本記事は、下記の記事の翻訳です。著者の許可を得て翻訳しました。 この記事はフォースクエアの技術的リーダーシップを簡潔に説明したガイドだ。 ベン・ホロウィッツの「良いプロダクトマージャー、悪いプロダクトマージャー」からインスピレーションを得ている。 チームワーク / Teamwork 良いテックリードはチームの一員として振る舞い、自分の成功とはチームが成功することだと考える。面倒で退屈な仕事の一部を担って障害物を取り除き、チームが100%のパフォーマンスで稼働できるようにする。チームの技術的能力を拡大し、システムの重要な知識が属人化しないように務める。 悪いテックリードは注目の集まる仕事で自分の成果を示すことを好む。その成果は部分最適に留まり、開発チームのアウトプットを増やすにはエンジニアの人数を増やすしかない、という状況から脱することができない。 技術的ビジョン / Technical v

- はじめに - Qiitaは、プログラミングに関する知識を記録・共有するためのサービスです。 Qiitaアカウントには企業情報が紐付いている場合があり、Qiitaの様々な記事から情報を取得し分析する事で「機械学習を記事を多くストックしている勉強熱心な会社はここだ！」等といった事が分かるのではないかという思いから、Qiitaのアカウント情報を取得するスクリプトを書きました。 その時のただのメモです。 - Qiita API - QiitaにはAPIが存在します。 以下のQiita記事でAPIのPythonクライアントを書いている人が既に居たので、こちらを利用します。 Qiita API v2のPythonラッパー実装した - Qiita pipで導入します。 pip install qiita_v2 以下から「個人用アクセストークン」にread権限を付けて発行します。 https://qi

出版市場のシュリンクが止まらない。 年明け早々話題となったこのニュース、見ていてなんだか残念な気持ちになってしまった。 表示できません - 雑誌 - Yahoo!ニュース この流れはまだまだ止まらない、 というかますます加速するのではないか、と思う訳です。 もう10年以上前から、出版市場は減少トレンドに入っていて、全く抜け出せそうにない。 出版不況だ、斜陽産業だ、と出版社のお偉いさんはぶつぶつ言いながら、特に何もしようとしない。 で、シュリンクし続けていく出版市場の中で、特に雑誌が売れなくなってきている。 でもね、売れないだけじゃなくて、儲からない。 もっともっと雑誌がおかれている状況は厳しいのです。 この前読んだビジネスモデル・ジェネレーションに当てはめて考えると マルチサイドプラットフォームなんだけど、 バランスが歪みまくって身動きとれなくなってるんだな、と思った。 ビジネスモデル・ジ

これは黒木玄(@genkuroki)先生の以下のツイートを受けた小ネタです。 https://t.co/ejyfiAN47a#統計 これはいい話を読ませてもらった。 真の分布を含まない確率モデルでのフィッティングでどのように嫌なことが起こるかを知っていることは大事。(←まさにこれに尽きる話題だと思う。) あと、この手の数値実験はとても楽しいので、みんなで遊んでみるべきだと思う。— 黒木玄 Gen Kuroki (@genkuroki) 2018年3月4日 元のアイデアとしては、以前の統計モデリングにおける「モデリング手法の選択」談義を踏まえています。 ネタとしては非常に簡単なので、以下にRで書いたコードを並べておきます。冒頭の5つのパラメータと、各種乱数シードを変えれば結果は色々変わるはずです。 # Generate an independent variable: controlled

Ryo/Japan-Cowboy /Microsoft BizApp MVP and Regional Director•1.3K views

ひらい・よういちろう／ＢＣＧデジタルベンチャーズ（ＢＣＧＤＶ）マネージング・ディレクター＆パートナー アジア大洋州 兼 日本代表。1974年、東京都生まれ。米国の公立高校を卒業後、東京大学経済学部卒業。三菱商事を経て、ＢＣＧ（ボストン コンサルティング グループ）へ入社。その後、ウォルト・ディズニー・ジャパン、オリコン取締役副社長兼ＣＯＯ、ザッパラス代表取締役社長兼ＣＥＯを経て、ＢＣＧに再入社。同社パートナー＆マネージング・ディレクターを経て、ＢＣＧＤＶ東京拠点を立ち上げ、現在はＢＣＧＤＶマネージング・ディレクター＆パートナー ジャパンヘッドとして同拠点を率いる。デジタル領域における企業・事業戦略や事業開発などを中心に数多くのプロジェクト、事業立ち上げを手掛ける。BCGウェブサイト https://www.bcg.com/ja-jp/default.aspx 平井陽一朗のデジタルイノベーシ

