去る10月18日に行われた次世代ウェブカンファレンスは、わたしもサーバーアーキテクチャーというセッションにスピーカーとして呼ばれていた。わたしも話す気満々だったが、当日の朝になって次男が発熱してしまい家庭の予定を変更して妻は次男、わたしは長男を連れて彼の予定をこなすことにした。ので泣く泣く当日朝に参加を断った。当日は盛況だったようで何よりである。 当日はスタッフが充実していて、ストリーミングや録画も行われた。わたしが出るはずだった server_arch セッションの動画も公開されている。ここでは、当日言おうと思っていたことと、この動画を見て言いたいことをここに書いて当日参加できなかった詫びとしたい。すまんかった。 ウェブ is 何 / 次世代 is 何 CERN発祥のHTTP/HTMLで情報伝達する仕組み(昔WWWとか言われていたもの)が普及しきって、あらゆる情報がインターネットを介して
こんにちは。投稿推進部ディレクターの新里です。 先日、iPhoneアプリみんなのお弁当 byクックパッドをリリースしました。みんなのお弁当では、作ったお弁当をクックパッドのレシピ付で記録したり、アプリ内で共有したりすることができます。 今回は、新規アプリを開発する際にディレクターとして心がけたことをご紹介したいと思います。 1.ユーザの気持ちを代弁できるぐらい理解する まず企画を考えるにあたり、お弁当作りをしているユーザーの気持ちを知るために、日々のお弁当作りからはじめました。試しに数日作るのと、習慣として日々作るのでは、全く感じ方が変わるので、週4〜5日ペースでお弁当を作り続け、これまでに作ったお弁当は300個以上にのぼります。 お弁当を作っていると、たくさんの課題に遭遇しました。以下は一部抜粋です。 おかずがマンネリになる 彩りのいい盛り付けって難しい 寝坊したから10分で作りたい カ
『「少し先の未来」を予測する クックパッドのデータ分析力』(中村耕史著、日本実業出版社)の著者は、日本一の料理レシピ検索サイト「クックパッド」のトレンド調査ラボ「たべみる」事業責任者。その仕事の内容を知るためには、まず「たべみる」について知っておく必要があるでしょう。 「たべみる」は日本最大の料理サイト、クックパッドの検索データから、料理をする人の「何を求めているか?」というニーズの変化を地域別に、タイムリーに捉えるデータサービスだ。(「プロローグーークックパッドのデータ分析サービス『たべみる』始動の日」より) 要するに「市場のニーズをいちはやくつかむ」という、新たな価値を提供するデータサービスだということ。 たとえば2015年には、「たべみる」の「きてるランキング」(「いま生活者が関心を持っている食に関するキーワード」を閲覧できる画面)で「甘酒」が検索人気ワードにランクインしていることを
先日ラスベガスで開催されたre:Inventに参加し、その際にデータ分析基盤系のセッションはほぼ参加したのですが、Job管理ツールの話がかなり出ていたのが印象的でした。 AWSにはData PipelineというJob管理サービスがあるのですが、それではなくOSSのJob管理ツールを使っているところが多い印象でした。 日本では自分の観測範囲だとまだ使っているところがあまり多くない印象ですが(実際自分もほとんど使ったことない)、いくつか候補を絞って触って見たので感想を書きます。 あくまでJenkinsしか使ったことがないような個人の感想としてお読みください。。 Airflow Airbnbが開発元 re:Inventでは多くのセッションで紹介されており、一番勢いがある印象を受けた。 依存関係はPythonで書く タスクの登録はUIからやるのではなく、コマンドラインから登録 Python力を前
Inc.:「覚えが早い人」はどのような学習戦略を立てているのでしょうか? 15年の経験を持つデジタル・モバイル戦略家のAlessio Brescianiによる回答は以下の通りです。 すばらしい質問です。おかげで私は関心を持って学んできたビジネスや自己啓発、そして武道について真剣に向き合わざるを得なくなりました。 聞いてください。私は、飲み込みが遅い人が、そうでない人よりも物事についてはるかに深く理解している様子を数多く見てきました。実際、覚えるのが遅い人は思慮深く、そうでない人はその特性に欠けていることが、しばしば見られます。なので、覚えが遅い人にも強みはあります。 そうは言いましたが、私が学習する際に取り入れている、誰にでも通じると思われる基本原則をご紹介していきます。 1. 反復 私は反復こそが熟練につながると固く信じています。新しいスキルを学ぶときには、そのスキルを何度も実践しましょ
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
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