不健康エンジニアが3ヶ月だけ食事に気をつけたら心も体も健康になれた話 - paiza times
Photo by Marco Verch 長田です。 エンジニアの皆さん、健康に気を使っていますか？ 先日オライリーからヘルシープログラマーという書籍が出て話題になりましたが、ITエンジニアのなかには朝遅く夜も遅い、腰痛い、肩凝った、目が疲れた、残業しんどいなど、不健康な人も多い印象があります。 ヘルシープログラマ ―プログラミングを楽しく続けるための健康Hack 作者:Joe KutnerオライリージャパンAmazon 私ももともと超不健康な生活を送っていたのですが、一転してここ3ヶ月で社内のみんなから「健康エンジニア」と呼ばれるようになってきました。 今では「エンジニアが健康を意識しないのはもったいない」と思っています。なぜなら「健康こそが開発の生産性を向上させるのに最も重要な要因」だからです。力こそパワー、健康こそヘルシー。 というわけで今回は、私がなぜそんなに健康を意識するようにな
なぜエンジニアを採用したい企業が、転職志望者を不安にさせる求人票しか作れないのか？ - paiza times
Photo by Joopey こんにちは、谷口です。 ITエンジニアを採用したい企業の皆さんは、どんな求人票を作って公開していますか？「エンジニアが思わず応募したくなる求人票」ができていると、自信を持って言えますか？ paizaでも「エンジニアの方に見てもらえる求人票の書き方」についてのご相談に乗ったりしていますが、応募者目線で見ていると、おかしな内容の求人票が本当に多いのです。 エンジニアに嫌われる求人票は、「エンジニアが求人票から何を読み取りたいと思っているのか」が全く考慮されていません。今回は、これまでたくさんの求人票を見てきてわかった、エンジニアに嫌われてしまう求人票のパターンをお話ししていきます。 「エンジニアを採用したいのに全然応募が来ない…」という方は参考にしていただければと思います。 ■エンジニアの知りたいことがわかりにくい！だめな求人票にありがちなパターン ◆開発環境・
知らぬはエンジニアの恥。今さら聞けない【コンテナ/仮想化技術】11選 - paiza times
Photo by Sam MacCutchan どうも後藤です！ もう10年以上になるでしょうか･･･ とにかくなんでもかんでも仮想化すればよいというこの風潮。paizaでも仮想化技術は大活躍中。インフラは仮想化技術の上に構築されているし、もちろんコードの評価環境だってばりばりの仮想環境上です。仮想環境ばっちこーい！ いったいいつからこんな流れになったんでしょう？どこに基準を求めるかでだいぶかわりますけれども、執筆現在から考えると、こうした流れには35年くらいの歴史があります。使われる仮想化技術は時代とともにかわってきました。だいたいどの時代にも流行ってものがありました。 最近（2014年ごろ）の流行とえば、インフラの一番下にハイパーバイザを入れて、その上でDockerを動かして、管理にはChefやPuppetを使うといったものです。数年経てば状況は変わるでしょうけれども、とにかく楽をした
初心者でもアルゴリズムの学習ができる入門本とサイト一覧 - paiza times
Photo by VFS Digital Design 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について知っているでしょうか。情報系の学部出身の人は学校の授業でやったかもしれません。一方で学校で情報系の勉強をせずにITエンジニアになったという方は、アルゴリズムやデータ構造について一度は「勉強したほうが良いんだろうな」と思いつつも、実際の業務であんまり必要なさそうだし、難しそうだし、DevOpsやオブジェクト指向やフレームワークについて学ぶので手一杯で未着手、という人も多いのではないでしょうか。 今回はそんな方に向けて、アルゴリズム、データ構造を学ぶ意義と、それらを学ぶときに役立つ本とサイトについてまとめました。 ■アルゴリズム、データ構造を学ぶ意味 アルゴリズムやデータ構造について語られるときに、非常に良く言われる事として「そんなものは実務に役立たたないので必要ない」という意見があります。本当にア
もし先輩女子エンジニアが『アルゴリズム』を図解で教えてくれるとしたら - paiza times
2014年7月30日より8月27日まで開催した、paizaオンラインハッカソン（略してPOH![ポー！]）Lite「天才火消しエンジニア霧島 もしPMおじさんが『丸投げ』を覚えたら」ですが、どのような解法が有ったのでしょうか。 今回もPOH恒例の「解説図解」を、天才火消しエンジニア霧島が解説するとしたら、という体で書いてみたいと思います。(特に文体とか変えませんがｗ 最後に霧島壁紙DLが有るので是非最後までお読みください。) ■どのような高速化ステップがあるのか？ 今回の問題ですが、実行時間に大きく影響する計算量別にみたアプローチでは、すべての組み合わせを出して、人数を満たして一番安い組み合わせを見つける全探索[計算量はO(2^N)]と、動的計画法[計算量はq = max(q_i) としてO(Nq) ]（やり方によってはO(NM)）による2種類があります。 また全探索を改良し、効率的な枝刈
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