2019年もついに終わりを迎え、2020年になろうとしている。 6月末に転職してから半年が経った。 SESから自社開発になり、自分の動き方・考え方も少しずつ変化したように感じられる。 技術的な部分だけではない、前職とはまた違った観点でエンジニアリングそのものの難しさを実感している。 しかし、自社開発ならではのサービスとチームの距離の近さは素晴らしく、一つ一つサービスを良くしている実感を得られるのはやはり楽しい。 同僚も優秀な方ばかりで、転職して良かったと心から思う。 一方で、この半年で心の奥底からふつふつと湧いてきたものもあった。 コンピュータサイエンスへの興味だ。 コンピュータサイエンスへの憧れ 僕は工業高校を卒業してからすぐ、石油天然ガスのプラントに就職。 その後、1年半でベンチャー企業（SES）に転職。 そして再び1年半後、現職（Webサービス開発）に転職、という経歴を持っている、2

俺は世界史の面白さをもっと世に広めたいと思っている。 そう思って始めた「俺の世界史ブログ」だが、このブログのあらゆる方面からのトップ10記事に世界史の記事が並んだことはほとんどない。 上位に並ぶのはこのブログの看板と言ってもよい「ベスト100シリーズ」の記事であったり、日本の現状に物申す系の記事だったりする。 www.myworldhistoryblog.com www.myworldhistoryblog.com www.myworldhistoryblog.com これはこれでありがたいことなのであるが、やはり世界史ブログたるもの世界史記事をメインにしたいという思いがある。 そしてこのブログのキャッチコピーが「世界史を面白く」なので、できるだけ面白く読めるようにしたい。 そんな想いもあり、今回は当ブログ初の世界史をテーマにベスト100シリーズを作成することにした。 実際に作ってみるとあ

どうも、しんざきです。 実を言うと先月・先々月と、プロジェクトが割と生死をさまようレベルで炎上しておりまして、夢のデスマ王国という風情だったんですが、お蔭様で今月はだいぶ落ち着いてきまして、若干人間的な生活が出来る状況になってきました。 デスマ程健康に悪いものはこの世に存在しないと思います。 失敗した時の話をします。 十年近く前の話ですが、システム開発の会社に勤めていたことがあります。 それ程有名な会社ではないのですが、一応独立系で、社員は4桁に届かないくらいで、SI案件とSES案件が大体半々くらい、自社業務と客先常駐も大体半々くらいという、まあよくある「昔ながらのシステム開発会社」だったと思います。 私はその会社で、主に金融関連のプロジェクトを担当する部署に所属していました。 ぬるい案件もあれば地獄案件もあったのですが、まあそれはいずれ、ほとぼりが冷めた頃に書こうと思います。 某大きな銀

データベーステーブル設計の基礎の基礎～エンティティの抽出・定義から正規化まで 適切な形でデータベースのテーブルを設計し、運用するには？テーブル設計に必要な初歩を日本MySQLユーザ会副代表の坂井恵さんが丁寧に解説します。 金融系アプリ、ゲーム、人工知能などなど……。どんな種類のシステムを開発する上でも、避けて通れない領域があります。データベースです。データを適切な形式で格納し、取り出す。単純明快ながらも奥深いこの仕組みは、多くのシステムの根幹を支えています。 しかし、適切な形でデータベースのテーブルを設計し、運用するのは簡単なことではありません。「良いテーブル設計」のためには知識と経験が不可欠です。今回は日本MySQLユーザ会の副代表である坂井恵さんに、これからテーブル設計に着手する方に向け、設計に必要な技術と、良い設計を作るための考え方を教えていただきました。 坂井恵（さかい・けい） @

リレーショナルデータベースが話題に挙がるとき、私は何かが足りないと思わずにはいられません。データベースはあらゆるところで使われており、その種類も、小規模で便利なSQLiteからパワフルなTeradataまで様々です。しかし、それがどういう仕組みで機能しているかを説明したものとなると、その数はごくわずかではないでしょうか。例えば「リレーショナルデータベース 仕組み」などで検索してみてください。ヒット数の少なさを実感できると思います。さらにそれらの記事は短いものがほとんどです。逆に、近年流行している技術（ビッグデータ、NoSQL、JavaScriptなど）を検索した場合、それらの機能を詳しく説明した記事はたくさん見つかると思います。 リレーショナルデータベースは、もはや大学の授業や研究論文、専門書などでしか扱われないような古くて退屈な技術なのでしょうか？ 私は開発者として、理解していないものを

