数学得意じゃない系の社会人エンジニアに競プロとAtCoderを全力で布教したい。あるいは競プロのよくある誤解と楽しむコツ - Qiita
Help us understand the problem. What is going on with this article? このエントリはCompetitive Programming (1) Advent Calendar 2019 4日目のエントリで、バーチャル幼女プログラマーきりみんちゃんが書いています。 きりみんちゃんはVTuberとしてAtCoderの過去問を解く配信をしたりしています。 競プロ、しっていますか？ さて、みなさんは競技プログラミング/プログラミングコンテストというものをご存知でしょうか。 かなり昔から行われているものではあるので、存在は知っているという方が多いかもしれません。 競技プログラミングをざっくり説明すると、期待される入力と出力が定義された問題が出題され、それをコーディングによって解き用意された自動テストを通すまでの速度などを競うコンテストです
【SIer新人向け】研修では教えてくれないノウハウ集 - Qiita
「ようこそ 魔境 SIerへ！」 はじめに この記事は、SIer（Systems Integrator）に入ったシステム開発未経験者の新人さんたちへ送る、研修では教えてくれないノウハウ集です。 実際、弊社の長い研修では実務に使えそうなことをあまり教えてくれませんし、ノウハウは現場の人の頭にしかない状態なので、新人さんは暗中模索で仕事を覚えていくことになります。 それも非効率なので、実際に私が２年半1で失敗したこと、やってきてよかったこと（ノウハウ）を体系化したので共有します。 新人さんは、これを参考として、使えるところだけ今後の業務に持っていってください。 （本当はガッツリ社内向けに書いたものなので、一部汎用的でない表現がありますがご了承ください。） 目次 業務面 技術面 プライベート面 の三本柱でお送りします。 対象読者 SIerの1,2年目相当であり、学生時代に契約のあるシステム開発を
あるエンジニアが「Kibela」というサービスを考え、リリースするまでのフローを全部教える - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
あるエンジニアが「Kibela」というサービスを考え、リリースするまでのフローを全部教える エンジニアがサービスのアイデアを思いつき、それをリリースするまでにはどのような過程があるのでしょうか。情報共有ツール「Kibela」が世に出るまでのフローを、起業した井原正博さんが詳細に振り返ります。 ヤフーやクックパッドでの開発を経て、ビットジャーニーで代表を務める井原正博（いはら・まさひろ／@ihara2525）です。プライベートで超長距離のランを楽しむかたわら、情報共有ツール「Kibela」の開発・運営を手がけています。 Kibela - 個人の発信を組織の力にする情報共有ツール 「Kibela」は僕自身が2015年に起業して立ち上げたサービスですが、この記事では、僕がサービスをいかに開発したか、その方法からリリースまでの過程を振り返りつつ、サービスの現在の状況までお伝えします。 「自分でもサ
「ITをITで支援する」MSP事業者が、変革する開発・運用で果たす役割──スキルの価値が10年で消える世界においてエンジニアはどうあるべきか - GeekOutコラム
ソフトウェアのライフサイクルに占めるオペレーション（運用）の重要性は、ここ数年で急速に高まっている。 ウォーターフォール型開発に代表される従来からのSI（システム構築）というスキームに加え、現在はクラウドサービスに特化したDevOps（DevelopmentとOperationsを掛け合わせた造語）というインフラ運用を含めたソフトウェア開発手法が広がっている。このことが、IT企業における開発部門と情報システム部門の関係や役割に、変化をもたらしている。 このような潮流におけるインフラエンジニアや運用（オペレーション）部門の変化を受け、現場のエンジニアに求められるスキルや役割も変わってきている。この変化に、ITエンジニアはどう対応していけばいいのだろうか。 その答えのひとつは、MSP（Managed Service Provider）にあるのではないかと考える。クラウド時代における裏方ともいえ
未経験者から機械学習エンジニアになるために必要な知識と勉強法 - paiza times
Photo by Strelka Institute for Media, Architecture and Design 秋山です。 最近、機械学習の勉強をしている人や、機械学習に関連した研究開発の求人を探す人がすごく増えてきましたね。弊社のエンジニアにも機械学習を勉強中の人達が何人かいます。 ただ、「機械学習を勉強したいけど、難しすぎて何から手を付けたらいいのかよくわからない」という人も多いです。それなりに開発経験のあるエンジニアでもそうなので、経験の浅い人だと、なおさらかと思います。 機械学習と一言で言っても、実践するのに必要な知識の分野は多岐に渡ります。 そこで今回は、未経験者が機械学習エンジニアとして転職するにはどういった知識や勉強が必要なのかを書いていきます。 ■最低限必要な知識 ◆プログラミングスキルとライブラリを使える知識 Pythonには、Tensorflowやsciki
「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、たったひとりで取り組むエンジニア - GeekOutコラム
AI（人工知能）に関わる技術、なかでもディープラーニングが急速に発達し、社会のさまざまな領域で実際に利用されるようになりました。その背景のひとつには、AI分野での研究開発に多大な投資を行っている大手IT企業が、その成果の一部をオープンソースとして公開し、世界中のエンジニアが自由に使えるようになったことがあります。 こうしたオープンソースのAI関連ライブラリには、Googleの「TensorFlow」やFacebookの「Torch」といった海外のIT企業のものだけでなく、国内にもPreferred Networksの「Chainer」やソニーの「Neural Network Libraries」などがあります。最近では、関連した情報も数多く手に入るようになりました。 また、これらのライブラリの多くには親切なチュートリアルも用意されており、AIの開発経験がないエンジニアでもさほど手間を掛ける
AIとIoTのエンジニア不足が深刻化、国が育成に本腰
AI（人工知能）やIoT（インターネット・オブ・シングズ）などの新技術を活用したデジタルビジネス創出に取り組む企業が増えている。一方で、それらを担うエンジニアの不足が深刻化している。情報処理推進機構（IPA）が2017年4月に公開した「IT人材白書2017」では、「IoTやビッグデータ、AIなどに携わる人材」を「確保できている」と答えたユーザー企業はわずか1.6％、IT企業やネットサービス企業でも2％台にとどまる。 そんな中、こうした技術の習得を国が後押しする制度が始動する。経済産業省と厚生労働省が連携し、両省が認定する講座の受講者に対して最大で受講費用の7割を補助する予定だ。金額の上限は年間で56万円に上る。新技術習得によるキャリアアップを目指すエンジニアにとっては、見逃せない制度になりそうだ。 主に30～40代技術者向けの実践的講座を認定 今回のスキル習得支援は、経産省による講座の認定
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