Amazonのジェフ・ベゾスCEOに根掘り葉掘りインタビュー
Business Insiderのヘンリー・ブロジェットCEOは、Amazonのジェフ・ベゾスCEOとはAmazonがサービスをスタートしたばかりの頃からの古いつきあいだそうです。そんなブロジェット氏が、Business Insiderの年次カンファレンスにてベゾス氏にインタビューを行い、めったに突っ込んだインタビューを受けないベゾス氏に対してビジネスとプライベートの両面から容赦なく質問を浴びせまくっています。 Amazon's Jeff Bezos on profits, failure, succession, big bets - Business Insider http://uk.businessinsider.com/amazons-jeff-bezos-on-profits-failure-succession-big-bets-2014-12 ブロジェット氏がベゾス氏に投げ
Breakout detection in the wild
Nowadays, BigData is leveraged in every sphere of business: decision making for new products, gauging user engagement, making recommendations for products, health care, data center efficiency and more. A common form of BigData is time series data. With the progressively decreasing costs of collecting and mining large data sets, it’s become increasingly common that companies – including Twitter – c
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
Google・シュミット会長による働き方とマネジメントを示すスライドが公開中
今やインターネットの巨人にまで上り詰めたGoogleのビジネスについて、その成功の立役者であるエリック・シュミット会長が執筆した書籍「How Google Works―私たちの働き方とマネジメント」が販売されています。この本に関してはシュミット会長と、ラリー・ペイジCEOのアドバイザーを務めるジョナサン・ローゼンバーグ氏によるインタビューがすでに公開されていますが、さらにその内容を詳細に示した約50枚のスライド画像がネット上で公開されています。 How Google Works http://www.slideshare.net/ericschmidt76/how-google-works-final-1 ジョナサン・ローゼンバーグ氏とエリック・シュミット氏は、Googleに加わった時点で自分たちはビジネスを成功させる方法を理解していると考えていました。 しかし、すぐにそれが全くの間違いで
面接の経験豊富なCEOが教える、面接者が聞くと良い8つの質問 | ライフハッカー・ジャパン
今月頭に、私の会社のデザイナーを採用する面接をしました。面接者は「御社のアプリのワイヤーフレームはどこが作っているのでしょうか？ プロダクトチームですか？ それともデザインチームでしょうか？」と質問しました。簡単な質問ですが、その質問をきっかけに会社の制作工程に関する話や、その中で面接者がどのように貢献できるかなど、良い話し合いができました。 私は「あれ、なんだかもう一緒に働いているような感じ...」と思ったのを覚えています。この面接者は今ではうちの社員で、会社にもよく馴染んています。彼のシンプルな質問が、お互いのモチベーションやニーズ、情熱、仕事に対する哲学などを引き出す、本物の会話の扉を開きました。採用活動には20年以上携わっていますが、採用面接でここまで素晴らしい話ができたことはほとんど無いので、今でも驚いています。 面接者が質問をした方が、憧れの仕事に就くチャンスが得られやすいとい
PyCon JP 2014 1日目参加レポート #pyconjp - Time Flies
今日はPyConJP 2014に参加してきた。 プログラミング言語系の会議に参加するのは初めて何だけど雰囲気としては学生時代に参加した学会とだいたい同じ。PyConの場合はほぼPython関連の話題だった。(まあ当たり前なんだけど会議によってはそうでもないらいしい) ちなみに今回の会場では電源は絶望的に少なかったので苦しんだ。 どれも勉強になる発表だったが、以下では特に印象に残った発表について触れる。 Keynote Speech @kennethreitz CH01 Opening~Keynote: Kenneth Reitz - YouTube 1日目のKeynote SpeechはHerokuのPythonプロダクトオーナーでPython Software FoundationのKenneth Reitz氏。 プレゼンではそもそも言語とは何かという話題から入りPythonの2系と3系
Pythonデータ分析系ライブラリのインストール Windows / Mac - Librabuch
