひとつで、東欧や中東への出荷に注力しています。Qwintryは、アメリカのオンラインストアでグッズを購入する人たちのためのツールです。私たちの倉庫に届いた荷物をコントロールパネルで管理で
Angular 2で作った最初のアプリの事後分析 : 使ってわかったAngular 2の長所と短所 | POSTD
最近、Angular 2を使ってWebアプリ作成の手伝いをする機会がありました。このフレームワークの複雑さに戸惑いもありましたが、Angular 2は間違いなくすばらしいものです。この事後分析では私がAngular 2のフレームワークを使った時に感じたいい面と悪い面の両方を掘り下げていくことにします。 Angular 2 Angularは携帯電話やデスクトップのWebアプリケーションを作成するための開発プラットホーム。 https://angular.io/ Angular 2＋リアクティブプログラミング＝❤ 私はすでに、Angular 1アプリケーション ではRxJSをかなり使っていました。特に、サービス間のメッセージ・バスを行うアプリを作成する時です。Angular 2はObservableを非常によくサポートしているので、アプリ全体にリアクティブプログラミングを取り入れることができ、
あなたはCSSプロパティ”display”をどのぐらい知っているだろうか？ | POSTD
CSSプロパティの1つである display は、CSSレイアウトに用いるプロパティの中でも極めて重要なものです。よく使われているのは、 block や inline 、 none あたりでしょう。 table や inline-block も、今ではかなり一般的になってきたと言えます。一方、 flex は新たに登場したものです。きっとユーザに気に入られるでしょう。これはレイアウト用に特別に作られたdisplayプロパティです。さらには、この先、 grid がまもなく私たちの秘密兵器となるでしょう（現在、盛んに取り組まれています）。これもまた、レイアウトに特化したプロパティです。 本記事は、当初予定していたよりもずっと長くなりました。ご希望に応じて、自由にサブセクションに飛んでお読みいただければと思います。もし、お時間を割いて全体を読んでいただけるのでしたら、大変嬉しく思います???? 目
人間らしいGitのエイリアス | POSTD
断固としてコンピュータ言語を拒絶する 私の知っている最も一般的な .gitconfig は、ユーザ名の設定だけが記されたものです。そして、その次に一般的なものはこれです。 [alias] ci = commit cia = commit -a cam = commit --amend cama = commit --amend -a cl = clean cldf = clean -df res = reset resa = reset HEAD ... # 82 more 4-character aliases このコンフィグは、要するにあなたの頭の中のスペースをキーストロークに置き換えます。短縮コマンドのエイリアスを覚えれば、タイピング数の節約が可能です。しかし私はこれが好きではありません。私はタイプミスをしますし、睡眠不足なこともたまにあるので、このエイリアスではやりづらくなってしま
React、Redux、D3を用いたアニメーション | POSTD
これは小さな粒を生成するものです。あなたがクリックした場所から、小さな円が生まれて飛び出していくのです。マウスを持って、動かしてみましょう。粒はカーソルから生み出され続けます。 モバイル機器や、マウスではなく指で動かすタイプのコンピュータだったらどうでしょうか。同じように動きます。 私はオタクなので、これが楽しいと思います。皆さんの見解は様々かもしれません。埋め込み画像をクリックして、円が飛ぶのを見てください。クールじゃないですか？ 仕組み これは全てReact、Redux、D3を使って作られています。アニメーションのトリックはありません。少しの賢さが必要なだけです。 一般的な方法を、以下で説明してみます。 私たちは、ページ、SVGエレメント、内部の粒といった 全てをレンダリングするためにReact を使います。この全ては、propを使ってDOMを返す、Reactコンポーネントを使って作ら
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