I was preparing some AWS Security related training. Soon, I realized that this topic is too huge to fit into my brain. So I structured my thoughts in a mind map1. Within a couple of minutes2 I came up with this: What is your first reaction? Mine was pretty much surprised: Let me summarize how AWS Security works to make sure you are not surprised one day. This post received over 200 points on Hacke
We can make the computer speak with Python. Given a text string, it will speak the written words in the English language. This process is called Text To Speech (TTS). Related Course: The Complete Machine Learning Course with Python Text to speechPyttsx text to speechPytsx is a cross-platform text-to-speech wrapper. It uses different speech engines based on your operating system: nsss - NSSpeechSyn
私たちソニックガーデンでは、「ハッカソン」という社内イベントを定期的に行なっている。 ハッカソンとは、ハックとマラソンを掛け合わした言葉で、集中的にずっとプログラミングするイベントのことだ。 私たちのハッカソンでは、普段の業務でのプログラミングから離れて、好きな技術や挑戦したいことに取り組んだりしている。 ハッカソンをしようとなれば、社内でイベントが立てられる。その際にテーマが決められる。秋なら「運動不足を解消するアプリ」だったり、技術的な「NoUI」といったテーマのときもある。 それが興味のあるテーマだったら、プログラマ達が応募してくる。そして、応募してきたプログラマ同士で、2〜3人のチームを組む。自主的に組むので、組まずに一人で参戦するプログラマもいる。 多くの場合は、そのハッカソンのテーマに沿ったアイデアを出すプログラマがいて、それに賛同したプログラマがチームを組むことになる。 チー
久しぶりにブロックチェーンに関する記事を読んだんですが・・・ qiita.com 「ブロックチェーンが経済のあり方を変える!」的な一部世間の風潮にクギを刺すような論調の記事ですが、金融機関や役所でブロックチェーンの活用に取り組んでいる人たちの話とは少し違うなという気がしたので、気になった点をメモしておきます。 上のブログの方の言っている内容そのものが間違っているというより、世間でいま騒いでいる人たちと視点がずれていて噛み合ってないような気がしました。 私が言っている世間とは、丸の内とか霞が関とかで背広を来て歩いているような人たちのことです。 なお私はブロックチェーンの専門家でも技術者でもなく、素人の印象ベースで書いてます。 コスト削減を話題にしてる人のほうが多くね? 上の記事ではブロックチェーンの存在意義について、 ブロックチェーン技術が提供する最大の付加価値が公明正大なビジネストランザク
スウェーデンの国営鉄道会社SJが最近、新しい料金支払い方式の導入を発表した。車内検札時に、乗客の手に埋め込まれた認証チップをスキャンすることで、乗車料金を徴収する。 インディペンデントの報道によると、スウェーデンには、マイクロデバイスを体内に埋め込んだ、いわゆる「バイオハッカー」がおよそ2000人いるとされ、SJはこのうち200人が6月初旬に正式開始したこのサービスを利用すると見込んでいる。 これまでに、検札時にバーチャル乗車券ではなく乗客のLinkedInのプロフィールが表示されるなどの不具合も生じたが、それでもこのプログラムは今のところ成功しているとSJは述べた。 SJの広報担当者は、「中にはマイクロチップを通じて、自身の行動を追跡されるかもしれないと考える人もいるが、追跡を心配するのであれば、携帯電話やクレジットカードを使っていることをもっと懸念すべきだ。マイクロチップ以外でも、人は
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト(本物:及びその他の統計分析職)vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
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