「実践Django」から学ぶ「プロとして学ぶ・実践すべきWebアプリケーション開発」のこと - Lean Baseball
PythonでWebアプリケーションをよく作るマンです. 来週（7/19）に発売となる, 「実践Django Pythonによる本格Webアプリケーション開発」の書籍レビューに参加させていただきかつ, 執筆者の@c_bata_さん, 出版元の翔泳社様のご厚意により一冊いただきました. ひと足先に読ませていただきました（感謝） 実践Django Pythonによる本格Webアプリケーション開発 (Programmer’s SELECTION) 作者:芝田 将翔泳社Amazon 芝田さん, 翔泳社の皆様ありがとうございました🙇♂️ 原稿の査読・レビューで読ませてもらったり（コメントさせてもらったり）, こうして届いた初版を改めて読んで, Djangoをやる方はもちろん, Djangoを抜きにしてもWebアプリケーション開発をされる方にめちゃくちゃオススメしたい！ と思いました, レビューさ
MacPorts で Python3系をインストール - C++競プロ学習日記(仮)
Mac で少しだけ Python を実行できる環境を整えたので自分用メモ。 gcc を入れる時に使った MacPorts が既にインストールされているので、それを利用します。 まずはターミナルで python --version を実行すると、version 2.7.10 と表示されました。 Mac には Default で Python 2 系が入っているようですが、これから Python を新しく学習するには 3 系が良いようなので 3 系をインストールしていきます。 python --version Python 2.7.10↓ まずは、MacPorts をアップデート。 sudo port selfupdate↓ 次に、Ports のリストを最新にする。 sudo port sync↓ Python パッケージを検索すると、色々大量に出てきますが、今回は python36 @3.6
無思想はなぜヤバいのか｜小野ほりでい
ヤバい思想、と言われると皆さんが思い浮かべるのはなんでしょうか。ファシズムや全体主義？差別主義？優性思想？それとも宗教的原理主義？ この世に数多ある危険思想のなかで、ユダヤ人哲学者・思想家のハンナ・アーレントが最も重大視したのは「無思想」でした。 無思想、ノンポリ、無宗教…という「無属性」なステータスを自認していることは私たちの国では取り立てて珍しいものではありません。実際、多くの人は自分は「偏った考え方」に染まっておらず、「普通の感覚を持った/普通の日本人」であるというふうに考えています。よく異文化から揶揄されるように私たちは、「他の人と違う」ことに漠然とした恐怖を持っており、「普通であること」、そして「特定の立場や意見を主張しないこと」によって他の人たちとの温かい連帯関係の中に存在できます。 しかし実のところ、この「自分は普通の感覚を持っている」という自認こそが危険な状態だ、というのが
リクルートテクノロジーズ エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2020年度版） | Recruit Tech Blog
こんにちは！ リクルートテクノロジーズでセキュリティエンジニアとして活動している、藤原 巧です。 毎年恒例となっており、大きな反響をいただいている、エンジニアコースの新人研修の内容を紹介させていただきます。 研修の概要 リクルートテクノロジーズでは、新卒採用の新人向けに３ヶ月間の技術研修を行っています。この技術研修では大きく分けて２つのコースが設けられています。 1. プログラミングやWebサービスの構造の基礎を体系的に学び、その後一人につき、ひとつのスマホサイトを企画からリリースまで行うコース 2. 一定以上のプログラミングスキルと開発系経験がある新人に向けた、実際の開発で必要となる様々な技術要素をより深く学び、その後実際のサービスでチーム開発にてOJTを行うコース 今回公開するのは 2. で使用した資料です。 この技術研修は、そのほとんどの部分を内製で実施しています。 この研修の最大の
SEOのエキスパートを目指すために最適な21の方法 - SEO Japan｜アイオイクスのSEO・CV改善・Webサイト集客情報ブログ
