Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今回は大学が無料で公開している、エンジニア向けの学びになる資料をまとめていきます。 東京大学 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、数値解析など応用的な使い方までを分かりやすく解説している。 AWS入門 こちらもネットワークやクラウド、インフラの仕組みの解説から始まり、AWSの構成パターンなどが基礎から解説されている。 150分で学ぶ高校数学の基礎(東大生) 高校数学について180分でサクッと振り返る神資料。数学の知識はプログラミング領域でも活用する場面が多々あるので、かなり勉強にな

環境変化の激しい現代において、企業で働く人材には突如襲ってくるストレスや逆境に適切に対処していく力が求められます。変化の中で、心が折れそうになってしまう従業員もいるかもしれません。しかし、そんな時に彼らを支えてくれるのが「レジリエンス」（※）です。 （※）レジリエンスとは、ストレスフルな状況や逆境に直面した際にそれを乗り越えて適応していく心理的な回復力・復元力のことを指します。 今や、「レジリエンス」という言葉は人材開発の領域で当たり前に聞かれるようになりました。それくらい、“人材のレジリエンス向上”が今後のビジネス展開において重要になってきているのでしょう。 そこで今回は、人事ご担当者さま、経営者さまへ「人材のレジリエンス向上の取り組み」について広く調査いたしました。 結果として、「53％の人がレジリエンスは後天的に育むことができることを知らなかった」 ということが分かりました。また「4

「部下が育たないのですがどうすればよいですか？」 このような質問を私たちは過去多くのマネジャーからいただいてきました。 原因はケースによってさまざまあります。 私たちの経験上、特にエンジニアが多い組織においては、自分の担当する領域についての技術などについては進んで学習するものの、人と関わることや上司後輩との関わりが弱くなりがちという傾向があります。 しかし、このようなケースでも、「部下がよく育つ時期」に「適切なサポート」を実施することで、部下が育つようになっていきます。 例えば、以前ご相談いただいた会社は、以下の状況でした。 【相談いただいた会社の状況】 お悩み：今後管理職となって組織を引っ張っていってほしい世代が育っていない ご要望：意識・マインドの育成をしていきたい ご提案：中堅技術者の意識・マインド育成による底上げをするための研修 （詳細） 大変な状況ではあったものの、「部下がよく育

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 一言で言うと？ この記事を一言で言うと、kaggleのあらゆる情報をマークダウン形式にしてまとめて(約50万トークン)、Geminiのプロンプトに入れたらいい感じだった！という内容です。 はじめに こんにちは！yukky_maruです。先日、KaggleのLLM 20 Questionsのwinner callが無事終わって賞金もいただき、一段落ついたので、今回自分が使った方法をシェアしたいと思います。 なお、この金メダルは半分くらいはGeminiのおかげです！ Gemini を活用しまくりました。ChatGPTやClaudeではない理

この本では、初心者・入門者の方に向けて、RAGの知識や使い方を体系的にまとめました。少し難易度の高い内容になりますが、本書の中で事前に学んでおくべき項目を示しているため、ご安心ください。 【概要】 ・内容：RAGの概要【入門者向けの基礎知識】、RAGの処理フロー【In-Context Learning / Embedding / Vector Search】、RAGのビジネス活用ロードマップ【大企業向け】、RAGの実装アプローチ、RAGの大分類【Document RAG】、RAGの大分類【SQL RAG】、RAGの大分類【Graph RAG】、RAGの精度評価アプローチ、RAGの精度評価方法【LangChain Evaluation】、RAGの精度評価方法【Ragas】、RAGの精度改善手法【データ品質 / プロンプト品質 / ベクトル検索】、RAGの精度改善のためのLLMOps概論、LL

Geoloniaは、2024年10月10日、オープンソースの住所正規化エンジン「normalize-japanese-addresses」のバージョン3を公開した。 新バージョンでは、住所マスター自体を、デジタル庁が公開している「アドレス・ベース・レジストリ（ABR）」を元に作り直した（前バージョンまでは、国土数値情報や郵便局データをベースに動作）。これにより「地番住所」までの正規化に対応、住所の網羅性、精度が向上して、更新頻度も安定化するという。

