R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
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
あまり知られていないCSSの12の事実(続編) | POSTD
1年以上前に、私は最初の 12 Little-known CSS Facts（あまり知られていないCSSの12の事実） を発表しました。SitePointで最も人気の高い記事となりました。この記事を書いた後も、私はCSSのアドバイスやちょっとした情報の収集を続けました。だって、大ヒット映画も必ず続編を制作するじゃないですか。 注釈 SitePoint/ Natalia Balska によるイラスト それでは、早速今年も開発のヒントになる12の事実について話しましょう。もちろん、中にはもうすでにご存じのこともあると思いますが、この中で初めて知ったという事実がありましたら、コメントでお知らせください。 1. border-radius プロパティに”スラッシュ”シンタックスを使用できる事実 このプロパティについてはSitePointに4年以上 前に書いた のですが、この機能が存在することを、未
プログラマ能力指標表 | POSTD
2015年05月27日: 表が見にくいというご意見を頂いたため、原文著者に連絡のうえ体裁を修正しました。 上位のレベルには下位のレベルの知識も蓄積されているということに注意してください。つまり、レベル n であれば n より低いレベルの知識も全てあります。 コンピュータサイエンス データ構造
開発者の仕事が遅いわけではない！納期が遅れるホントの原因 | POSTD
“なぜ納期を守れなかったのだろうか？” 我々マネージャが、納期に遅れることを自分のチームのせいにするのは簡単です。しかし、納期に遅れる原因は本当に開発者の仕事が遅いせいでしょうか？ Sprintly は、開発者のサイクルタイムに関する膨大なデータを保有しています。当社は、タスクのサイズごと（S、M、L、XL）、また種類ごと（ストーリー、テスト、バグ）に、完了までにどれくらいの期間がかかるかを追跡しています。 当社が調査した動向について 1点目：開発者は非常に平均的です。ユーザ全体で見たサイクルタイムはほぼ同じであることを当社のチケットデータが示しています。システム内の全チケットの75%は、開始後およそ175時間で完了しています。 ^(1) 2点目：変動があるのは、ほとんどがチケットが開始される前（SomedayからBacklogまで）の段階です。これは、関係者が仕様を理解して作業の優先順位
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