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皆さん、機械学習、ディープラーニングやる時どの環境使ってますか？ 僕は、JupyterNotebookを使う事が多かったですが、いつも困ってました。 バージョン問題 これ本当に困ります。サンプル調べるとpython2.7系でしか動かない奴、python3系でしか動かない奴。 これちゃんと調べて、違いを変更すればよいのですが、結構面倒でいつも困ってました。 せっかくバージョンをあわせて作業してても、ReactとかNodeの関係で、バージョン違うのをいれる必要が出てきたり、ライブラリもグチャグチャになる事がほとんどです。 Anacondaが解決してくれた Anaconda！　これ使うとバージョン違いの環境から動かせたり、登録済みライブラリとかも管理できます。 environmentでpythonのバージョンを指定できて、それ毎にパッケージの管理が出来ます。 超便利です。 最近は、GoogleC

エンジニアの採用はすごく難しい状況です。エンジニア採用ニーズが多いのに、エンジニアがやる仕事の内容も難しくなってきており、幅も広がってきています。CTO自らが真剣に向き合って考えていく必要があります。 そして、せっかく採用したエンジニアには、長く働いて欲しい、仲間として最高のパフォーマンスを出して欲しいと思います。そのため報酬設計は重要な部分となります。 報酬設計の２つの側面 １．外的報酬 外的報酬といえば、賃金、給与が先ず思い浮かびます。その他にはポジション、地位も報酬の一つと考えられるでしょう。部長や本部長等の役職がつくと社外で名刺交換した時にも見栄えが良くなります。 他にも手当てや秘書がついたり、経費の枠が増えたりと色々とあると思います。 ２．内的報酬 仕事そのものやりがい等です。楽しい仕事と思えていればやる気も湧いてくるし、難しいと思うとやり甲斐を感じる人もいます。エンジニアの場合