去年から妻がPTAの仕事をすることになり、仕事でDXをやってるんだったら手伝ってよ、ということで半年前から手伝い始めた。 主な課題は2つ 4月のクラス替え・新入生の名簿更新業務が大変4月末の役割分担を行うくじ引きの準備が大変両方ともエクセルを使って実施してるらしいのだがエクセルを使える人が居ないので困ってるとの話だった。 ちなみに妻もエクセルは使えない（編集ぐらいならできる）。 名簿更新作業 現状PTAの名簿は「PTA名簿（学年）.xlsx」というファイルで管理されている。 6年生なら「PTA名簿（6年）.xlsx」のファイルがあり、そこに各学年の児童の名前、保護者の名前、役割などが書かれている。 4月になると6年生のファイルは削除し、5年生のファイルを6年生にリネームする。 更に5年生のファイルに入っている各児童の学年・クラス・出席番号を変更する。 変更が終わればそれぞれの行を「切り取り

TL;DR NFT投機界隈のデタラメに気をつけましょう ブロックチェーンはデータに価値をもたらすのか もたらさない。 NFT界隈がよく言う「希少性」自体には何の価値もない、部屋の隅に落ちている埃だって厳密には世界に全く同じ物は存在しないしデジタルデータのように完璧かつ無制限に複製することもできない、それでも価値はない。 ブロックチェーンのwalletを作成したら既にそのwalletは自分の唯一無二な所有物となるが作成時点でwallet自体の価値は空である。希少や有限であること自体を根拠に出資を迫ってきたらそれは詐欺である。 希少or有限な物にお金を払うモチベーションがあるとするならばそれは実需を除くとそういう信仰があるからに他ならない。伏見稲荷大社に21万円払えば5号の鳥居が奉納できるがやってる事はそれと変わらない。伏見稲荷大社に置ける鳥居の数は当然有限だが、有限であることだけを理由に奉納

本記事の続編として、自分が有害な振る舞いをしないようにする改善の取り組みを扱った記事も書いてます。 エンジニアや上司が"有害な振る舞い"を改善する方法 ※「難しい人」は概念として用い説明するのに便利な言葉でしたが、誤解を生じたり、本記事のポリシーに沿わない使用（難しい人というラベリングを特定個人に適用する使い方）が容易にされてしまいそうだと分かりました。そのような誤用を防ぐことを最優先とするため、代わりに「有害な振る舞い」という表現を使用し、人ではなく振る舞いに着目するタイトル及び文章に変更致しました。 はじめに 以下の記事を読んだ際に「難しい人」という表現が何となく面白い響きで印象に残ったので、これを機に自分の考えを今までの経験をもとに書きたいと思います。 “難しい人”が1人入ると、チームの生産性は30〜40％低下する 対抗せずに、場の「安心感」を作るための3つの条件 - ログミーBiz

都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 仕事で、いろんな会社でデータサイエンスってどう使われているのですか？と聞かれることがあり、自分としてはなんとなくしか掴めていないな、知ったかぶりしたくないなと思うところがあったので、やや手厚くリサーチをしてみようと思いました。 2022/3/6の段階では11つの市場しかないですが、最終的には30市場を目指します。 【2021/11/27追記】 公開したところ、それなりにこの記事に関心を持ってくださった方が多かったようなので、少しずつ事例を埋めていこうと思います。 業界

<8/12までの期間限定公開>画業30周年小畑健展にて、『DEATH NOTE』新作読切の冒頭10Ｐの原稿が展示される。その読切のネームを全ページ特別公開！物語は、Ｃキラ編のラストシーンから始まる…!!