はじめに「マネージャーは尊敬される人柄じゃないと無理ですよね」 「マネージャーは対人感受性がないと」 「そもそも、人として向き不向きがあるよね」 経営者の方と議論していると、マネージャーを誰にしようかと悩む時、あるいは自社のマネージャーについてコメントをする時、こういうご意見はよく伺います。 これらの問いに対して私の答えは「No」です。 マネジメントはフローもやり方もはっきりと言語化できる"業務"であり、そこにはマニュアルが存在します。訓練すれば誰でも一定程度のレベルで実行可能なものだと考えます。 今回は私が代表を務める会社、EVeMが提唱するマネジメント”業務”の実行方法「THE MANAGEMENT PATTERN」と、それを実行可能にする訓練方法について書きたいと思います。 マネジメントは"業務"であるドラッカーの言葉に「仕事を生産的なものにし、人間を活かすことが、マネジメントの役割

先日のことですが、Querie.meでこんな質疑がありました。 これは非常にご尤もなご意見であり、実際この問題提起に近いシチュエーションを見かけたことは五本の指では数え切れないくらいあります。ということで、今回の記事では元々の問題意識ともいえる「見せかけの回帰」について、久しぶりにちょっと復習を兼ねて書いてみようと思います。 そもそも「見せかけの回帰」とは何か 実際に見せかけの回帰において起きること 見せかけの回帰への対処法 差分系列に変換する VARモデルを使う 動的線形（状態空間）モデルやベイズ構造時系列モデルを使う Rコード そもそも「見せかけの回帰」とは何か このブログでは11年前に沖本本の輪読記事を書いた際に「見せかけの回帰」については一通り取り上げていますので、今回はその際の説明を引用するに留めます。 なお前提知識として先に書いておくと、以下に出てくる「単位根過程」というのは平

こんにちは、株式会社FP16で結構コードを書いている二宮です。 最近Webスクレイピングのコードを色々な方法で書いているので、そこで得た知見をここに残しておこうと思います。 ほぼ毎日なにかのWebスクレイピングコードを書いています。 Webスクレイピング手段 Webスクレイピングには色々な方法があります。 私が最近主に使っているのはこの5つの手段です。 cheerioでHTMLを解析 Playwrightなどで要素指定でデータを取得する APIを見つけて叩く（バックエンドとの通信を再現してデータを取得） LLMでサイト構造を解析してデータを取得する Next.jsからのレスポンスに含まれているデータを解析して取得する これが令和のWebスクレイピングのベストプラクティスだと思っています。 これらの方法を、目標に合わせて使い分けています。 使い分け方 CheerioでHTML解析 JavaS

「全ての企業のサービスを成長させる」をミッションに掲げ、WebサイトやアプリのUI/UX改善をはじめ、技術力でサービスやプロダクトの成長を支援してきた、リクルートグループのニジボックス。 そんな同社が今注力するのは「データ人材」の育成です。具体的には、BIエンジニア、データエンジニアなど、データ領域でリクルートとともにプロダクトを「共創」できる専門家集団の立ち上げを進めています。その背景には、リクルートでプロダクトのデータ利活用が急速に進んだ結果、「共創」ニーズに対して人材が圧倒的に不足している、という課題がありました。 リクルートグループにおいて、データ実務が担えるエンジニアを、スピーディーに育てなければならない。そのために社内で活用されているのが、「インプットプログラム」と名付けられた新人エンジニアの研修プログラムです。プログラムを修了すれば、リクルートグループの実務で通用する知識やス

はじめに 自分がIT業界に携わって5年ほどが経過しました。 この5年間、SIerからフリーランスエンジニアに転身し、様々なプロジェクトに参加する中で、数々の失敗と成功を経験しました。特に心構えやマインドの部分で多くを学ぶことができました。 未熟だった自分を振り返って、今では改善できた点が多くあると思います。同じ失敗を繰り返さないように、自分の経験が少しでも役立てば幸いです。 また、気付きを与えてくれた方々にこの場を借りて感謝します。 感謝を忘れない 進捗報告やコードレビュー、質問対応など、感謝の気持ちを忘れないようにしています。感謝は、コミュニケーションを円滑にし、相手の意欲を引き出す力があると思います。 たとえば、昔の自分はバグ報告を受けるとろくに文章も読まず「影響範囲は？ 再現する条件は？ 原因は？ 解決策は？」などと質問攻めにしてしまっていました。 報告しただけなのに色んなことを聞か

