Webデベロッパのためのセキュリティ・チェックリスト | POSTD
安全で堅牢なWebアプリケーションをクラウドで開発するのは 非常に困難 です。それを簡単だと思っているような人は、例えばとんでもない頭脳をお持ちというなら別ですが、遠からず痛い目を見ることになるでしょう。 もし MVP（Minimal Viable Product：必要最低限の機能を備えた製品） のコンセプトを鵜呑みにして、有益かつ安全な製品を1ヶ月で作成できると考えているようなら、プロトタイプを立ち上げる前に一度考え直した方がいいと思います。以下に挙げたチェックリストをご覧いただければ、セキュリティに関するクリティカルな問題の多くをスキップしていることが分かるはずです。あるいは少なくとも、潜在的なユーザに対しては 誠実 であるように心がけ、製品が完全ではないこと、そしてセキュリティが不十分な製品を提供していることを伝えるようにしてください。 このチェックリストはシンプルなもので、決して完
サーバーレスアーキテクチャのパターン別ユースケース - yoshidashingo
セクションナイン の 吉田真吾（@yoshidashingo）です。 昨今のサーバーレスアーキテクチャの実装パターンについて5つの分野でユースケースをまとめました。 実装方法はAWSがベースですが、クラウド各社のFaaSに大きな機能差はないので(そもそもシンプルなコンセプトなので)、FaaS単体よりも、連携可能な周辺サービスまで含めて自分のアプリケーションのユースケースに合っているかどうかが大事になってきます。また、そもそもいくつかの実装はPaaSのオプション機能として組み込まれている場合もあります。よって、この先連携先の機能強化などによってもっと多くのパターンが発見されることになると考えています。 【1】Webアプリケーション シングルページアプリケーション ex. Serverless Single Page Apps Web API REST API GraphQL 非同期Webジョ
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
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