ヤフー時代の部下から突然メッセンジャーが。 「以前宮坂さんが緊急対応時に残して頂いた言葉を今度セミナーで使っていいですか？」 と。 リーダーの仕事はいっぱいあるけどなかでも大きな仕事の一つは重大事故の発生の時の陣頭指揮。平時は部下で回せるようにするのがマネジメントだけど、危機の時まで部下にまかせるわけにはいかない。 お恥ずかしながらヤフー在職中の22年で何度か重大事故を起こし関係者の人に多大な迷惑をかけてしまった。その度にその陣頭指揮をとった。 結果的にヤフーのなかでもっとも深刻な事故対策をやった人の一人じゃなかろうか。そのなかからノウハウ的なものがたまってきたものを部下にメモしておくってあげたものを彼は覚えていてくれたらしい。 彼いわく危機対応の時にすっごく役にたって指針になったといってくれて送ってくれた。 ひょっとしたら他の人にも参考になるかとおもって（若干訂正してますが）ここに残して

Google Maps最適化、MEOの悪質な業者への対応の記事です。 長い記事になりましたので、どうしても伝えたいことを3行でお知らせします。 Google Maps最適化、MEO業者は多くが悪質でリスクが有ることを知ってほしい Google Mapsの悪質業者、スパマーと戦うために、利用されている方は「情報修正」「通報」の協力をしてほしい プラットフォームには、より迅速にガイドライン違反に対処してほしい では本文です。 (株式会社JADE 辻正浩) はじめに Google MapsやGoogle 検索からアクセスできる地図の影響力は拡大を続けています。 来客してもらうビジネスでは、Webページを作るよりもGoogle Mapsでのビジネス情報の正しい登録、Google My Business(Googleマイビジネス)の活用のほうが重要と考える人もいますし、それは状況によっては正しいこと

常に本気の姿勢でアスリートの内面を伝える松岡修造さん。常にポジティブな挑戦の裏には、いつも弱さがあったという。人の心を一歩前に導く生き方とは? 滝川　松岡さんとは全仏オープンで何度もお会いしていますが、こうしてお話をうかがうのは初めてですね。今日はテニスやオリンピックのことなど、いろいろ聞かせてください。 松岡　僕は質問されることに向いていないんです。だから今日は僕が質問します。テニスはいつからやっているんですか? 滝川　ええ（笑）?　小さい頃から家族で……。 松岡　フランスは日々の生活のなかにテニスが溶けこんでいますよね。全仏オープンの見方も日本とは違って、お祭り的な要素が強いというか。そういう文化を肌で知っている滝川さんが全仏をレポートしてくれるのは、日本テニス界にとっても本当にいいことなんですよ。 滝川　ありがとうございます……ってそうではなくて、私に質問させてください。 松岡　僕の

TL;DR アウトオブコア、かつマルチコアでデータ処理を行えるVaexの紹介です。 string関係のメソッドで平均して100倍以上の高速化が確認できました。(作者のベンチマークだと最大1000倍) 文字列処理以外でも数倍~数十倍の高速化が行えそうです。 この記事では性能の比較のみ行い、解説記事は別で書こうと思います。 pandasより1000倍早いフレームワーク？ 今週、興味深い記事を読みました。重要な部分だけ抜き出すと次のような内容です。 Vaexの最近のアップデートでの文字列処理が超早くなった 32コアだとpandasと比べて1000倍早い towardsdatascience.com 1000倍って本当なの？って感じですよね。そもそも自分はVaex自体を知らなかったので調べてみました。 ちなみに調べていて気づいたのですが、この記事の著者はVaexの作者なんですよね。 疑っているわけ

An icon in the shape of a person's head and shoulders. It often indicates a user profile.

ちょっとしたデータの加工や集計に、ExcelやGoogle Spreadsheetは便利ですが、それが日常的な作業になってしまったら自動化したいですよね？ そこでお勧めなのがpandasです。 Pandasは Python 用のデータ処理パッケージであり、ExcelファイルやCSVなどの表形式データを読みこみ、加工や集計した上で、出力するといったことがプログラムで記述できます。また開発環境を用意しなくとも、Googleが提供する無料の開発環境であるColaboratory上で、すぐに試すことができます。 そしてPythonは、Office 98以降20年以降更新されていないVBAに代わる新たなスクリプト言語として、Microsoftが採用を検討しているという話もあります。 ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中 まずPandasの全体像を掴んでみる Pand

