ハローみんな。転職してる？ 今日は都内のスタートアップで採用周りを担当してる俺から、 ここ数ヶ月で感じた採用したい人とそうでない人、採用確率を上げるための取り組みなんかを書こうと思う。 ここでの求人対象はwebエンジニア、デザイナー、営業、カスタマーサクセスだ。 おっと、あくまでこれは自分及び自分の会社を通じての所感なので、あまり期待をブチ上げないでくれよな！ 使ったことのある媒体■Wantedly（採用実績：30人以上） 安い。今や関東の会社ならとりあえず使っとけという媒体。 というかスタートアップなんていう、候補者を金でぶん殴れない会社はビジョンやパションを訴求していかに魅力を感じてもらうかが勝負。 とにもかくにも候補者と話をさせてもらって、社員なり社長なりがどれだけの夢を感じさせるかでしか採用なんてできない。 そういう訴求がほぼ唯一できるのがWantedly。いろいろ問題はあったけど

突然の講演依頼 仕事で縁があり、生まれて初めて講演と呼ばれるものをしました。元々軽い気持ちで受けたのですが、受けた後でビックリ。自分以外の講演者は、全て大学教授・会社のお偉いさんで、聴講者も数百人規模という凄まじいものでした。 1ヶ月ほどで準備して、なんとか無事に終えることができました。プレゼン後、3、4人くらいの方から「一番良かった！」とか「プロみたいだった！」とか「面白かった」（？）というありがたい声をかけていただけました。もちろん、お世辞もあると思いますが、単純なので真に受けておこうと思います。 というわけで、これを読んでいるみなさんの中にも、突然数百人の前でプレゼンする羽目に陥る人がいるかもしれないので、私がした準備を参考までにシェアいたします。 事前準備 最初に、Microsoftエバンジェリストの澤円さんの「世界No.1プレゼン術」本を読みました。はっきりいって、ほぼこれが全て

この記事は、日曜数学Advent Calender 2016の22日目の記事です。 21日目の記事はみずすまし（nosiika）さんの「正方形+正方形=正方形の話」です。 中学生のときに見つけたピタゴラス数(3,4,5)(5,12,13)(7,24,25)(9,40,41)…にあんな性質があったなんて…！ イントロダクション 今回、私が紹介するのは「掛谷（かけや）問題」についてです*1。 掛谷問題（1916）長さ1の線分を領域内で1回転させることのできる図形のうち、面積が最小の図形は何か？ この問題、知らない方はちょっと考えてみてください。 名前にあるとおり、日本の数学者、掛谷宗一（1886 - 1947）が1916年の11月にこの問題を考え（[2]より）、1917年に提出した問題です。そして、2016年12月にこの事実を知った私はこう思ったのです。 うおお！100周年だぁ！！ 書きたいな

こんにちは、ほけきよです！ 早速ですが、タイトルのとおりです。 身近な数学 数学で世界への見方が変わる! 出版社/メーカー: 工学社発売日: 2019/01/25メディア: 単行本この商品を含むブログを見る ブログを通じて、「身近な数学」という本を出版することになりました！うれしーー！！ 本当はもっと早く言いたかったのですが、今日の今日まで、「本当に出版される」ということが信じられなくて、今まで言えていなかったのです。 Amazonに自分が書いた書籍があるのをみて初めて、「ああ、本当に出版されるんだ」という思いになりました。自分で書いたものが書籍として残るのはとても感慨深いです。 きっかけ お話をもらったのは、2017年末です。その当時から、ブログに数学、科学ネタで記事をいろいろと書いていました。 お風呂場のパカパカドアが通る面積を計算したら感動的に綺麗だった ファミレスのアレの体積を求め

はてなブックマーク数による人気記事のランキング。1月13日（日）から1月19日（土）〔2019年1月第3週〕のトップ30です*1。 # タイトル／著者とブックマーク 1 Lo-fi Hip Hop（ローファイ・ヒップホップ）はどうやって拡大したか - beipana by id:beipana 2 pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト by id:imslotter 3 神戸のシステム屋が24年間続けてきたこと - ゆとりずむ by id:lacucaracha 4 森見登美彦氏、直木賞に敗北する。 - この門をくぐる者は一切の高望みを捨てよ by id:Tomio 5 人間の本体は心臓でもなければ脳でもないという価値観 - 続・はてなポイント３万を使い切るまで死なない日記 by id:kawango 6 社会人のやつ、いいから黙ってちょ

こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins

はじめに Kaggleのタイタニック GitHubリポジトリ 執筆の経緯 大まかな方針 参考にした情報 フォルダ構成 configs data input output features logs models notebook scripts utils 計算の実行 Git管理 おわりに はじめに 本記事では、Kaggle用フォルダ構成や管理方法について、現時点での自己流の方法をまとめます。「現状自分はこういうやり方を試している」という話なので、よりよい方法などあれば、ぜひTwitterなどで教えてください。 具体例がないと抽象的で分かりづらいと思ったので、Kaggleのタイタニックを題材にしました。GitHubのリポジトリも公開しています。 Kaggleのタイタニック Kaggleのタイタニックとは、Kaggleのチュートリアル的な問題として認知度の高いコンペティションです。タイタニッ

いま社員エンジニアが何人かに加えてエンジニアアルバイト2人、くらいのチームで働いていて、その中でアルバイト氏のメンターもやっている。 前のチームでも何年かアルバイトの面倒を見たり、何回かインターンのメンターをやったりしていた。 手癖でいろんなことをやってしまっていて、属人性が高まってしまっていると感じたので、どんなことをやっているか書いておく。 1日に何回か口頭で会話する 実装ができててから方針がまずかった、となると時間がもったいない 方針書いたくらいでレビュー依頼に出してね、とお願いしてもやってもらうの難しいので、こちらから聞きに行くほうがうまくいきやすい レビュー依頼になったらすぐに見る 社員は明日も要るけど、アルバイト氏は週に数回しか来ないので、その日帰るまでにレビュー完了して打ち返しもしてもらえるように動けると良い レビュー依頼になってなくてもPull Request見に行く 方針

こんにちは、ほけきよです。 趣味の開発でバグがみつかり、学びがあったので備忘録として！ 感心をした話 なんで感心した？ 反省をした話 まとめ 感心をした話 先日、開発していたコードの中に、バグが紛れ込んでいるのを発見してしまいました。 gitで細かくコードの進捗を管理していたので、どこで紛れ込んだのかわからなくなってしまったのです。 100コミットくらいしていたので、どこに間違いがあるか、わかりません。 幸い、近くに超絶優秀な友人がいたので、相談しました。友人は、 友「そういうわからないときは、二分探索が良いんじゃない？log(N)で見つかるし」 と言いました。 なるほど確かにそうすれば高々7回で見つけられるわけだ。図を見ても分かる通り、序盤は驚くほどすばやくバグの範囲を絞れていく。 私「うーんでも、この辺にあると思うんだよねぇ」 友「いや、こういうときは愚直に調べたほうが早いよ。そうしよ

こんにちは、ほけきよです。あけましておめでとうございます。 新年ということで、おめでたいものを。おめでたいものといえば、富士山ですね！ 昨年、静岡に旅行したときに、山中湖周辺で撮った一枚がこちら ううむ、完璧に近い形。外国人が"Oh, Fujiyama!!!"とエキサイテッドする理由もわかります。 かくいう私も、年始に写真フォルダを眺めていると、たまたまこの写真を見つけて、エキサイテッドしたわけです うおお、フィッティングしよう というわけで、今日は富士山をフィッティングしてみた話です。 手順 エッジ抽出 正規分布でフィッティング なぜフィッティングできなかったのか。 外れ値に強いt分布 コード 手順 はじめに、簡単に手順をまとめておきます 写真から富士山の輪郭を抽出(エッジ抽出) 富士山の輪郭を数値化(分布) 富士山分布からデータを抽出(サンプリング) それっぽい分布に当てはめる(最尤推