無料で資料をダウンロード SEOサービスのご案内 専門のコンサルタントが貴社サイトのご要望・課題整理から施策の立案を行い、検索エンジンからの流入数向上を支援いたします。 無料ダウンロードする ＞＞ 「SEOのエキスパート」という肩書を考えるにあたり、そもそも検索アルゴリズムがブラックボックスであることや、対象範囲が拡大の一途を辿るという状況を考えると、どの段階までいけば「SEOのエキスパート」と呼べるのか、なかなか定義が難しいです。 もちろん、他の業種もそうではありますが、自分自身の力量を把握する際、悩ましい気持ちになったりします。 今回の記事は、「SEOのエキスパートになる方法」という記事ですが、自身のスキルアップを図る際の指針となりそうな内容です。初心者の方にはもちろん、中級者以上の方にも、SEOのレベルアップの参考になればと思います。 あなたはSEOのエキスパートを目指したいと考えて
「ZOZO離れ」に「アパ直」、企業の脱プラットフォームが進むワケ
いまえだ・まさひろ／エミネンス合同会社代表パートナー、ビジネス・ブレークスルー大学大学院教授経営学研究科長、一橋大学大学院経営管理研究科国際企業戦略専攻特任教授。 愛知県生まれ。ＰｗＣコンサルティング、ＩＢＭ、ＲＨＪＩ（リップルウッド・ホールディングス）などを経て現職。 現在は、コンサルティングと研修事業を営む企業を経営するとともに、ビジネス・ブレークスルー大学大学院で「現代版企業参謀」「デジタル時代の経営原理」の講座を担当。 ビジネスモデル論、サービス経営、デジタルビジネスなどを専門とする。 著書として『実務で使える戦略の教科書』（日本経済新聞出版）『ビジネスモデルの教科書』『ビジネスモデルの教科書【上級編】』『サービスの経営学』『実践・シナリオプランニング』（いずれも東洋経済新報社）などがある。 事例で学ぶ「ビジネスモデルと戦略」講座 有名企業の成功や復活の裏には、どんな戦略や選択があ
DXとは何か？ - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Summilux 50/1.4, RDPIII, Leica M7 @Lake District, UK 月曜日の夜、データサイエンティスト協会（以下DS協会）スキル定義委員会で「DXって何？」という話が出た。 DS協会スキル定義委員会は、これまでもデータサイエンティストのミッション、定義、求められる3つのスキルの整理（2014）に始まり、この類のものとしては恐らく世界初と思われるデータサイエンティストにもとめられるスキル要件を洗い出したスキルチェックリスト（2015 ver.1/2017 ver.2/2019 ver.3）、IPAと共同でのタスクリスト（2017 ver.1/2019 ver.2） *1、最近ではデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）などを生み出してきたDS協会の中核的な委員会だ。*2 *3 このメンツから出てくる「DXって何？」というのは、当然のことながら
データサイエンティストとして読んで役立った本たち@2020-07｜だみ〜
2016年10月に未経験・新人データサイエンティストで雇ってもらいました。当時はまだ業界が牧歌的だったのと、比較的書類上のスペックが高い若者だったのもあり、運良く拾ってもらえたのでした。今だと100％受かってないです。 そんな私が今までで読んだ本の中で、役に立った本をつらつら書いていきます。 現代の若者がどんどん優秀になっているので、これくらいでいまんとこいっぱしのデータサイエンティスト（@ビジネスサイド）になれるんだなあという基準を述べようかと思いました。何年か後に振り返りたいですね。 もちろん、これが誰かの学習の役に立てばと思っています。 ちなみに、アフィリエイト入れてないので気にせず買っていってください。 数学無難に解析学と線形代数学を勉強しておくといいと思っています。
【学習計画】十週間で知識ゼロからのデータ分析入門 - Qiita
この学習計画について更新しています。 データ分析に欠かせない五つの考え方【データ分析手法をたくさん知っても活用できない根本理由】 誰でもすぐわかるデータベース基礎の基礎~ 初心者が押さえておくべきSQLガイド データ分析をやっても無駄？実例から見る本当のデータ分析～【連載-1】 データ分析をやっても無駄？実例から見る本当のデータ分析～【連載-2】 ダッシュボードを作ってみたらそんなに難しくない 業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-1】 業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-2】 データ分析に最低限押さえるべき10つのビジネスフレームワーク 「文学系の人はデータ分析に向いていますか」 「プログラミング経験がありませんが、データアナリストになれますか」 「データ分析を勉強するなら、RとPythonを勉強しなければならないですか」 などはよく聞かれる話で
