事業の進展とデータマネジメント体制の進歩（＋プレトタイプの話）2021/12/10に開催された TechMarketing Conference 2021 # データマネジメント #techmar での講演資料です。 https://techxmarketing.connpass.com/event/229173/ Read less
アーキテクチャのレビューについて - JaSST Review '18
2018年12月14日に行われたJaSST Review'18（ソフトウェアレビューシンポジウム 2018）での講演「アーキテクチャのレビューについて」の資料ですRead less
スマートレストランでGraphQL を採用した話
3. 全体 流れ お客様 来店 着席 注文 食事 会計 退店 ホール ②QRコードを読み取る ①来店登録、QRコー ドを発行してお客様に わたす ③iPadでオーダーを確 認し、調理する キッチン ④調理が完了したら、 通知を受取って配膳す る ⑤カードで会計をする ⑥会計が完了したら、お 見送りをする 4. レストラン スマート化 可能性 ホールキッチン ✔ 空席確認 ✔ 予約確認 ✔ アレルギー、好み 把握 来店後来店時来店前 ✔ 納品受け取り ✔ 仕込み ✔ おすすめメニュー 考案 ✔ メニュー表 更新 ✔ 予約確認・座席案内 ✔ 商品説明・レコメンド ✔ 配膳・バッシング ✔ お会計 ✔ 調理タイミング 管理 ✔ レシピ 共有 ✔ スキル 可視化 ✔ 満足度 把握 ✔ 在庫棚卸 ✔ 発注 お客様 ✔ 予約 ✔ 席 指定 ✔ 料理・ドリンク 注文 ✔ 会計 ✔ 二次会 検索 ✔ レビ
心理的安全性の構造 デブサミ2019夏 structure of psychological safety
2. 自己紹介 • ところてん • @tokoroten • 株式会社NextInt 代表 • 怪文章職人 • 最近の活動 • データサイエンティスト養成読本ビジネス活用編 • Veinという自社サービスをリリース • 最近のお仕事 • 機械学習顧問（４社） • モバイルミドルウェア企業 • ECプラットフォーム企業 • データ分析企業 • FinTech企業 • 新規事業コンサルティング（1社） • ゲームディレクター(1社) ↓共著 ↓寄稿↓共著 3. この発表について • ところてんが最近考えていることを雑多に話します • 雑談を促進するためのVeinというサービスを開発しています • https://open.vein.space/ • グループ用のソーシャルブックマークサービス • SECIモデルにおける共同化支援を狙って作っている • 最近ユーザ数が2300人を超えた • Ve
マイクロサービス ４つの分割アプローチ
アプリケーションの分割のアプローチ ●４つのアプローチ - ビジネスファンクション - 動詞／ユースケース - 名詞／リソース - 境界づけられたコンテキスト ● トランザクションの分割 - パイプライン化 (VETRO) - コーディネート (Saga) - 状態更新の非同期化 ( Event History - State Materialize - Domain Specific Query ) Read less
【旧版・説明欄参照ください】 サーバーレスアプリケーション向きの DB 設計ベストプラクティス
【2019/09/12 追記】 この資料は旧版であり、最新版が存在します。 2019/09/12 にアップロードしたものをご参照ください 最新版 → https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/db-20190905 --------（元の文）------------------- 2019/05/09 に #AWSLoft Tokyo で開催されたイベント、「イチから理解するサーバーレスアプリ開発」における講演資料の一つです。 ・サーバーレスアプリケーションにおいて Amazon DynamoDB が利用しやすい理由 ・RDB と DynamoDB の設計プロセス・考え方の対比・明文化 ・実例に沿った DynamoDB の設計プロセス解説とサンプル例題 などを含みます。 イベント: https://understandingbasi
社会人のための本気の英語勉強法
4. 4 自己紹介 ■家田 佳明 株式会社シナモン COO シリアル・アントレプレナー。電通、リクルート、P&G Singapore、起業を経て、 Cinnamonへ参画。豊富な新規事業立ち上げ経験から、新規事業コンサルティン グ・プロダクト/サービスデザインを担当。事業要件と技術的解決策の橋渡しを行う。 大学時代はTOEIC520点。28歳から英語の勉強を真剣に始め、710点から970点ま で、１年半で向上させる。2011年から６年間、シンガポールで仕事をし、25ヵ国籍以 上のメンバーと働く。現在は、COOとして、130名以上の多国籍チームをリードする。 ■TOEIC 970点 （リスニング 495点、リーディング 475点） （直近のTOEICスコア推移） 320 410 455 405 435 475 390 435 475 460 435 495 0 100 200 300 400
やはり俺のスタートアップの意思決定はまちがっている。
フォーカスするためには、たぶんどうやってフォーカスするか（前回）に加えて、何にフォーカスするかを決める必要があって、今回は後者、つまり「フォーカスポイントを決める」方の話です。 スタートアップの初期は Y Combinator 的に言うところの Do things that don’t scale （スケールしないことをしよう）をはじめとした明確なフォーカスポイントがあると思います。ただ次第に自分たちでフォーカスポイントを決めなければいけなくなってきて、そのときにどのようにフォーカス先を意思決定すれば良いのか、どうすれば良い意思決定ができるのか、という問いが出てきて、その際に方法論の必要性が生じます。 そこで意思決定の方法論を検討するのですが、スタートアップのような情報不足や資源の制約下では、ゲーム理論をはじめとしたいわゆる規範的な normative 意思決定理論よりは、行動経済学や認知
REST API に疲れたあなたへ贈る GraphQL 入門
This document summarizes Amazon Web Services Japan speaker Tsukagoshi Keisuke's presentation on AWS AppSync. It introduces AppSync as a fully managed GraphQL service that allows building GraphQL APIs integrated with various data sources like Amazon DynamoDB, AWS Lambda, and Elasticsearch. AppSync provides a GraphQL schema definition language to define types and queries, uses Apache Velocity Templa
マイクロにしすぎた結果がこれだよ！
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
チームワーク、努力、勝利 / スタートアップのチームワークとコミュニケーション
これからの時代はチームワークがより重要になってくると思っています。 これまで様々なチームワークをよくする試みが共有されてきましたが、このスライドでは「チームワークをよくするためにどういうプラクティスが良いか」という情報だけではなく、「どういう考え方でチームワークを捉えたほうが良いのか」、というあたりを中心にまとめようと試みました。 特にスタートアップのチームワークに必要な、複雑で創造性を要するタスクを処理するためのチームワークにフォーカスしています。これらの情報がすべてのチームに当てはまるものではないと思いますのでご注意ください。Read less
セクシー女優で学ぶ画像分類入門
2. 解析動機 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 2 最後の春だし画像処理の勉強でもしとくか 後輩からAV女優の類似画像検索の話を聞く （ぱろすけ 2012） DMMにはアフィリエイトあったよな これでウェブサービス作れば儲かるかも 決して下半身からの要望で解析したのではありません http://blog.parosky.net/archives/1506 3. 計算環境 2013年5月18日Tokyo WebMining #26 3 使用言語：Python ２．７ （少しだけR） 使用モジュール：Numpy, Scipy, OpenCV 科学技術計算用のライブラリ MATLABにできることは大体できる numpy.ndarray 型付き多次元配列 numpy.linalg 線形代数計算 scipy.cluster 今回はこれのk-means法を使用
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