とにかく暑かったこの夏。運動不足や水分のとり過ぎで太った！という方もいらっしゃるのでは？ 今回は、50歳を過ぎてからトレーニングを始め、理想体型を手に入れた整形外科医・吉原潔さんによる、夏太り解消法をご紹介！代謝がアップする“肩甲骨1分体操”をご紹介します。 引き締まった体は何歳からでも手に入れられる！ 教えていただいたのは、整形外科医でフィットネストレーナーの吉原潔さん（61）。 50歳の吉原さん 55歳でベストボディコンテスト優勝 実は吉原さん、40代の頃はぽっちゃり体型。 しかし、このままでは医師として患者さんに示しがつかないと50歳で一念発起し、トレーニングを開始したのだそうです。 運動の仕方や食事の方法を徹底的に学びなおし、55歳の時に、引き締まった健康美を目指す『ベストボディ』コンテストで優勝。 吉原さんによると、夏は冬よりも太りやすい季節だと言います。

こんにちは。 Findy で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 突然ですが皆さんは本を読みますか？ エンジニアという職業柄、技術書やビジネス書など、様々なジャンルの本を読む機会が多いのではないでしょうか？ そこで今回は、人生を変えた一冊と題して、弊社エンジニア達のお気に入りの一冊を紹介していきます。 それでは見ていきましょう！ 人生を変えた一冊 戸田 ソフトウェア・ファースト あらゆるビジネスを一変させる最強戦略 ジョナサン・アイブ 高橋 1兆ドルコーチ シリコンバレーのレジェンド ビル・キャンベルの成功の教え 森 アジャイルサムライ――達人開発者への道 まとめ 人生を変えた一冊 戸田 ソフトウェア・ファースト あらゆるビジネスを一変させる最強戦略 ソフトウェア・ファースト 作者:及川 卓也日経BPAmazon 及川卓也さん著の本で、DX（デジタルトランスフォーメーション

大量の業務に追われ、気づけば目の前の仕事をこなすだけの日々……。より質の高い仕事を求めたり、斬新なアイデアを生み出したい気持ちはあっても、なかなか時間と心の余裕を持てない人も多いはず。 そんな人におすすめなのが、物事を一つの上の視点から考える「メタ思考」のフレームワーク。『具体や抽象』などの著書で「メタ思考」の有用性を提唱してきた、ビジネスコンサルタントの細谷功さんは「一つ上の視点から考えることで『気づき』を得られ、知的な成長のための第一歩を踏み出すことができたり、思い込みや思考の癖から脱することによって発想が広がります」と言います。 高難度の仕事をこなしてキャリアアップを実現させたいビジネスパーソンにとっても非常に重要なメタ思考の基本的な考え方と、日々の仕事にメタ思考を取り入れる方法論について、細谷さんに伺いました。 細谷功（ほそや・いさお）さん。ビジネスコンサルタント、著述家。1964

15時間で学べるAI学習決定版。グーグルが提供する無料の機械学習集中講座が大幅刷新され、LLMもカバー Googleが提供する無料の機械学習の集中講座はご存知でしょうか? 機械学習に関する幅広いテーマを座学・動画・実験・コーディングといった様々なアプローチで15時間で学べます。しかも無料です。 このコンテンツはもともとは2018年に公開されたものであり、多くのエンジニアに活用されました。 とはいえ、2017年のTransformerの論文、大規模言語モデルの発展、2022年のChatGPTリリースなど、AIは急速に発展し、より広い職種に身近なものになっています。 この流れを受けて、入門講座は2024年8月に大幅に刷新されました。 ※冒頭で登場するResearch DirectorのPeter NorvigはAIの世界的な教科書"Artificial Intelligence: A Mode