こんにちは、LeapMindでマーケターをしている坂口です。 昨年から今年にかけて、「AI」という言葉がバズワード化し、AI / 機械学習を活用して業務効率化や自動化に取り組む企業が増えてきました。今、どのようなことが世の中で取り組まれているかを知ることで、自分の身の回りやビジネスでどのように活用できそうかを考えるきっかけとなるよう、今回は、年末ということで、2018年のAI / 機械学習 NEWSのまとめ記事をお届けします！ ただ、「AI」という言葉を使用しているだけ、サービスをリリースしただけ、といったNEWSではなく、実際に現場に組み込まれた事例や実証実験を開始したものなど具体的なNEWSを厳選してピックアップしています。（※そして特に画像認識がメイン） 興味のある業界だけチェックしてもよし、全部目を通して今年を振り返るもよし、です！ ⭐️メルマガのご登録で後日このブログに掲載してい

TikTokは良い動画が一瞬でバズりやすい。それは例え、あなたの最初に投稿した動画だったとしても。これはYouTubeと対極的である。YouTubeでは無名の人がどんなに面白い動画を投稿しても、そもそも誰にも見てもらえない。YouTubeで毎日毎日面白い動画を投稿し、たまたま見てくれた人が読者登録してくれたりして、数ヶ月、半年と努力を継続しなければならない。 一言で表せば、YouTubeは「信用経済」「評価経済」時代のプラットフォームなのである。 たくさんの登録者数を持つYouTuberが強い。少ない登録者数しか持たないYouTuberは弱い。弱いYouTuberは、たくさん登録者数をゲットするまで、修行する。そういう世界だ。 一旦インフルエンサー級まで自分の信用や評価を蓄積することができれば、後は自由自在に動きやすい。他のYouTuberともコラボしやすいし、企業案件もどんどん舞い込んで

米Microsoft傘下の開発者向けのソースコード共有サービスGitHubは1月7日（現地時間）、無料ユーザーでもプライベートリポジトリを使えるようにしたと発表した。 これまでは、ソースコードを非公開にできるプライベートリポジトリを使えるのは月額7ドル以上の有料ユーザーのみだった。新プランでは、無料ユーザーでも無制限にプライベートリポジトリを使えるが、共有できるのは3人までだ。 また、有料プランの構成を変えた。従来「Developer」という呼称だった月額7ドルの個人向けプランは「Pro」に、GitHubのみで使うものと自社サーバでのホスティングも可能なものの2つに分かれていた2つのビジネス向けプランが1つになり、「Enterprise」という呼称になった。料金は変更なしだ。

こんにちは、ほけきよです。新年明けましておめでとうございます！ 所信表明ということで。 本年の抱負は『刈』です。昨年は、環境が大きく変わりてんやわんや(特に本職)していましたが、てんやわんやしながら試行錯誤していくうちに、段々と慣れてきました。 その結果、昨年撒いた種がたくさんとあるので、成長具合を見ながら刈り取っていきます。 あっちこっちと目移りの激しい私は、すぐに新しいことに飛びつこうとします。 それよりも、今年はできる限り腰を据えて、今あるタスクをきちんとこなすことに、重点を置きたいと思います。 2019年のテーマは「刈」にします。 いろいろばらまいた種を、着実に一つ一つ刈り取っていこうと思います。その過程でまた色々と面白いムーブメントが起こるだろうと。— imaimai/ほけきよ (@hokekiyoo) 2019年1月1日 ここでも書いたように、意識しなくてももともと新しいことに

こんにちは、ほけきよです。 大学時代からラーメンはよく行くわけですが、 今年も行きたいところをいろいろと開拓していました。 今年は特に、愛知県に越して来たこともあり、回るラーメン屋の幅が(物理的に)広がりましたね。 1年のまとめとして、おすすめのラーメン屋を紹介します！ 東京都 佐市(@錦糸町) 蝋燭屋(@銀座) 饗 くろ㐂(@浅草橋) 麺魚(@錦糸町) JIMOTOYA(麻布十番) 北海道ラーメンひむろ(@錦糸町) 一幻(@新宿) 愛知県 キブサチ(@岡崎市) 麺やOK(@安城市) 虎玄(@豊田市) 番外編・麺 刀削麺(味覚@内幸町) そば(神宮の蕎麦＠外苑前) うどん(うどんバカ一代@香川) パスタ(Amici Miei@hannover) まとめ 東京都 佐市(@錦糸町) 珍しい牡蠣ラーメン。無化調にこだわった牡蠣の出汁は、臭みもなく濃厚で効いていて、とにかく美味しい。 今年何回もリ