お久しぶりです。ゆきひーです。 社会人になり、だいぶブログから遠ざかってしまっていました。 社会人になって思ったのは、改めて社会人ブロガーってやばいなと。日々忙しい中ブログも更新し続けているブロガーさんすごすぎ！と思い僕も書かなきゃと思っていたのですが全然更新できずorz。なんと前回更新から2年近く経つという。。 さて、そんな与太話はさておき、今回、あの 「はらぺこグリズリーさん」に献本をいただけた ので、恐れ多いですがレビューを書かせていただきます！（※PRです） 早速ですがAmazon料理本部門でもう1位になっている。。すごすぎます！ 世界一美味しい手抜きごはん 最速! やる気のいらない100レシピ 作者:はらぺこグリズリーKADOKAWAAmazon はらぺこグリズリーさんとは？ 本の紹介 本の特徴 実際につくってみた 最後に はらぺこグリズリーさんとは？ 例によって僕が紹介するまで

(Image by Pixabay) この記事は、以前の同様のスキル要件記事のアップデートです。 正直言って内容的には大差ないと思いますが、今回は2つ新たな軸を加えることにしました。一つは「ジュニアレベル（駆け出し）」と「シニアレベル（熟練職人）」とで分けるということ、もう一つは「データ分析以外の業界知識（ドメイン知識）」にも重きを置く、ということです。 というのも、空前の人工知能ブームが予想よりも長く続いていることで、人材マーケットを観察する限りではデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとも求人数が高止まりしているように見えるのですが、その結果としてこのブログの過去のスキル要件記事で挙げたような「完成されたデータ分析人材（熟練職人）」に限らず「駆け出し」でも良いからデータ分析人材が欲しいという企業が増えているように感じられるからです。 その一方で、かつては主にwebマーケティング業界

リクルートテクノロジーズのアドベントカレンダーの 12/25 の分です。 要するにデータが潤沢なデータレイクと、秩序だったデータウェアハウスがほしいという話をします。データマートは分析者も必要に応じて作ればいいので、なくても問題ないです。データレイク、データウェアハウス、データマートについては本記事で解説します。 とはいえ、「データあるから分析してくれ」を最初に取りかかる場合は、秩序だったデータウェアハウスが無いはずなので、データレイクに大量のデータがあれば贅沢は言いません。実はデータがない状態は本記事では想定していません。 本アドベントカレンダーでは似た内容を先に書かれましたが、本ブログでは使う側の視点なのでちょっと違います。とはいえ、目指す姿はだいたい似るはずです。 http://yuzutas0.hatenablog.com/entry/2018/12/08/235900 なんのため

会社員は終わっている、自分の武器を作ってフリーランスになれとアジっている人が多い 上司も仕事も勝手に決められる会社員より、得意分野に集中できるフリーランスのほうがいいぞ、と彼らは言うが、そんな甘いもんじゃない。 ●真実その1　「得意分野に集中できる」という嘘最も大きな嘘はこれだろう。自分の武器を売るから、フリーランスは得意分野に集中できると彼らは言う。 しかし、フリーランスは得意分野にはまったく集中できない。 なぜなら、フリーランスは営業も打ち合わせもスケジューリングも経理も自分でやらなきゃいけないからだ。 たとえば、デザイナーのフリーランスだったとして、デザインをやっている時間は2割くらいだろう。 まるでロックスターのようにフリーランスが好きなことだけやっている職業かのように喧伝されるが、むしろ好きなことをやっている時間は大幅に減る。 売上が減ったらクライアントの新規開拓を考えなきゃいけ

フロントエンドエンジニアとデザイナーさんは日々協力してプロダクトを作っていく関係にあります。デザイナーさんが作ってくれたものをエンジニアが素早く実現できるよう、いくつかエンジニアから意識してほしいことをまとめました。 なんでこんな話になったのか（前置きなので次の章まで飛ばしてOKです） デザイナーさんから「この画面をこんな風に作ってください」とXDやSketch、PSDなどいろいろな形で渡されることがあると思います。 僕の個人的な意見・経験ですが、いざ実装するぞとなったときに 「あれ…ここってどうしたらいいんだろう？」 と迷って作業のスピードが落ちてしまうことがとてもストレスに感じていました。できればノンストップでいきたいなあと思うわけです。 手が止まるたび、デザイナーさんに「ここってどうしたらいいですか？」と質問するのが何か新しい画面を作るときに必ず発生していました。 「（いつも聞いてる

