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ブックマーク / postd.cc (5)

  • プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問 | POSTD

    情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 AmazonMicrosoftGoogle のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。

    プログラマの採用面接で聞かれる、データ構造とアルゴリズムに関する50以上の質問 | POSTD
  • データサイエンティストのためのEmacs | POSTD

    Robert Vescoは、ニューヨーク市で開催されたInsightプログラム、2015年1月期のメンバーです。彼は最近、メリーランド大学で経営学の博士号を取得しました。以下の記事は彼の個人 ブログ に元々投稿された記事で、データサイエンティスト向けのツールとしてEmacsを紹介したものです。彼は現在、Bloomberg LPでデータサイエンティストとして働いています。 RやPython、SAS、Stata、SQL、そして、ありとあらゆるデータサイエンスのプログラミング言語に対応したエディタが欲しい。IDEライクな機能を持つエディタが欲しい。全てのプラットフォームやターミナルで機能するエディタが欲しい。文芸的プログラミングのファンである。高度なカスタマイズが可能で、ほとんどのエディタが消え去ってしまった後でも存続するようなエディタが欲しい。こういった希望を満たしてくれるエディタはEmacs

    データサイエンティストのためのEmacs | POSTD
  • PythonとQGISを使って地理空間を可視化する – UFO目撃情報でのケーススタディ | POSTD

    イントロダクション このチュートリアルでは、とあるデータサイエンティストの典型的な1日の過ごし方をご案内しましょう。まず地理空間のデータセットを入手し、不要なものを整理し、補強し、可視化します。使用するツールはPython、BeautifulSoup、pandasとNominatimライブラリ、そして地理情報システムの組織で広く使われているオープンソースの地図ソフトウェア、 QGIS です。 データセットになるのは、全米UFO情報センター(NUFORC)の このページ に掲載されているアメリカ全土のUFO目撃情報です。目標は、過去12カ月間に目撃されたUFOの地図を可視化することです。可視化によりデータセットをはっきりと示し、調査して、目撃されたとされるUFOの行動をよりよく理解することができます。可視化は地図作成プログラム内で行われます。QGISは地理空間データの手軽な試験的分析に特に向

    PythonとQGISを使って地理空間を可視化する – UFO目撃情報でのケーススタディ | POSTD
    kazutaka83
    kazutaka83 2015/07/17
    ZDCジオコーダAPI使わせてくれー。作るのめんどくさいねん。
  • 開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD

    システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPython技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ

    開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
    kazutaka83
    kazutaka83 2015/02/28
    大規模データを扱うときはPandasだとインポートできないことがある。現状数十万レコードなんでなんとかなってるけども。RDBMSとつないでごにょごにょするってのが今後の課題。
  • Pythonにサヨナラを | POSTD

    ずっと先延ばしにしてきた記事を書きます。決別宣言ではなく(ずいぶん前に離れていますし)、ただ自分が歩んできた道を振り返ったに過ぎません。Pythonの世界に別れを告げてずいぶん経つのに、これまでサヨナラを言う勇気がなかったのです。 何年も前にPythonを卒業したとはいえ多少の愛着は残っており、戻る可能性もあると思っていました。PyCon 2013への提議が却下されたことは頭にきましたが(面白い話をしようと思っていたのに!)、この件で自分はもうPythonコミュニティの一員ではないのだと確信しました。 Pythonは私が初めて(もしかしたら唯一)参加したプログラミングコミュニティです。自らの意思でこの世界に入ろうと決意し、Pythonを選びました。大学にいた頃はSchemeとSmalltalkに興味があり、どちらも面白いアイデアの詰まった高尚な言語だと思っていました。ただどちらも実用的とは

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