ACM会員になるとO'Reilly本が読み放題
ACM会員特典のO'Reilly Online Learning読み放題サブスクが今夏に復活しました。以前から利用したいと思っていて、このたび会員登録したので手順を記録しておきます。 ACM Professional Membershipの年会費$99に、ACM Skills Bundle Add-On のオプション$75を付けて、年間$174でO'Reillyの電子書籍やビデオ教材を制限なく利用できます。ACM経由ではなく、O'Reillyに直接申し込むと年間$499もかかります。ここのところの円安もあり、この差額はかなり大きいと思います。 ここで、ACMと協力協定を取り交わしている学会の会員であれば、年会費の相互割引制度が利用できます。ACM Professional Membership の年会費に20%（$20）のディスカウントが適用されて$79になります。日本だと情報処理学会が対
【t-wada】自動テストの「嘘」をなくし、望ましい比率に近づける方法【Developer eXperience Day 2024 レポート】 | レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPコラムテック最前線レポート【t-wada】自動テストの「嘘」をなくし、望ましい比率に近づける方法【Developer eXperience Day 2024 レポート】 【t-wada】自動テストの「嘘」をなくし、望ましい比率に近づける方法【Developer eXperience Day 2024 レポート】 2024年8月8日 プログラマ、テスト駆動開発者 和田 卓人 学生時代にソフトウェア工学を学び、オブジェクト指向分析/設計に傾倒。執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じてテスト駆動開発を広めようと努力している。『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』（ラムダノート、2022）編者。テストライブ
サービス開発の施策に納得できない時にエンジニアができるアクション - $shibayu36->blog;
サービスの開発をしていてPMから施策案が出てきた時、ソフトウェアエンジニアとして施策案が本当にユーザーのためになりサービスの成長につながるか納得できないことがある。 このような時にただ文句や愚痴を言っても何も始まらない。エンジニアからも何らかのアクションを起こし施策を前に進める必要がある。 そこでエンジニアができるアクションについて、自分が思っていることを書いてみる。 納得できないケースは大まかにどのようなものがあるか 納得できないケースでは大まかに2つのケースがあるのかなと思っている。 (1) 施策をしたい目的や仮説自体に納得できていない (2) 施策の目的や仮説は良いが、それを達成する手段に納得できていない 1つ目は、たとえば「ターゲットとしているようなユーザーって本当にいるか？」「ユーザーにこういう課題があると言っているが本当にそういう課題があるか？」「この指標に繋がると言っているが
ほとんどの人は建設的な議論ができない
議論とは何か。 日本国語大辞典によれば、「互いに、自己の意見を述べ、論じ合うこと。意見を戦わせること。」 と定義されている。 ビジネスにおいては、もう少し拡張してもいいかもしれない。 意見を戦わせる目的は２つある。 一つは 「意見を戦わせることで、どの意見が優れているか（正しいか）、判定すること」 そしてもう一つは 「意見を戦わせることで、よりよい意見を生み出すこと」 この２つを目的とした議論を、「建設的な議論」と呼ぶことにする。 しかし。 私は様々な会社で議論を見聞きしてきたが、「建設的な議論」ができる人はそれほど多くない。 組織内における議論のほとんどは、「自分の地位を上げること」と、「相手を貶めること」に使われてしまうからだ。 議論の目的が「意見」を出したり、質を高めることではなく、人の評判を操作するだけに使われる状況。 これが「不毛な議論」だ。 例えば、こんな具合だ。 まず、A案を
外資IT企業のSoftware Engineer - Machine Learningのオファーをもらうためにやったこと - 肉球でキーボード
写真は前職の最終出社日に同期と朝まで飲んで撮った渋谷スクランブルスクエア この記事について 本記事では自分が外資IT企業のSoftware Engineer - Machine Learning(機械学習エンジニア)に応募して、オファーをいただくまでにやったことを書きます。 外資IT企業のSoftware Engineerに関する日本語ドキュメントは、既に多くの方が素晴らしい記事を公開してくれていますが、Machine Learning / Data Science専門のポジションに関する情報はまだまだ少ない印象です。 本記事が外資IT企業でMachine Learning / Data Science関連の職を目指す人の参考になればと思います。 本記事には以下の内容は含まれません。 具体的な面接項目・質問内容 お金の話 企業ごとの面接項目についてはGlassdoor, LeetCode、
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