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![グロースハックという言葉の違和感について|グロースハック本の著者が考える本来の定義](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/00353ad2b500855bee3bb7e604acf2320e8f0836/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fgrowiz.us%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F07%2FArtboard.png)
仕事であるアプリケーション開発を担っているのですが、 当初 AWS を用いて1人で運用していたのが、現在は Heroku のプラットフォームに移行し、チームとして6人で開発を行っている状況になりました。そこに至るまでの経緯とその際の運用についてご紹介したいと思います。 もちろんそれぞれの開発の状況に応じて、判断は変わってくるかと思いますが参考になればと思います。 エンジニア 1人 もともと私が関わる以前のそこでの開発は外注していました。運用を引き受けることになったのですが、 ある程度 形になっているアプリケーションを1人で運用するには不安が大きく、実装したい機能が日々 増えていく中で、インフラ面で時間をかけていて満足にコードを書けない状況は非常にわずらわしい ものでした。 小さなスタートアップという会社の中で、開発の施策が次々と進められない状況はまずい と感じ、Heroku の導入を検討し
Go言語の主な特徴として、「実行が高速である」「言語仕様がシンプルである」という点が挙げられます。 発表当初の対応OSはOS X(Mac)とLinuxのみでしたが、Go 1.0(2012年3月リリース)からはWindows、Go 1.4(2014年12月リリース)からはAndroidも対象となり、開発範囲が広がりました。 次世代のプログラミング言語として注目を集めるGo言語をこれから学ぼうと考えている方のために、Go言語が基礎からわかるサイト・記事、スライドを12個まとめてご紹介します。 Go言語が学べるサイト・記事 golang-jp - The Go Programming Language http://golang-jp.org/ Go言語の本家サイト(golang.org)を日本語に訳しているサイトです。 未翻訳の部分もありますが、英語が苦手な方にはとても役に立つサイトでしょう。
変化の激しいエンジニアの世界で、どうすれば成長し続けられるのか。飲食店向け予約台帳アプリを手がける「トレタ」の増井雄一郎さんが、そのヒントを解説する連載がリニューアルしました。今回からは、「IT芸人」の異名を持つ増井さんが今、気になる人に直撃。エンジニアとしてのキャリアパスや最新のテクノロジーなどについてインタビューします。 今回登場いただいたのは、プログラマ向け技術情報共有サービス「Qiita」を運営するIncrementsの海野弘成社長。同社には昨年11月、元グーグルの及川卓也さんが入社、その前後にも著名なエンジニアがジョインしています。なぜ、いちベンチャー企業が次々と優秀なエンジニアを獲得できたのかーー海野さんに聞きました。 ※後編はこちら IT芸人が訊く、おっさんエンジニアが“老害”にならないために 平均年齢20代の会社に40代が入社……摩擦はなかった? 増井:海野さん、今日はよろ
ポール・マクマホンはDoorkeeperの共同設立者であり、現在は同社代表を務めています。2010年9月からはTokyo Rubyist Meetupも主催しています。 今回のDoorkeeperの料金体系変更により、これまで無料だったサービスを有料でご利用いただくよう多くの皆さまにお願いすることになりました。最悪ですよね。かつて無料だったものにお金を払うなんて、決して嬉しいことではありません。それを知っていながら、なぜ今回の変更に至ったのか。その背景にある僕たちの考えを詳しく説明させてください。 まず最初にお伝えしたいことは、Doorkeeperはサービス継続のために必要な収益を十分に上げていなかったということです。Doorkeeperは、僕自身ともう一人の共同設立者であるミヒャエル、そしてパートタイムのサポートメンバーというごく少人数のチームで、少ないコストで動いています。前払いチケッ
身の回りで大企業からスタートアップに転職するエンジニアの話をよく耳にするようになりましたが、転職に際して株に関して深く考えていない人がかなり多いことに気づきました。最低限この程度は知っておいたほうがいい、という点を自分の視点からまとめてみました。 スタートアップの金銭的な成功 スタートアップの株は「非公開株」です。非公開株というのは、東証などの証券取引所で取引されていない株全般のことを指します。おおっぴらに取引されていないので、非公開株を貰ったところで即座に現金化出来るわけではありません。特に外部から投資を受けるようなスタートアップ企業は、(例外はいくつかあるものの)この非公開株を現金化させることが一つのゴールになります。 非公開株を現金化させる方法は大きく2つあります。一つは株式公開(IPO)で、証券取引所の審査を経て自社株を自由に売買出来るようにすることです。いわゆるマザーズ上場、東証
お久しぶりです。日本ディレクション協会 広報部部長の松本です。 改めて言うことでも無いんですが、ディレクションって難しいですよね。全てを完璧にやりました!なんて事なかなかないですし、いつも失敗と成功のギリギリを試行錯誤しながら... って感じです。 さて、では今回の本題でもある『ディレクションの失敗』って、例えば具体的にどんなケースなんでしょう?あんまり気は進みませんがちょっとリストアップしてみました。 要件定義が不十分で、プロジェクトの途中で大幅な仕様変更が発生! 適切な工数が算出できず、メンバー追加が必須になるものの予算がない... コミュニケーションロスにより制作物の手戻りが無限発生して吐きそう はい。。えと、...... ちょっと書きながら気持ち悪くなってきました。 と、まぁ、ディレクションのミスってプロジェクトに直接影響しちゃうんですよね。 なので、今回はディレクションを失敗して
ある意思決定課題を、機械に任せてよいのか、人間が行うべきかを判断するためのフレームワークを紹介。自動化の施策を考えるうえで、「予測可能性」と「エラーによる損失」という2つの視点がある。 スマートで適応性に優れた機械は、インターネットと同じくらい、私たちの生活に広く急速に浸透しつつある。そして量・種類ともに増え続けるデータから学習する賢いアルゴリズムに、人々の意思決定はますます委ねられていく。 ただ、これらの「ロボット」が私たちの暮らしに浸透していくなかで、「アルゴリズムに委ねても問題ない意思決定はどれで、人間が保持しておくべき意思決定はどれか」を判断するためのフレームワークはまったくない。結果の重大性を考えると、これは驚くべきことだ。 意思決定の課題を人間と機械のどちらに、いつ、どのように割り当てればよいのか。それをリスクに基づいて判断するためのフレームワークを提案しよう。これは私が協働者
※この記事の1年後に文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。という記事もアップしました。 文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴は高校2年生の2学期位まで。 大学で経済数学の授業があった気がするがほとんど出席していない。 仕事で使った数学知識は三角関数程度。(画像処理ソフトを開発した際に使用) 学習に要した時間 小学校の算数 5時間 中学数学 6時間 数I/数A 12時間 数II/数B
React v16リリースと共にMITライセンスへ https://facebook.github.io/react/blog/2017/09/26/react-v16.0.html#mit-licensed 16系だけでなく、すぐに移行できない人向けに、15系の主要バージョンもMITライセンスに変更されました。 2017/09/24追記 近日リリース予定のReact v16にて、ライセンスをBSD + PatentsからMITに変更予定とのPOSTがありました。 We're relicensing React, Jest, Flow, and Immutable.js under the MIT license. https://t.co/3XD0z49UsS — React (@reactjs) 2017年9月22日 但しまだGitHubでLICENSE*ファイルの変更やPATENTS
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