No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
![Design Docs を活用して効果的にプロダクト改善](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/16595fd2268cfd1a3375249a59ccf02db7c3f683/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fa8544789017441908bbbb41323e57ca4%2Fslide_0.jpg%3F29886622)
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
■ 新卒エンジニア向けに品質の話をした slideshare だと keynote から書き出した日本語が消えてしまうので speakerdeck で。 https://speakerdeck.com/hsbt/yatutemiyou-tqc ペパボでは新卒エンジニアの研修の一環で座学という形で60min何かを講義するという取り組みをここ数年続けているので、自分も品質というキーワードにまつわるあれこれを講義してきた。こういう話、社内では自分くらいしかしないだろうから丁度いいだろうというレベルで若干ふわっとした話をしてきた。 資料だけだと、「ちょっとこれは雑すぎない?」というのがあるとは思うんで、この辺もう少し詳しくということがあったら、是非ディスカッションしましょう → https://pepabo.com/recruit/pepaluncheon/ ■ Asakusa.rb 第368回
Pythonで統計学を勉強するメリット 統計学を学ぶにあたって、Pythonを利用するメリットを確認しておきましょう。 近年の統計業務は、Pythonを使ったアプリケーションで行うケースが増えており、Web上のノウハウや書籍が充実しています。これらを活用することで、統計学の知識が乏しい状態でも、Pythonを切り口として学習を進めやすくなっています。 煩雑な計算を省略できる Pythonは科学計算処理に必要なライブラリが充実しています。Pythonのライブラリには、統計で用いられる専門的な計算式が内包されており、基礎的な考え方さえ理解していれば、具体的な計算式を知らずとも実践的な統計を実行可能です。もちろん読書や座学でも学習は可能ですが、Pythonを利用することで「煩雑な計算の理解」に時間を取られずにすむため「統計を使ってできること」をダイレクトに理解し易くなるでしょう。 データが簡単に
近藤です。こんにちは。Gitは様々な利用の仕方ができますが、その基盤となるモデルは8個だけの簡単なモデルです。これらのモデルを理解していない状態でGitを利用すると、あたかもリポジトリが壊れたように見えてしまいます。Gitは難しいと言われますが、そういう感想を持つ人はGitのモデルを理解していない事が多いようです。 今回はGitを構成する中心モデルと、基本的なコマンドを実行した時のオブジェクト関係を解説します。 基本概念 Gitの基本概念は大きく2つにわかれます。 GitObject Reference GitObjectはGitで管理するオブジェクトです。CommitなどがGitObjectです。Gitリポジトリである.gitを開くとobjects配下にあるファイルがGitObjectです。GitObjectはそのコンテンツをハッシュ化した文字列を元に、先頭2文字で配置フォルダ、残りの文
僕は、プログラムをする上で変数や関数に良い名前を付けるのはとても重要と考えています。 というのも、良い名前を付ければ、それだけでそのコードがしたいことの説明になり、コメントと同等の働きをすることもあるからです。 自分がちゃんとそれをできているのかはさておき、僕は普段から、できれば読みやすくて分かりやすい名前を付けたいと思っています。他の人も読むコードであれば、できればプログラムでよく使われるような単語を利用して書いた方がより分かりやすいです。 ただ、よい名前を考えるのって、ちょっと面倒くさいんですよね。僕はこれまで、英語の辞書を利用して、考えたりしていたのですが、「何か、プログラムでよく使われる単語をまとめたものはないか?」と探したら、ドンピシャのものがいくつかあったので、それらをまとめて以下で紹介します。 photo by Michael Coté codic codic – デベロッパ