こんにちは！ほけきよです！ 年の瀬ですね。今年もいろいろな事がありました。 なにかまとめようとアンケートを取ったところ、大接戦の末、本が優勝を勝ち取りました。 今年良かった○○ 何を書くのがいいでしょう？ 多かったものをブログに書きます！— imaimai/ほけきよ (@hokekiyoo) 2018年12月26日 なので、今年読んだ本の中で、これはイイぞ！という本を紹介します。 上半期は技術本中心だったので、今回は一般的な本を中心に。 ここに紹介する本は、どれも単独で書評を書きたいくらい気に入っている本たちです。 それでは、どうぞ！ NETFLIXの最強人事戦略 自由と責任の文化を築く Google流資料作成術 Webコピーライティングの新常識 ザ・マイクロコピー 誰もが嘘をついている ビッグデータ分析が暴く人間のヤバい本性 人生は、運よりも実力よりも「勘違いさせる力」で決まっている こ

(2018.1227)なんか急にバズったのでちょっと追記しました。 ディープラーニング人材はやばい奴だらけ これから「AIを仕事に導入したい！」と思う人は沢山いるでしょう。 ただ「ディープラーニング」や「AI」という言葉に関しては世間で色々な誤解がされており、正しく現状を理解できている人はとても少ないように思います。 ディープラーニングという言葉はAlexNetがでた2012年頃に流行り出しました。 実際に企業が仕事としてディープラーニングに手を出し始めたのはAWSがGPUインスタンスをリリースした頃からだと思うので2014年ぐらいからでしょうか。 まだ流行り出して５年も経っていない技術であるため、最新の研究レベルでもディープラーニングの全容は明らかになっていなかったり(参照： ディープラーニングの解釈に関するサーベイ論文) 、正しくディープラーニングを理解するための教科書や参考書などもま

The Qiita Advent Calendar 2018 is supported by the following companies, organizations, and services.

ひとりでIoTまるっとチュートリアル Advent Calendar 最終日です。おかげさまで、Qiitaの購読者数も目標の100を超え、多くの人に読んでもらえました。 最終日は、テクニックと言うより、工場をテクノロジーでアップデートするにはどうすればいいのか。試行錯誤や考えていることをつらつらと書いていきます。 データ分析の研究者からスタートアップへこの1年間は、環境が大きく変わり、とても刺激的な毎日でした。思えば、去年の今頃は有給消化中で退職エントリとも言えるアドベントカレンダーを人知れず書いていたわけです。 これの最終日にも書いてある通りで、3年間、データ分析、機械学習、ディープラーニングと、いわゆる"AI"と呼ばれるものを必死で学んだ結果、「集まったデータを料理するよりも、まだ集めていないデータを集める側に回りたい」という思いが強くなり、i Smart TechnologiesにJ

ひとりでIoTまるっとチュートリアル Advent Calendar 2018 24日目 メリークリスマス！いよいよ残すところ後2日になりました。1日目に全体像を眺めて以来、ほとんどの日が各論だったので、最後に全体を振り返っておきましょう。 目次 ・IoTの概要 ・事例 ・エッジ ・セキュリティ ・クラウド0. IoTの概要 まず何より、IoTとはなにか、IoTで使われる技術はどういうものなのか、ユースケースはなにかを知っておく必要があります。Day1でも話しましたが、IoTは技術そのものではなく、技術の集合体です。IoTは目的ではなく手段です。全体像の把握には、以下の記事が参考になるでしょう。 ☑ 最近流行りの「IoT」ってなに？どう使うの？ IoTとは？から、使う際の心構えまで網羅的に書いています。IoTで困っている方はココから始めるのがいいでしょう。 ☑ 目的別！IoTの有益情報ソー