まだExcelで消耗してるの？Pythonによる自動集計ガイド 基礎編 - Qiita
ちょっとしたデータの加工や集計に、ExcelやGoogle Spreadsheetは便利ですが、それが日常的な作業になってしまったら自動化したいですよね？ そこでお勧めなのがpandasです。 Pandasは Python 用のデータ処理パッケージであり、ExcelファイルやCSVなどの表形式データを読みこみ、加工や集計した上で、出力するといったことがプログラムで記述できます。また開発環境を用意しなくとも、Googleが提供する無料の開発環境であるColaboratory上で、すぐに試すことができます。 そしてPythonは、Office 98以降20年以降更新されていないVBAに代わる新たなスクリプト言語として、Microsoftが採用を検討しているという話もあります。 ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中 まずPandasの全体像を掴んでみる Pand
入門pandas - 明日からはじめるデータ分析のきほん - Lean Baseball
こういうことやぞ サムネイルで描いた事がこのエントリーの全てです. Pythonでは、「pandas」というライブラリを使ってデータ分析や解析をすることが非常に多いです. でも、「利用方法（またはユースケース）」に合わせた入門ってあんまりない気がします. ということで、「PyCon mini Sapporo 2019」でそんな話をしてきました. sapporo.pycon.jp 訳あって資料およびJupyter notebookは非公開*1ですが、こちらにその基本とかをまとめます. TL;DR - このエントリーは 実務や趣味のデータ分析でpandasを使う例を紹介します. 初歩的な使い方から中級者になるまでのヒントになると思います. なお,統計テクニック・機械学習には触れません・やりません. なお、対象読者は「そこそこPythonとJupyter notebookが使えてこれからデータ分
機械学習で使用する手法を全公開 - Qiita
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI(機械学習)について扱っていこうと思います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに kaggleや学習サイトなど誰でも機械学習を学べる機会が増えてきました。 その反面、情報量が多すぎて全体感を掴めていない人が多いと感じています。 そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習の一連手順 まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記です。 実務の場では数段細かな作業が必要になりますが、最初は下記を勉強するだけで十分で
機械学習について一回挫折してしまったエンジニアが何とかお仕事で機械学習を使えるようになるまで - Qiita
初めに 4x歳越えのエンジニアにとって機械学習は何やらややこしいもの、本を開けば数式があり、pythonがあり、何それおいしいの？5年ほど前にCourceraで機械学習を学ぼうとしたがあっさりAndrew Ng先生はWeek4で挫折。"教師付き学習"と"教師なし学習"のちがいなんだっけ？ 想定している読者 IT業界で別のキャリアを持っていて機械学習のキャリアをみにつけたい、あるいは身につけようとしたが挫折してしまった人 自分のキャリアについて ホストの開発エンジニアから始まり、クライアントサーバー、Webアプリと開発系を云十年。その後ネットワーク、インフラ系を主な仕事にしています。 機械学習とのかかわり 5年ほど前に機械学習の勉強をしようとしたが、何をやっているか意味が分からず、あっさり挫折。その後は雑誌などで読む程度。 注）データ分析・機械学種・人工知能については、この文章では厳密に分け
Day-107 Pythonの高速画像処理ライブラリLyconが速い - CC56
何ヶ月か前にTwitterのタイムラインに流れてきたのですが、それっきり話題を聞かないので検証してみることにしました。 ちなみに、個人的に普段使って慣れているのは、癖が少なくて扱いやすい scikit-image です。 (OpenCVはBGRがデフォルトなので基本的に避けたいですし、PILは癖が強めなのであまり好きではないです) 高速の画像処理ライブラリを使うモチベは、もちろん Kaggle です。 特に画像の読み込みが速いと、時間短縮に直結するので個人的に嬉しいです。 Lyconとは C++で書かれたPython用の軽量画像処理ライブラリらしいです。 PyPI にあるので pip install ですぐに使えます。(一応依存関係も気にしなきゃいけないかも) github.com 性能の割にスターが控えめな気がする。 試しに使ってみる 多少の実戦を仮定して、Kaggle の Notebo