そう言えば3年前にこんなまとめ的エントリを書いたのでした。この内容はそのままかなりの部分が2年前に刊行した拙著の原案にもなったということで、色々思い出深いエントリです。 なのですが。・・・この3年の間に統計学・機械学習・データマイニングの諸手法及びそれを取り巻くビジネスニーズには様々な進歩があり、そろそろこの内容にも陳腐化が目立つようになってきました。ということで、3年間の進歩を反映してアップデートした記事を書いてみようと思います。前回は「10選」でしたが、今回は「10+2選」に改めました。そのラインナップは以下の通り。 統計学的検定（t検定・カイ二乗検定・ANOVAなど） t検定 カイ二乗検定 ANOVA（分散分析） その他の検定 重回帰分析（線形回帰モデル） 一般化線形モデル（GLM：ロジスティック回帰・ポアソン回帰など） ロジスティック回帰 ポアソン回帰 正則化（L1 / L2ノルム

※実際記事で紹介する書籍は12冊ですが、メンバーが借りてオフィスになかったため、上記画像内に3冊ないものがあります。 はじめに AI Academyを開発・運営しています、株式会社エーアイアカデミー代表の谷です。 6ヶ月ほど前に書いた下記記事は約1200のいいねと7万viewsを超える記事になりました。 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 お読み頂いた方々、またいいねして頂いた方々ありがとうございました！ あれから6ヶ月ほど経ちまして、さらにPythonや機械学習の書籍が増えて参りましたので、改めて初心者向けにPythonと機械学習の良書12選を紹介し、初学者が独学でも機械学習プログラミングの基礎スキルUPに貢献できたらと思います。 また、AIプログラミングを作りながら学べるプログラミング学習サービスAI Academyを無料でご利用頂けますので

Atomエディタ 便利なパッケージ一覧！ 全23社のWebエンジニア・デザイナーがおすすめを紹介 Web開発で人気のAtomエディタ。便利なパッケージがたくさんありますが、必ずインストールしておきたいのは何でしょう？ IT企業23社にアンケート調査を実施しました。一番人気だったのは……？ 使い勝手の良さと汎用性の高さから、Webエンジニアやデザイナーの人気を集めているAtomエディタ。愛用している読者も多いのではないでしょうか。登場が2014年と比較的新しいエディタにもかかわらずシェアを急速に伸ばしており、人気の高さをうかがわせます。 Atomエディタを使う際に必ずインストールしておきたいのが、パッケージです。これはデザインテーマや、プログラミングの便利機能などをエディタに追加できるプラグインのようなもの。快適に効率よく開発を進めるには必要不可欠です。 しかし、Atomエディタのパッケージ

なんかいい映画ないかなぁと思うことは誰にだってありますよね。ちょっと時間ができた時なんかに、映画でも見てみようかと。でもこれはそんなに簡単なことではありません。 世の中にある映画なんて多すぎて一体いくつあるのか分からないくらいですし、一回選んだらだいたい2時間は取られるわけです。おもしろくない映画に2時間奪われるリスク、そして最高の映画を見ずに人生を終えてしまうリスク。こんなハイリスクを背負って僕たちは映画と向き合っていかなければいけません。 恐ろしい。 こんな恐ろしいことがありますか。 でも安心してください。機械学習がそれを解決してくれます。今回の記事では、機械学習を使って、自分自身に映画をおすすめするモデルを作ってみました。 何は無くともまずはデータが必要です。今回はみんなのレビューサイトさんからデータを拝借しています。 みんなのレビューサイトでは、レビュアーが自身のプロフィールを登録