採用が困難な時期に妥協して未経験エンジニアを採用したけど、それが失敗だった。なぜ失敗なのかを話していきたい。 ただし未経験エンジニアといってもいろいろあって、子どものころからずっと学習してきたような人はただ実務が未経験なだけというように考えている。こういう人はあまり未経験と考えない。 自分への戒めもこめて。 失敗点 リターンがほぼ回収できないエンジニアの生産性の違いが10倍、100倍になることは別におかしいことではない。 そのため、未経験エンジニアに費やした時間がリターンを産むまでにとてつもない時間がかかる。 たとえば、生産性100/営業日の人が10営業日かけて教えるのなら、教えられた人は、1000の生産をしなければ当然マイナスになる。これは泣こうが喚こうが世界の理なのでここは変えられない。 1000の生産は、生産性1/営業日であれば4年2ヶ月かかる。つまり生産性100倍の人を用いる場合は

はじめに 自宅のサーバーでは家族用の下記のようなサービスを動かしています． 天気に応じた自動水やり 明るさ連動の電動シャッター自動開閉 天気予報および各種センサーの電子ペーパ表示 水槽モニタリング エアコン室外機自動冷却 これらの環境を Ubuntu 22.04 LTS に置き換えていっているときに，また 2 年後も似たような作業が発生することに思い当たり，思い切って Kubrenetes を使ったコンテナベースの環境に移行することを決断しました． コンテナであれば，OS の更新に合わせて各種サービスのコードを修正する必要もなくなり，負担が減ることが期待できます． 事前に知っておいた方が良いこと Kubernetes について調べ始めると，新しい用語や概念が沢山出てきてちょっと混乱するのですが，その情報の波を乗り越えるに当たって役に立った内容を紹介します． Youtube 解説動画 Kub

はじめに こんにちは。estieでデータサイエンスをしている齊藤です。これはestie夏のブログ祭り8日目の記事です。 8/10はヤドンの日なので、ヤドン好きな私が記事を書いています。 ヤドンと私 PLATEAUとは PLATEAUとは、国交省のオープンデータプロジェクトです。雑に説明すると、「日本中の都市をまるごと3Dデータとして整備・公開・活用しよう！」というプロジェクトです。 基本的にはビルや道路の3Dデータなので、UnityやVRに持っていって遊ぶような使い方がまず想定され、実際にさまざまな活用がされています。 3D都市モデル PLATEAU LT 01 - connpass 3D都市モデル PLATEAU LT 02 - connpass 一方で私はestieでビルの賃料を予測したり、補正したりする業務に携わってきました。そのため、ビルの属性（竣工年は？造りは？価格は？）といった