技術選定の審美眼 2025年版
本記事では、2025年5月14日に開催されたオンラインイベント「【技術選定を突き詰める】Online Conference 2025」内のセッション「技術選定の審美眼 2025年版」の内容をお届けします。同セッションでは、タワーズ・クエスト株式会社の和田卓人（@t_wada）さんに、1990年代前半から現在にかけての技術の変化の歴史についてお話いただきました。ぜひ本編のアーカイブ動画とあわせてご覧ください。 和田： 和田卓人（t-wada）と申します。インターネット上ではt-wadaさんと呼ばれています。技術顧問としてコンサルティング業を多く手掛ける傍ら、技術書の出版や翻訳にも関わっています。SQLアンチパターンという本の第2版が7月上旬に発売されますので、是非よろしくお願いいたします。 本日の講演は、「技術選定の審美眼2025年版」です。2018年頃にDevelopers Summi
【#も読】MCPことはじめ / MCPサーバーのセキュリティリスク（@yusuktan）
「あの人も読んでる」略して「も読」。さまざまな寄稿者が最近気になった情報や話題をシェアする企画です。他のテックな人たちがどんな情報を追っているのか、ちょっと覗いてみませんか？ みなさんこんにちは。 「あの人も読んでる」、第2回目の投稿です。maguro (X @yusuktan)がお届けします。 今回のテーマ: MCPAIの進歩があまりにも目覚ましすぎる昨今、いかがお過ごしでしょうか。僕は少しキャッチアップが遅れ気味で危機感を持っているところです。 そんな中で僕が最近導入して即座に「もっと早く使い始めておくべきだった」と感じたのが「MCP（Model Context Protocol）」です。 すでに利用している方も多いと思いますが、2週間前の筆者のように「MCPって最近よく聞くけど、まあいつか気が向いたら設定するか」と考えているような方がもしいらっしゃったら、そのような方の背中を押したい
他人がやっていない事こそ強みになる。テキストエディタに人生を全振りしたエンジニアのキャリア戦略とは - Findy Engineer Lab
はじめまして。Shougo(@ShougoMatsu) という者です。私は現在、日中ソフトウェアエンジニアとして働く傍ら、GitHub Sponsorsで支援を頂いてテキストエディタ（Vim、neovim）本体を改善する活動やテキストエディタプラグイン開発を行っています。 今回「自分自身のキャリアを振り返り、スキルを向上させるために取り組んできたこと」について解説してほしいという依頼がありました。自分がプラグイン開発を始めてから、もう15年という長い月日が経っていて、世間ではテキストエディタの大ベテランと思われているようです。もうそこまで来てしまったのかと思うと同時に、時間さえかければ誰でもここに到達できると私は考えています。 私をはじめ誰しも最初は初心者です。右も左も分からない状態から始まるのです。私の経験が「自分はこれからどうすればよいのか分からない」「何か強みを持ちたい」と思っている
現役高校生が、AtCoderでレッドコーダーになるまでにやってきたこと。プログラミング上達の秘訣を全て教えます - Findy Engineer Lab
こんにちは、はじめまして。筑波大学附属駒場高等学校 3 年生（今年 4 月から東京大学に入学予定）の米田優峻（@e869120）と申します。私は競技プログラミング（競プロ）が趣味で、AtCoder・情報オリンピック・パソコン甲子園などの大会に出場しています。2021 年 3 月時点で、AtCoder では赤色（レッドコーダー）です。また、国際情報オリンピックの 2018 年／2019 年／2020 年大会で金メダルを獲得しています。*1 とはいえ、決して簡単にこの記録を手に入れられたわけではありません。何度も挫折と失敗を経験しながら自分のスキルを磨いた結果、競プロを始めてから 3 年後にはレッドコーダーになることができたのです。 今回は「わたしの選択」というテーマで寄稿の機会を頂いたので、私が中学 1 年生の秋に競技プログラミングを始めてからレッドコーダーになるまで、そして国際情報オリンピ
統計学に魂が震えた体験をもとに、何を選択できるようにしてきたか？ データ活用職のキャリアプランを考える - Findy Engineer Lab
統計屋のあんちべ（@antibayesian）です。 さまざまな企業でデータ解析やコンサルを請け負ったり、データ活用部署の立ち上げをしたりしながら生活しています。 この記事では、データ活用系職種のキャリアプラン形成に悩んでいる方の参考になればと、私のこれまでのキャリアや、キャリアプランニングの考え方についてシェアしたいと思います。 というのも、データ活用系職種の中でも特に2010年くらいから注目を集めている1データサイエンティスト界隈のキャリアは、まだ職種として歴が浅いこともあって不透明な部分が多く、データサイエンティストなるものの解釈やポジションも多様なため、先行きに懸念を抱いている方も多いかと思います。 また、周辺環境も日進月歩の勢いで成長しています。例えば、全自動で簡単に売上予測や画像の分類などができるCloud AutoMLというサービスも提供されています。この手の仕組みはどんどん
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