モダンなチーム開発環境 モダンなチーム開発環境の考慮ポイントの図解 ソフトウェア開発は、ビジネス価値を創造する一翼を担っていますので、ビジネスアイデアをビジネス価値に転換するビジネスパーソンの意向は、とても大切です。それを「動くソフトウェア」にするために、開発エンジニアリングを行うわけですが、それがとても複雑であるということです。ウォーターフォールモデルで開発できる場合は、工程ごとにガッツリ全体を作っていくのである意味シンプルに見えます。しかし、それらの成果の関連や追跡可能性を考えてみるとウォーターフォールモデルで追跡可能性を創出し、維持することはとても難しいことはわかってきます。では、アジャイルな開発、優先順位を決めて、提供可能なものを選んで開発し、提供し続けるモデルの場合は、企画ー計画ー開発ービルドーデプロイが何度も繰り返されるだけではなく、パラレルに動くことが要求されます。たとえば、
夏ですね。暑いですね。比戸です。 先月開かれた機械学習のトップ会議ICML2013の論文読み会を開催しました。本会議に参加したPFIメンバーがいたので、せっかくだからと外部公開にしたところ、想像以上の盛り上がりとなりました。 1週間前というかなり無理なスケジュールで募集をかけたにも関わらず、読む人枠は瞬時に埋まり、聞く人の数も予想を大きく超え合計40名と弊社オフィスでは収まらなくなったため、東大の中川先生にお願いして場所をお貸し頂きました。ありがとうございました。 平日夜18時から22時という時間にもかかわらず濃密なガチ発表が続き、とても有意義な情報共有・質疑が出来たのではないかと思います。ここ1-2年このような論文読み会の機会が減っていると感じていたので、今後も継続的に開催出来ればと思います。 発表者の皆さんもかなり資料をSlideshareに上げてくださったのでせっかくなのでここにまと
ニコニコ大百科データ ニコニコ大百科に2014年2月上旬までに投稿された記事全ての記事ヘッダ,記事本文データと,それに付随する掲示板全データです。ただし,ユーザーページ,ユーザーIDは削除されています。 記事ヘッダデータ 記事ID,記事タイトル,記事ヨミ,記事種類(a:単語,v:動画,i:商品,l:生放送),記事作成日時などのデータです。CSV形式のファイルで,1年当たり1ファイル,圧縮ファイルで約4.9MB,展開後は約14.9MBです。 記事本文データ 記事ID,記事本文,記事更新日時などのデータです。CSV形式のファイルで,1月あたり1ファイル(例外あり),圧縮ファイルで約4.52GB,展開後は約22.7GBとなりますので,ダウンロードされる際はご注意ください。 掲示板データ 記事ID,レス番号,レス投稿日時,レス本文などのデータです。CSV形式のファイルで,1年あたり1ファイル,圧縮
こういう薄い本です 「プログラミング言語の文法を勉強してみたけど、 そのあとどうしよう?どうやったら綺麗なコードが書けて、世の中にあるカッコいいソフトウェアが作れるようになるんだろう?」 プログラミングをするようになってから数年経ち、このようなことをよく聞かれるようになりました。本書では、この疑問に対する私なりの答えを示しています。あなたが今手にとっているこの本は、初学者のためのプログラミング全般の入門本です。と同時に、私がいつも同級生に教えていることのミニまとめでもあります。 対象読者としては「プログラミングを学校で勉強し始めて半年くらい経った学生」を想定しています。「やらされている勉強」に焦りを感じながらも、自分だけではどう進めば良いのかわからない。そう、そんなあなたのための薄い本です。 これから非常に浅く広くプログラミングを取り巻く世界をお散歩します。というのは建前で……散歩なんかし
Ruby(on Rails)使い始めて半年、まだ自分自身探り探りという状態なのですが幸いにもお手本になる先生のお陰でなんとかやれているという感じです。 個人で勉強してる範囲でいろいろ見てきたものや読んだもの、参考にしている本などをざっとまとめておきます。 id:ukstudioによる勉強会の資料 まずざっくり概要を得るためにこれ読むとよさそう 特異メソッドあたりの解説は一旦スルーしていいかも Ruby&Rails勉強会 認証周りについてid:udzuraによる資料 自分で主催したRuby勉強会で(邪悪な顔で)発表してくれた資料 渋谷で勉強会してきました。(邪悪な顔で)発表もしました。 « blog.udzura.jp テスト周りについて @takaiさんのブログエントリ RSpecによるユニットテストの書き方 - tech.recompile.net またid:ukstudio先生の資料じ
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