全528項目「データサイエンティスト スキルチェックリスト」第3版を公開
データサイエンティスト協会は、10月17日に開催の「データサイエンティスト協会6thシンポジウム」において発表した「データサイエンティスト スキルチェックリスト」第3版を公開した。 同協会が2017年に第2版として公開したデータサイエンティストの「ミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」および「スキルチェックリスト」を、現在のビジネス環境や実態に合わせて全面的に見直したものとなる。 大きな改定のポイントは、進化を続ける機械学習、深層学習時代に対応した項目の見直しと追加、広範囲かつ横断的なデータ利活用実務に対応した分析環境構築、着想・デザイン、セキュリティ、コンプライアンスに関するカテゴリ変更や項目の追加、各領域のカテゴリと項目の見直しや領域をまたがるスキル項目の明示化であり、全体として457項目から528項目へと増えた。 合わせて、情報処理推進機構（IPA）が定める「ITSS+」の「
新しいサーバーレスアプリ作成機能で CI/CD も作れます | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新しいサーバーレスアプリ作成機能で CI/CD も作れます AWS Lambda のマネジメントコンソールに新しい「サーバーレスアプリケーションの作成」機能が追加されていることにお気付きですか? サーバーレス環境である Lambda ではすぐに処理実行環境が利用可能になり、Webのコンソールからロジックを実装するだけで容易にちょっとした処理を開発できます。一方で、この次のステップとして、 Lambda 関数だけでなく、アプリケーションとしての開発や管理ができていない 環境の再現（開発環境からステージングや本番環境へ）、デプロイの継続実行（CI/CD）の環境が整備できずに、Webコンソール上でいまだにコード変更している という話を聞くことがあります。実際には、デプロイ/環境設定のコード化（Infrastructure as Code: IaC）
ML系言語で型注釈が必要なケース - Qiita
ML系言語は型推論が得意なので基本的には型を書かなくてもコードを書けますが、状況によっては型注釈が必要になります。代表的なML系言語3つ（SML, OCaml, Haskell）について、それぞれ型注釈が必要になる（型注釈がないとコンパイルが通らない）ケースを挙げてみます。 なお、ここでは型システムのみに注目し、評価戦略はどうでもいいので、Haskellも「ML系言語」に含めています。 また、MLのモジュール／ファンクター周りは扱いません。コア言語のみを対象にします。 SML SMLで型注釈をなくすとコンパイルが通らなくなるのは、例えば以下の例です： 組み込み演算子やリテラルのアドホックなオーバーロード レコードを受け取る関数 リテラルの例： val x: IntInf.int = 12345678901234567890123; (* 型注釈を剥ぐとダメ： val x = 1234567
Wantedly における Go 導入にまつわる技術背景 | Wantedly Engineer Blog
（本記事は Go Conference 2019 Autumn にて無料配布した冊子『WANTEDLY TECHBOOK GoCon Edition vol.2』からの掲載です） 配布した冊子の前半では Go の導入にあたってどのような工夫をしてきたのかを紹介しました。そこに書かれていたように、新しいプログラミング言語を導入するにはそれなりの整備コストがかかります。それではなぜそこまでして Go を導入したのでしょうか。本記事では Go を導入した背景について説明していきたいと思います。 なぜ Go か技術的・事業的背景どのプログラミング言語を採用するかや、どのようなアーキテクチャを選定するかというようなことは非常に影響範囲の大きい決断になるため、会社全体の技術的・事業的なコンテキストと切り離しては語れません。そこでまずは Wantedly の技術的・事業的な背景について、この後の話をする
G検定 本番困りそうな所まとめ - Qiita
はじめに G検定の内容をざっと確認できるページを作ったので公開しておきます。 1. 基礎知識関係 1.1. 人名まとめ ・ 機械学習の基礎関係 名前 内容
ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる - Qiita
pohotos by Ronnie Macdonald 「AIが人間の仕事を奪う」と言われ始めてしばらく経ちますが、今や「幻滅期に入った」なんて言われ方もしています。おかげで僕は仕事を奪われることもなく、毎日満員電車に揺られています。奪う奪う詐欺もいいとこです。 そんなAIの発展にはもう少し時間がかかりそうな一方で、学べる環境は簡単に手に入るようになりました。触るなら、皆が幻滅しかかっている今な気もします。ということで、今更ですがAIの力を知るべく、ディープラーニングに触れてみることにしました。 いろいろ試したのですが、ここでは結果をメインに「無知の状態から勉強しても、ディープラーニングでこれぐらいは楽しめるよ」ということを伝えてみます。プログラムはお手本になるようなものではないので、見たい人だけに有料で公開してみます。 Kaggleでディープラーニングのお手並み拝見 最初にディープラーニ
素人が中国で部品をオーダーメイドした話
見積OKの連絡とお願いを伝える 見積に対する僕からの返事は↓のような感じ。 （見積はOKです。金型を作る前の設計図データをチェックできますか？あと最初はサンプルとして３０個だけ注文できますか） 金型の作成前に設計図データ（CADデータ）をチェックしたいということと、最初は少ないロットで注文したいとお願いする。 引き受けてもらえたのはありがたいが、正直なところ、ちゃんとしたものを作ってもらえるか心配だ。似たような事をしている人がいるか検索してみたが全く出てこなかった。中でも金型は一度作ってしまうと作り直しが利かないので、あらかじめ見せてもらう事にした。 この時にすっかり忘れていたが、最小発注個数（MOQ）もこの時点で確認しておくべきだった。 担当のウーさんも「最初は少ないロットで」と言う僕の要望に、「そうした方が良いです」と言ってくれた。 とても丁寧な対応 （添付のサイズはいくつですか、確認
「気候変動は社会的転換点に突入した」
Thousands of Scientists Around the World Unite to Declare Climate Emergency ＜各世帯ごとに、生む子供を一人減らすことを考えるところまできたと、世界の科学者1万1000人が危機を宣告＞ 世界153カ国の1万1000人を超える科学者が「気候の緊急事態」を訴えた。彼らが署名した論文は「気候変動による筆舌に尽くしがたい苦難」を避けるためには「根本的な変化」が必要だと警告している。 米専門誌バイオサイエンスに掲載されたこの論文によれば、1979年にジュネーブで第1回世界気候会議が開催されてから40年経った今も、事態は一向に改善していない。その間、「気候変動の危機は到来」し、その損害は予想以上に深刻であるだけでなく、進行も当初の予想以上に速い。 論文のなかでシドニー大学のトーマス・ニューサムは、科学者には人類に対する重大な脅威
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