社内で毎週公開してるセキュリティコンテンツ3ヶ月分を公開します【2020年4月〜7月】 - Qiita
はじめに 普段はWeb開発を生業としている おりばー(@oliver_diary) です。 今年の4月から情報処理安全確保支援士として、社内のセキュリティ向上に努めているのですが、その取り組みの一つとして社内Slackに毎週セキュリティトピックを公開しています。 毎週続けて3ヶ月が経過しましたが、社内だけに閉じておくのは勿体ないと思ったので、記事としてまとめて投稿します。みなさんのセキュリティ意識向上の助けになればと思います。 またセキュリティ研修用に使用したアプリケーションの記事も公開しているので、そちらも併せてご覧ください。 Gitの脆弱性（2020/04/23） みなさん、既にバージョンをあげている方もいると思いますが、Gitにとても深刻な脆弱性が発見されました。 http://www.security-next.com/114201 https://github.com/git/g
ペパボ研究所による新卒エンジニア向け機械学習研修 - ペパボ研究所ブログ
ペパボ研究所 研究員／プリンシパルエンジニアの三宅(@monochromegane)です。 ペパボ研究所では、新卒のエンジニア研修の一環として、2020年7月13日から5日間に渡って機械学習入門の研修を担当しました。 本エントリでは、研修内容をスライドと共に紹介します。 GMOペパボの新卒エンジニア研修における機械学習研修の位置付け GMOペパボの新卒エンジニア研修は、5月のGMOインターネットグループでの合同研修プログラム（GMO Tech Bootcamp）と、6〜7月のGMOペパボでの研修プログラムから構成されています。 6月以降の研修では、Webアプリケーション、フロントエンド、セキュリティ、コンテナとデプロイなど様々な技術要素についてプログラムが組まれており、今年から機械学習研修がこれに連なることになりました。 VP of Engineering 兼技術部長の @hsbt の言葉
LINE社内で大評判のテクニカルライティング講座で説明した内容をあらためてブログにまとめてみた
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは、Developer Contentチームの矢崎です。LINE株式会社でテクニカルライターとして働いています。今日は、私が1文を書くときに気をつけていることや手法についてお話しします。 そして、この書き出しは、6月にmochikoさんが書いた「LINEの社内には「テクニカルライティング」の専門チームがあります」という記事のオマージュになっています。mochikoさんが書いた記事ですごいpvをたたき出したそうなので、人のふんどしで相撲を取ってみようという作戦で始めてみました。 この記事ではLINE社内で私が講師を務めた「LINE社内で大評判のテクニカルライティング講座」に沿って、わかりやすい1文を書くコツを紹介していま
VPoE handbook | エンジニア組織のマネジメントに悩んでいた三年前に戻れるなら渡したい。VPoE handbookを書き終えました (目次&サマリ付)｜Takayuki Shimizu
（この記事はVPoE handbookの目次＆サマリパートです） 以下で書き始めを宣言してから進捗が悪思わしくなかったhandbookですが、ようやく書き終わりました。 数えるといつの間にか合計30,000字ほどになり、意外とボリュームが増えてしまったので、少しずつ読みやすいように章ごとに記事にしています。 目次はこの記事の目次部分、もしくはこちらのマガジンの一覧からご覧ください。 この記事自体ではその目次と簡単な解説をつけ、ざっくりと全体像を知り、詳しく読みたい気になる記事を見つけやすくするような構成で書いていきたいと思います。 （この7月からは開発マネジメントのキャリアとはまた違った方向に進みだしたので、賞味期限切れギリギリ?!になりましたがなんとか整理も終わりました。） VPoE handbookを書こうと思った理由まずはなぜ書こうと思った？の問題意識から。 この記事にあるように、三
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