2月2日に開催された「情報処理学会・ソフトウェアジャパン2018・ITフォーラムセッション・ビッグデータ活用実務フォーラム」の資料。 https://www.ipsj.or.jp/event/sj/sj2018/ITF_Bigdata.html

独立系Sierから社内SEに転職して、1年あまりが経過しました。 Sierの頃は、週休2日制でしたが毎日帰宅するのが22～23時くらいでした。 給料も600万円（手取りじゃないです、ボーナス含む）あった。 まあこれでも恵まれていた方かと。 で、現在社内SEに転職して、 休みは会社カレンダーなのでたまに出勤します。 年間休日は前の会社よりも20日少ないけど、有給休暇はほぼ取れるので そんなに変わらないかも。 終業時間はほぼ定時。 給料は100万とは言わないけど、かなり下がった。 でも、毎日家族と夕食食べることができるし、 平日の使える時間というものは増えた。 休日出勤は皆無。 とまあ、生活面ではこんな感じです。 問題は仕事面です。 Sier時代は、自分の仕事が会社の売り上げに直接結びつくので 開発に従事することができた。 売り上げが上がると自分たちのシステム開発がささえているという自負があっ

この講座のオリジナルは、Googler（Googleの従業員）向けに開発したもので、これまでに1万8000人以上が受講した。その成果がDaydreamのカメラカリブレーションやGoogle EarhのVR機能、YouTubeのストリーミング品質の向上などに反映されているという。 関連記事 Google、プログラミングができなくてもAIツールを作れる「AutoML」のα版提供開始 Googleが、少量の教師データをアップロードして転移学習させるだけでAIツールを構築できる「Cloud AutoML」を発表した。まずは画像認識向けの「AutoML Vision」のα版を提供開始する。 Google、音声認識システム訓練用データセットをオープンソースで提供 Googleが、クラウドソーシングで集めた6万5000件の短い英単語の音声録音のデータセット「Speech Commands Dataset

アップルの時価総額がマイクロソフトのそれを抜き、世界で2番目となった*1。数年前の状況からすれば、俄かには信じ難いほどの快挙だと言える。 こうした事実を受け、コンピューター業界における新しい時代の幕開けを宣言するような論調は枚挙に暇がないが、アップルとマイクロソフトは、いまやビジネスモデルも事業領域もまったく異なる会社であり、アップルの台頭をもって、それ即ちマイクロソフトの失墜を断じることはできないし、何よりそうした文脈ではアップルのビジネスモデルを正確に理解することは難しいように思われる。 アップルとマイクロソフトのジネスモデルや事業領域が異なるものであることを表す非常にシンプルな事実は、下のグラフを見てわかるとおり、アップルの台頭によってマイクロソフトの利益はまったく脅かされていないということだ。 確かにアップルの利益は劇的に伸長しており、この勢いであればマイクロソフトの利益を上回るこ

本書は、アメリカのビジネススクールで、ハイテク関連企業の 製品戦略を学ぶ際の教科書として使用されているらしい。 実際の事例を元に分析しており、何をどのように考え、 成功したか、復活したか、失敗したか、が紹介されている。 事例はすでに古く感じるところもあるが、本質的な部分は今でも有効。 経営においても、製品戦略においても、 ビジョンを示すことが重要であることは理解できたが、実践するのは本当に難しい。 プロダクトストラテジー~最強最速の製品戦略 作者: マイケル・E・マクグラス,菅正雄,伊藤武志出版社/メーカー: 日経BP社発売日: 2005/04/14メディア: 単行本購入: 1人 クリック: 14回この商品を含むブログ (6件) を見る やはりビジョンは大切 ビジョンには達成すべき目標が含まれていないとだめ。 それを明確にすることこそがビジョンの策定なのだな。 企業には戦略ビジョン策定の優