アイザック・ニュートン卿は、自分が賢い 人間だと信じていた。微分積分学や重力理論 を発明(inventing)したのだから、金融投資(investing) ができるくらい賢いはずだよね？まぁとにかく、短く まとめると、1720年 に起こった南海泡沫事件という全世界 的な投機ブームで、彼は(現在の価値で)$4,600,000を失ったんだ。 後にニュートンはこう言った。 “私は天体の動きを計算することはできるが、 人々の狂気については計算できない” 彼のために勉強しよう これまで市場、制度、民主制全体は 何度もおかしくなってきた。— 群衆の狂気だ でも君が人間に失望していたときですら、 ハリケーンが起きれば、みんなで協力してきたし、 コミュニティは問題を解決してきた。人々はよりよい 世界のために戦ってきた。— 群衆の英知だ！ しかしなぜ 群衆は狂気に向かったり 賢くなったり するのだろうか。

ご存知の方もいらっしゃると思いますが、2018年3月31日で10年務めた丸善キャンパスショップを退職しました。

このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2.  データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (

パッケージベンダーとシステムインテグレーター（以下、SIer）は、同じようにコンピュータシステムを扱うビジネスでも、まったく違うビジネスモデルです。それを忘れた結果、リリースはしたもののさっぱり売れず、また売り方も分からずに放置され、利益が出た年に特損で処理されるパッケージが無数に存在しています。 そのメカニズムと対応をノヤン先生が解説します。 今日はパッケージの完成度とソリューション、それを踏まえたマーケティングの基本設計の話を、SIerの例で説明しようかの。 ある日、SIerと呼ばれるコンピュータシステムの開発を業務とする企業でマーケティングに携わっている人から、こんな質問を受けたんじゃ。まぁ質問というより愚痴じゃがの。 「新しく作ったパッケージがさっぱり売れなくて困っています。業務系のシステムなのでコンシューマ系のアプリのようにダウンロードで勝手に売れる訳もないし、でも経営者は『パッ

はじめに こんにちは！ 新規事業開発室の山口 (@yamarkz)です。 今年もゴールデンウィークに入りましたね！ 5/1 5/2を休日にできれば今年は9連休になります。社会人の方からすると、まとまった休日を取ることができる貴重な時間です。旅行に行ったり、趣味に時間を使ったりと過ごし方は様々かと思います。 そんな1年の中でも貴重なまとまった休日が作れるGWに、何か新しいことを学びたい！という方向けにブロックチェーン技術の学び方を紹介していきたいと思います。 自身がこれまでブロックチェーン技術に関わってきた中で学んできた内容を惜しみなく紹介します！！ はじめに ブロックチェーン技術の勉強方法の流れ 理論を理解するためのインプット材料 書籍 ブログやネット記事 スライド Youtube 動画 サロン 学校に通う Twitter コミュニティへの参加 実践し、理解を深める 人に説明する ブログを

〜〜が知っておくべきサイト20選とか、エンジニアなら今すぐフォローすべき有名人とか、いつも釣られてみにいくと全く興味なかったり拍子抜けしたりするわけだが、こういうのが並んでいたらあまりの格の違いに絶望してしまうだろうというものを適当に並べてみた。私が見ているわけではなくて、こうありたいと思っている私の願望である。どちらかというとインフラ系とか基盤系のものに偏っているが、あくまで私が興味ある一連の例だと思ってください。「これが入ってない！」というクレームは受け付けますので、是非教えてください。一緒に成層圏まで意識を高めましょう。 情報サイト、有名ブログ Software Engineering Radio : IEEEが主催しているソフトウェアエンジニア向けのPodCast。データベースからフロントエンド、暗号、ハードウェア、マイクロサービス、などなどとにかく多様なジャンルの最新のトピックの

読みやすくわかりやすい文章や、人を傷つけない文章を書くためには、多くの人のチェックが必要です。 文賢（ブンケン）は、独自に研究を続けた「100を超える視点」を用いて、あなたの文章をチェックします。 そして、より良い文章を書くための改善点を提案します。 文賢は、人の気持ちに寄り添う、新しい文章作成アドバイスツールです。

