Python使いで『今後はデータビジネスの現場かも』って人、NimData/Arraymancerをさわってみておこう。 - Qiita
Python使いで『今後はデータビジネスの現場かも』って人、NimData/Arraymancerをさわってみておこう。Python機械学習Nimarraymancer創薬ダジャレ はじめに 本エントリーは、主には、python使いな人でデータビジネス界隈でのバッチ処理/ストリーム処理やIoTのエッジ端末側のことが気になっている人の流し読み向けポエムかと。 前提とする近未来像 IoT+AIな開発案件で、サーバー（クラウド）側での学習済モデルを迅速にフィールド展開（モバイル端末やIoTエッジ端末へのデプロイ）することがしばしば求められるようになっている状況。 #参考TensorFlow Liteのliteな話 IBM QやMS Q#など量子コンピューティングな界隈がざわついている年の瀬に地味な話だろうけど 、通信速度に制約ある限り、必要な話。今後の展開先としては、『自律的にふるまうドローン、
「若手に劣るベテラン」問題と、「トッププロ」の凄まじさについて。
前から疑問に思っていた事の一つに、若手に負けるベテランの存在があった。 普通に考えれば、ベテランというのは経験豊富な方々だ。知識も経験もそこそこあるわけだから、少しぐらい仕事を覚えた若手になんて負けるはずがない。 そう、負けるはずがないのだ。 けど現実問題、僕の周りにはビックリするぐらい使えないベテランがいたり、異なる専門分野からやってきた門外漢の方が、専門分野にいる人間よりも博学だったりする事例があまりにも多すぎるのである。 これ、ほんと何でなのか疑問で疑問で仕方がなかったのだけど、最近になって 「素人」と「プロ」、そして「トッププロ」の違いがどこにあるのかがようやく腑に落ちてきた。 というわけで今回は、この3つの人種について、段階を追って説明していこう。 素人とプロの違いがマニュアルを使えるかどうか 日本の医者のほとんどは、医学部を卒業し国家試験を合格した後、病院勤めを開始する。 普通
「職務経歴書長すぎ」日本人の文章の問題点 - グローバル経営の極北
職務経歴書に「メッセージ」や「構造」がない 私は仕事柄よく履歴書や職務経歴書を見るのだけれど、そこに「メッセージ」が込められていないものが多くて勿体無いなといつも思う。例えると、商品名しか書いてない広告を読まされているような感じになることが多い。 労働市場では自分は「商品」なので、的確な言葉や描写で自分の経験やスキルを示して、どうやったら「買ってもらえるか」を考えるのが大切かなと。 まあ「誇大広告」という言葉もあるように、職務経歴書をいくら「お化粧」しても自分のスキルが上がるわけではないけれど、まずは文書から自分を「魅力的に見せる」というのは、転職活動においては非常に重要。 そして、より本質的な課題としては、職務経歴書の文章に「構造」がないことがある。実はこれがメッセージの弱さにも繋がっている。この点はすごく強調したい部分。 残念ながら日本では、文書は標準的なフォーマットに則って論理的かつ
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