PyCon JP 2014 チュートリアル「PyData入門」のお知らせ | Librabuch 上記のエントリで告知した通り、2014年09年12日（金）に行われるチュートリアルの講師を務める御縁を頂いています。29枚あったチケットは完売のようで、若干プレッシャーの高まりを感じる今日この頃です。 さて、チュートリアル開催にあたり、利用するライブラリ群のインストール方法をOS毎に確認していたのでこちらにも備忘録として残しておきます。（参加者の方々には専用経路で別途ご案内差し上げます） 導入手順 共通 Windows版 Mac版 動作確認 導入したいもの 今回導入したいライブラリは下記の通りです。 NumPy Scipy Pandas scikit-learn matplotlib IPython 共通手順 Python3.4.1をインストールしてPATHを通しておきます。（手順問わず） p
[Stan] 傾向スコアを使ったモデル
傾向スコアについて少し学ぶ機会があったので備忘録のための記念Stanです。傾向スコアについては以下を参考にして下さい。 [1]統計的因果推論（傾向スコア）の勉強会資料をアプしてみた（web） [2]傾向スコアを用いた共変量調整による因果効果の推定と臨床医学・疫学・薬学・公衆衛生分野での応用について（pdf file） [3]傾向スコア解析法による因果効果の推定と調査データの調整について（web） [4]調査観察データにおける因果推論(3) - Rによる傾向スコア，IPW推定量，二重にロバストな推定量の算出（web） 概略は以下です。 例えば喫煙の体への影響（例えばガンになったかどうか）を知りたいとします。被験者のデータ（性別・年齢・学歴・ストレスがあるか・飲酒するかどうかなど）とガンかどうかのデータがあるとします。この場合、喫煙する人は男性で年齢が高めでストレスがあって飲酒をする人がとても
![[Stan] 傾向スコアを使ったモデル](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6dd47fc6d4f1350f750e06f795fbefc00a2de5d7/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fblog-imgs-67.fc2.com%2Fh%2Fe%2Fa%2Fheartruptcy%2F201408_ggpairss.png)
第４２回Tokyo.Rを開催しました。 - yokkunsの日記
第４２回Tokyo.Rを開催しました！ https://atnd.org/events/54680 今回は、いつもと違って、Y!Jのでの開催で、 株式会社Qubital（キュービタル）データサイエンスさんの社員の方々がスタッフをやってくださいました。 ありがとうございます！！ 前半セッション R入門（dplyrでデータ加工)：@gepuro R入門（dplyrでデータ加工)-TokyoR42 from Atsushi Hayakawa ggplot2によるデータ可視化：@yokkuns Tokyor42 ggplot2 from Yohei Sato Rコードと実行結果：http://rpubs.com/yokkuns/27108 データ分析するときの4つの視点：@yokkuns Tokyor42_r_datamining_18 from Yohei Sato Rコードと実行結果：http
プログラマが持つべき心構え (The Zen of Python) - Qiita
はじめに この記事はstackoverflowのThe Zen of Pythonに関する質問と解答(CC BY-SA3.0 ライセンス)を訳したものです。 The Zen of Pythonの日本語訳は"我々は「Python」に何を求めているのか?"を参考にしました。 The Zen of Pythonとは The Zen of Pythonとは、Pythonプログラマが持つべき心構えを簡潔にまとめたものです。 Pythonを書かないプログラマにとっても、これは大いに役に立つはずです。 ちなみに、"Zen"は日本語の「禅」です。 最初から全文を読もうとする必要はありません。この記事にざっと目を通してみて、気になった部分を読むことをおすすめします。 全文はPythonインタプリタ上で The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better
Python 2.7.x と 3.x の決定的な違いを例とともに | POSTD
Pythonを始めたばかりのユーザーの多くが、どちらのバージョンを使えばいいのか迷っています。私の答えは、「気に入ったチュートリアルに書かれているバージョンにしましょう。そして、あとで違いを調べてください」という言葉につきます。 それでは、新しいプロジェクトを始めるときにはどちらを選べばいいのでしょうか？ 使おうとしているライブラリを全てサポートしているなら、2.7.x系と3.x系のどちらを使ってもよいでしょう。そうはいっても、この2つのメジャーバージョンについて大きな違いを見ておくのは良いでしょう。どちらかのみでコードを書いたり、プロジェクトに使おうとしている時によくある落とし穴を避けられるからです。 __future__ モジュール Python 3.x で導入されていて Python 2 で使えないキーワードについては、 __furute__ モジュールをインポートすることで Pyt
誤解しやすかったり紛らわしかったりする統計の話達 - Interdisciplinary