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PostgreSQLとMySQL、使うならどっち？ データベース専門家が8つの視点で徹底比較！ オープンソースのデータベースとしてよく比較されるPostgreSQLとMySQL。どんな長所・短所があるのでしょう？ それぞれの専門家による対談で明らかにします。 エンジニアとして働いていると必ず直面する悩み。それは、「どのリレーショナル・データベース（以下、RDB）を選ぶのが最善なのか？」です。 RDBごとに長所と短所は異なっています。そのため自社サービスにマッチしないRDBを選んでしまうと、それがボトルネックとなり開発・運用にトラブルが生じるケースは少なくありません。 なかでもよく比較検討されるのが、PostgreSQLとMySQL。ともにオープンソースRDBのデファクトスタンダードであり、高い性能と数多くの機能を持っています。 では、両者は具体的にどのような長所・短所があるのでしょうか。そ

残念ながら技術までにはまとめきれなかった。 まとめ 完璧主義者だから質問しないのではなく、わからないという事実を悩んでいるだけで、何がわからないのかを考えていない（考えることができない）学生、別の言い方をすると「何がわからないか」がわからないをそのままにしておく学生もいる このような学生は、失敗を恐れない、意図的に質問をするように心がけても、質問はできない。理由は質問の内容がないから。 「何がわからないのか」を取り扱うステップは以下のとおり 自分が『考えている』のは、『何がわからないかわからないので困った』ということなのか、『何がわからないのか』なのかを区別する 何らかの方法を用いて自分の頭の中を可視化する 頭で考えるのでなく手で考えるということ 追記1：Togetter：私的メモ：「頭がよくなる『図解思考』の技術」の感想 追記2 はてなブックマークのコメントにとても良い指摘があったので転

今回は、マイクロソフトにいて自分が感じているIT業界の大きなスタイルの変化の兆候とその対策について書いてみた。今回もいつも通り、単に自分の意見をシェアしているだけであって、他の人にどうこうしろと言いたいわけではない。ただ、日本のIT業界が米国に追いつき、追い越すための議論のきっかけになるといいなと思っている。自分も楽しみながらも、もがいていることと、そこで見えた光について書いてみたい。 世界は「技術力」の重視に向かっている 私のキャリアは、某大手SIerを12年勤めた後、ITコンサルティング企業に３年在籍して、主に超上流を実践した。その後独立し、ビジネスモデリングから、アジャイルや、DevOpsの導入支援、マネジメント、開発などを実施していた。 私がマイクロソフトを受けてみようと思ったのは、友人からの推薦の要素が大きかったのだが、その背景では、海外で勤務したいという希望があったのと、「技術

高校生のほけきよ少年にとって、得られる大学以上の物理や数学の情報はwebサイトだけでした。 物理や数学の専門書って高いんですよね。あと、大きな本屋じゃないと取り扱っていない。 今ではamazonでいろいろな書籍が手に入るようになりましたが、高いしどんな内容がかかれているかは分からないので、買うのもためらわれます。 そこで今日は 好奇心溢れる高校生 お金はない、単位が危ない、やる気に溢れた大学生 社会人になってから物理や数学を趣味で始めたい人 たちのために、無料で大学以上の内容を学べるサイト/サービスを紹介します！ 1. 物理のかぎしっぽ 2. EMANの物理学 3. MITの物理学講義(Youtube) 4. 現代数学観光ツアー 物理のための解析学探訪 5. 数学：物理を学び楽しむために 6. 高校数学の美しい物語 まとめ ※ここでいう数学は「物理学のための数学」の範疇を超えません。 1.

新しい技術が出てきたとき、大多数の若い人よりも圧倒的にスピーディーに使いこなすおっさんは珍しくない。 新技術を習得する能力は、年齢よりも、「スキルを獲得するために必要なスキル」、すなわち「メタスキル」に大きく依存するからだ。 たとえば、ある開発ツールを導入すべきかどうか若い人に相談されたので、「まず、ドキュメントを読もう」と言ったら、「ドキュメントを読んでもよくわからなくて。。」と言う。ググったらすぐに公式サイトの至れり尽くせりのドキュメントが出てきたので、「これ読めばいいじゃん」と言ったら、こんなに大量の英語のドキュメントを読むのは無理だと言う。 あるいは、AIを導入するという話になったとき、「AIがよく分からないので教えて欲しい」と言ってきた若い人に、良質の入門書を勧めたら、数式が分からないので読めないのだという。数式の読み方を教えてみたら、数式以前に、そこで使われている数学概念自体を