ベイズ推論による機械学習入門の内容 本の中身の概要 機械学習とベイズ学習 基本的な確率分布 ベイズ推論による学習と予測 混合モデルと近似推論 応用モデルの構築と推論 個人的な所感 誰にオススメか オススメじゃない人 機械学習自体に入門したい人 線形代数や微分積分の基本に自身がない人 オススメな人 ベイズ推論による機械学習入門の内容 機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書) 作者: 須山敦志,杉山将出版社/メーカー: 講談社発売日: 2017/10/21メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る 本の中身の概要 機械学習とベイズ学習 この章では回帰、分類、クラスタリング、次元削減などの機械学習における基本的なタスクについてサラッとおさらいし、 これらのタスクを実際に実行するための方法として「ツールボックスとしての機械学

企画の承認を得たら要件を整理して共有し、成果物レビューしてリリースされたらプロモーションを行う。言葉にすると簡単だけど、プロダクトマネジメントが一筋縄では行かない理由は何なんだろうか。 自分たちが提供できるもの、提供したいものを作ってしまう病（自社都合の引力） ユーザー要望の背後に潜む本質的問題を発見しなければならない 様々なステークホルダーがプロダクトに対して異なる理想像を描いている ユーザーは期待通りに都合よく動いてくれない 企画した通りに実装されることはない 実はプロダクトだけの問題ではない あ、7つにしようとしたのに一個足りない。 真の顧客ニーズは何か、競争環境はどう変わるのか、何もかもが不確実で正解がわからない。そんな中で、とにかくPMはいろんな専門家の力を結集してプロダクトを作り、顧客に届ける必要がある。ただ専門家固有のメンタルモデルによるバイアスがあったり、専門家同士の共通言

ブログをするからには多く読まれたいですよね。アクセス数を増やすにはどうしたら良いんでしょうか？ 簡単に10個に分けてまとめてみました。 1．毎日更新するほんとにこれは基本だと思います。毎日更新するだけで、アクセス数は簡単に伸びてしまいます。それなりの記事を毎日更新していけばファンもつきやすいですし、更新し続けるということが重要です。記事数を増やさないと、検索もされないのでとにかく書きまくることです。 ２．1,000文字以上書くこれも基本中の基本。中身の無い記事は全く読まれませんし、そういう記事が多いブログは読まれませんよね。1,000文字と言うのは私が勝手に考えている基準で、「それぐらい書けば内容は充実するだろう」と言うことです。 1,000文字と聞くと多いように思いますが、慣れてくれば結構簡単に書けてしまいます。ここで「無理！」と思っている人はそれまでですね。ほんとに意外と短いですよ。こ

今回は、非デザイナーがいつも頭を悩ますアイキャッチ画像に関して。「イメージは頭の中にあるのだけど、上手くできない…！」そんな悩みを現役デザイナーのOMGさんに「お洒落に作るポイント」と「オススメ無料ツールの使い方」を含め、解説してもらいました！ アイキャッチは第一印象を決める ブログを書いていると必ず必要になってくるのがアイキャッチです。「タイトル画像」とか「扉絵」とか色々呼び方はありますが、ブログの記事の内容を視覚的に伝達する重要なものになります。 人間関係でもそうですが、第一印象ってすごく大事じゃないですか。初見でポジティブな印象を与える事ができれば、その後の話はスムーズに進みます。 ブログのアイキャッチも同様ですね。「なるべく格好良くしたい」多くの方がそう思っているのではないでしょうか。 デザイナーならそういったものを作るアプリケーションだったりノウハウは持っていると思うのですが、今

Photo by Gael Varoquaux 高村です。 paiza(ギノ)に入社してからもうすぐ2年、今は開発チームのリーダーをしています。新卒でITエンジニアとして働き出してからは、10年弱ぐらいですね。 前職は大手SIerだったのですが、退職時は上司からびっくりするほど引き止められて、「ここでやっていけないならどこへ行っても同じ」「ここを退職して転職なんかしたら苦労するぞ」みたいなことを言われました。大企業だとありがちなことですよね。 実際そういったことを言われて、「転職に興味はあるけど、踏み出すのが不安になってきた…」と思っている人は、結構いるんじゃないでしょうか。 だから今回は、SIer村を辞めて出ていった自分が、なぜ出ていったのか・その後どうなったのか、また実体験から感じた「いい転職のためにやった方がいいこと」についてを書きます。 ■私の簡単な経歴 ■ざっくり学生時代の話 ■

With most residential solar panels installed by smaller companies, customer experience can be a mixed bag. To try to address the quality and consistency problem, Civic Renewables is buying small…