自分がGoogleに入った時の話
自分がGoogleに入った時の話 はじめてこの社名を知ったのは、高校生の時。自他共に認めるパソコンオタクだったぼくは書店で月刊アスキーを立ち読みしていた。そこで、新しく登場した検索サービスについて丸々1ページ使って紹介されていた。その速さの秘密は、インターネット全体をメモリに載せて処理をしているかららしい。信じられない量のメモリを持っている謎の会社。それがGoogleをはじめて知った瞬間だった。 大学は東大に進んだ。志望した主な理由はお金がある大学だと聞いたから。なぜお金が大事か？それはお金がないと速いコンピュータが買えないから。高性能なコンピュータが使いたかった。幸い無事に入学でき、その後無事に志望していた理学部情報科学科に進学した。そこには数百台程度のクラスタがあって、それらを使って友人らとオセロのAIの開発を競った。なぜそんなことを熱心にやっていたのか正直わからない。自分にとっては小
私はこうして Google に入った (SWE・新卒編) - ふしみのブログ
最近、Googleや大学が開催しているキャリアイベントなどに参加する機会がおおかったので、そこで話したことをまとめて書いてみました。2017年4月入社なので、現在2年目が終わろうとしているところです。 なるべく汎用的に、具体的な対策を中心に書いたので、他の外資系企業の採用面接にも役立つかもしれません。参考にしていただければ幸いです。 応募時の経歴 狭義の Computer Science 専攻ではありませんでしたが (電気情報工学科→学際情報学)、選択科目によってはコンパイラやプログラミング言語を自作する実験など計算機科学っぽい科目もありました。 学生のあいだにインターン・フリーランスエンジニアとして業務経験がありました (C++ / Obj-C / Swift)。そのことを記載した上で新卒採用として応募しました。 英語力 留学経験・英語での勤務経験はありませんでした。TOEICは800点
「“統計的に有意差なし”もうやめませんか」 Natureに科学者800人超が署名して投稿
「統計的に有意差がないため、2つのデータには差がない」──こんな結論の導き方は統計の誤用だとする声明が、科学者800人超の署名入りで英科学論文誌「Nature」に3月20日付で掲載された。調査した論文の約半数が「統計的有意性」を誤用しており、科学にとって深刻な損害をもたらしていると警鐘を鳴らす。 「統計的に有意差がない＝違いがない」は間違い 例えば、ある薬の効能を調べたいとする。統計学では一般的に「仮説検定」を行って薬を与えたグループとそうでないグループを比較し、薬効の指標となる何らかのパラメータに統計的有意差があるかどうかを見る。仮説検定は、2つの事象の差異が偶然生じたものかどうかを統計的に結論付けるものだ。 もし、統計的有意差がある（薬を与えた群のパラメータの方が有意に大きい）なら「薬には効能がある」という結論を導けるが、有意差がなかった場合はどうだろうか。 「統計的有意差がある＝薬効
「ノーベル賞がつらかった」田中耕一が初めて明かした16年間の“苦闘” | 文春オンライン
あと1ヶ月ほどで、「平成」が幕を閉じる。平成とは私たちにとってどのような時代だったのか、さまざまな事件・出来事から激動の30年を見つめる「NHKスペシャル」のシリーズ「平成史スクープドキュメント」。第5回は、平成を彩ったノーベル賞に焦点を当てた。 平成に入って、自然科学系ノーベル賞を受賞したのは18人（アメリカ国籍取得者含む）。その中でも世界を驚かせたのが、2002年（平成14年）にノーベル化学賞を受賞した田中耕一だ。いち民間企業のエンジニア、修士号すら持たない研究者に化学賞が贈られたのは、世界で初めてのことだった。バブル崩壊の後遺症に苦しみ、「失われた20年」と言われた時代。中年サラリーマンの快挙に、日本中が沸いた。
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