統計の話題で、こういう誤りをよく見るなあ、とか、ここら辺はややこしいなあ、的なものを、エッセイ風に書いてみます。 各トピックの最後に、参考資料を紹介したりします。 色々な話題を扱うので、エントリー全体で、このくらいの知識を持っている層向け、みたいな想定はしていないです。下に行くほど、知っている人向けになる、という感じ。 標本数と標本の大きさ 調べたい集団全体から採り出した個体の数の事を、標本数と書くのをよく見かける。でも正確にはこれは、標本の大きさと言う。この違いは、標本という言葉をどのように捉えるか、に起因するもの。標本を、調べたい集団に属する要素と考えるか、含まれる集合と捉えるか。前者で考えると標本数を使う事になるけれど、抽出した集まりそのものを標本とすれば、標本数とは言えなくなる。で、集合に属する要素の数の事を、集合論では大きさというので、それを踏まえて、標本の大きさと言う。 たとえ
[D] 一ヶ月悩んでQC-20i(2個目)を購入！
って、実はこれ2個目。良すぎるとなかなかブログに書けなくなる事がある典型で、このBOSEのQC-20iは2013年ベストバイガジェットと言っても良かったノイズキャンセリングヘッドホン。 \backspace.fm\の初期でもかなり絶賛してて、ことある毎に良さをアピールしつつも、ブログに書き忘れてしまっていたんですが、2個目の購入にして遂にブログを書きました！ この製品、BOSEが2013年に発売したインイヤータイプのノイズキャンセルヘッドフォンです。 BOSEの製品紹介ページリンクは↓ Bose QuietComfort 20i 製品概要 | ノイズキャンセリング | ヘッドホン | Bose ボーズ 通常ノイズキャンセリングヘッドホンっていうとオーバーヘッドタイプのヘッドフォンを想像する人が多いかと思うんですが、これはインイヤータイプです。 以前はQC3というこれまたBOSEの定番ノイズ
![[D] 一ヶ月悩んでQC-20i(2個目)を購入！](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b6dd57a8ee5956e7ac0c0d4a18579385eded0ee8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffarm3.staticflickr.com%2F2929%2F14619899709_1eed2abbfd_c.jpg)
フリーランス必見！無料で使えて必ず役に立つwebサービス50選！
日々誕生しているwebサービス。現在では、どのようなサービスがあるのかわからないくらい膨大な数になっています。そのため、このサービスはどんな機能を持っていて、どのサービスが自分にあっているのかわからないという方も多いのではないでしょうか？ 今回は、その中からフリーランスの方に必ず役に立つサービスを厳選して50個ピックアップしてみました。 ぜひ参考にしてみてください。 オンラインストレージ1.Evernote 日常の細かな気づきをメモすることや様々な形式のファイルをアップすることが可能なサービスです。また、クラウド上でデータを管理しているため、あらゆるデバイスからデータへアクセスすることができます。 利用料金が無料のスタンダードプランは、月に60MBまでアップすることが可能で、総容量の制限はありません。 2.Dropbox ドキュメントや写真、動画などのファイルをアップすることができるサービ
アメリカに行くなら、なるべく早めに取得しよう！ESTAの申請方法 | TRiPORT（トリポート）
以前、アメリカに入国の際必要な「ESTA」についてご説明しました。■アメリカへの通行手形！ESTAの事前申請はお済みですか？ では実際、ESTAってどうやって取得すればいいの？と思うはず。こういう入国手続きに関わる書面ややりとりは、何かと早めにやるのが吉。ということで、今回はエスタの申請方法について詳しくご説明します。申請の手順まず、米国大使館のエスタの申請のHPへ行きます。 下へスクロールするとこのようなURLが現れます。ここからエスタの申請ページにとびます。ページ上部から言語を日本語へ変更できます。パスポートとクレジットカードを用意し、新規認証の申請を選択します。入力画面で、＊のついている項目の入力は必須です。すべての回答を英語(ローマ字)で入力します。電話番号はJAPAN(+81)に続けて最初の0を除いた番号を入力してください。パスポート番号は間違えのないように正確に入力しましょ
今から統計学を学ぶならコレ！間違い無しの超良質記事まとめ10選。 | SIROKグロースハックブログ
グロースハックを本格的にしようとすると、統計学が出来ると凄く便利！今回は、この記事を見ておけば今からでも統計学を使いこなせるようになる記事をピックアップしましたので、ご覧下さい！ ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学 本にもなっている統計学の入門には最適な決定版サイト。広く使われている統計手法について分かりやすく解説されています。 オンラインで無料で読める統計書22冊 Web上で閲覧可能な統計書がまとめられている超お得な情報が詰まっている記事。 WEBで読める統計関係の良質な資料 統計に関する良質な資料がまとめられている記事。 統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 統計について学べる入門書についてまとめられている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント 統計学を学ぶ上で、重要なポイントが整理されている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい
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