仕事をしていると、だんだんと抽象度の高いことを任されるようになる。 たとえば、方針も明確な小さな修正タスク => 修正方法がいくつか考えられるタスク => そもそも何をやるかから明確にしないといけないタスク といった感じで次第にふわっとした依頼になってくる。いわゆるグレード制を採用している会社において、"どれだけ抽象度の高い仕事を任せられるか" がグレードの違いの要素のひとつと言ってもいい。 抽象度の高い仕事を安心して任せられる人は何が違うのか自分もよくわからないので、自分のまわりの人がどういう動きをしているかを雑にまとめてみる。 1. なぜやるかを明確にしている わからないときはドキュメントやチャットのやりとりを探し、直接聞いたほうがよい人には自分でコミュニケーションを取っている やる理由がないと判断したら依頼者に話をして、実際にやらないこともある あとで「自分はこう言われただけなので」

「この文章、勝手に図表にならないかな」 AIで実現？　資料作りを助けるツール「Napkin AI」、日本語対応で話題に 今書いた文章、そのまま図表になってくれないかな──資料作りに追われるビジネスパーソンなら一度は考える理想。いままでは夢物語だったが、その実現を助けてくれるAIツールが日本語で使えるようになったとして、Xで話題になっている。 その名も「Napkin AI」。同名の米スタートアップ企業が提供するサービスで、文章や数値を入力するだけで、内容に基づいた図表を提案してくれる。出力した図表は商用利用が可能。テキストは、Napkin AIの機能で生成したものでも、それ以外のものでも、範囲を自由に決めて“ビジュアル化”できる。 出力したビジュアルの色やアイコン、フォントも編集可能。図表をPNG・PDF・SVG形式でダウンロードすることもできる。9月4日（日本時間）には、日本語やタイ語など

先日のことですが、こんなことを放言したら思いの外伸びてしまいました。 データ可視化は一時期物凄く流行った割に今はパッとしない印象があるんだけど、それは結局のところデータ可視化が「見る人に『考えさせる』仕組み」だからだと思う。現実の世の中では、大半の人々は自分の頭で考えたくなんかなくて、確実に当たる託宣が欲しいだけ。機械学習やAIが流行るのもそれが理由— TJO (@TJO_datasci) 2024年8月28日 これはデータサイエンス実務に長年関わる身としてはごくごく当たり前の事情を述べたに過ぎなかったつもりだったのですが、意外性をもって受け止めた人も多ければ、一方で「あるある」として受け止めた人も多かったようです。 基本的に、社会においてある技術が流行って定着するかどうかは「ユーザーから見て好ましいかどうか・便利であるかどうか」に依存すると思われます。その意味でいうと、データ分析技術にと

Introduction こんにちは、データサイエンティストの善之です。 Insight Edgeの分析チームでは、有志が技術テーマについて1時間枠で講義し、チーム内でディスカッションを行う「技術研修会」を不定期に実施しています。 先日の研修会では、チーム内でのアンケート結果から最も希望が多かった「プレゼン資料作成術」をテーマに実施しましたので、そのレポートを行います。 技術とは少しテーマがズレますが、他の技術的テーマよりも希望が多く、他部署（開発チーム・管理部）からも参加希望があるなど、皆さん関心の高いテーマだと感じました。 今回は私の前職（コンサルティングファーム）での経験をもとに、プレゼン資料作成術についてお話ししました。 slackでのアンケート結果 目次 講義内容 ①全体のストーリーライン&各スライドのメッセージを作る ②各スライドのチャートを作成 ③ページをレイアウトする ④見

Athena Amazon Athenaは、標準SQLを使用してAmazon S3に保存されたデータを分析することができる、強力でサーバーレス、インタラクティブなクエリサービスです。複雑なETLパイプラインやデータウェアハウスを設定して管理する必要がなく、大量のデータを処理する組織にとって魅力的なオプションです。ただし、Athenaの価格設定は、予算が厳しい場合など、すべてのユーザーに適しているわけではありません。このブログ投稿では、Athenaの代替となる、低コストで同等の機能を提供できるアルティメットを紹介します。 利点: Athenaの主な利点の1つは、Amazon S3のデータを、複雑なETLプロセスや専用のデータウェアハウスなしに、標準SQLクエリを使用して分析できることです。 Athenaはサーバーレスでもあり、データ量やクエリの複雑さに基づいて自動的にスケールされるため、事前