統計検定®︎準１級は実務で役に立つのか？
タイトルの結論は、「役に立つ」です。 役に立つか立たないかの議論は一切せず、本記事では、如何に統計や数学が実社会で役に立つかを紹介します。 はじめに こんにちは。ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の廣田です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務、それらの結果に基づいた顧客への提案をしております[1]。 出向先のZENKIGENの同僚にも、原籍のオムロンの同僚にも、統計検定®の準1級や1級を持っている方がいて、私も負けじと準1級を受験しました。結果、統計検定®準1級に合格し、優秀成績賞までいただくことができました。 統計検定®合格証と優秀成績賞 試験対策を通じて、改めて統計学の考え方は有用と感じました。この手の検定試験は物事を体系的に学ぶきっかけになるため、私個人
優先順位が口癖になる危機感 - ジンジャー研究室
開発サイクルの終盤に近づくと「今回は優先順位の高いここまでを実装して、残りは優先順位が低いのでまたの機会にしましょう」という話になりがちだ。自分もこれまで何度もそうしてきたし、その場の判断としては正しい。が、このやり方に味をしめて常にこの調子で進めて、なんとなく上手く仕事をこなしている気になってしまうことには危機感がある。 以下、普段考えていることを自戒を込めてメモしておく。（なお、筆者の経験は toB ・Web 系・自社開発が中心なので読者の置かれている状況とは一致しないかもしれない） 優先度が低いタスクに着手する機会が一生訪れない 仮にあるタスクの優先度を下げたとする。バックログを眺めるとそのタスクに着手できそうなのは３ヶ月後だ。そして３ヶ月後、やっとそのタスクに着手できるかというと、そんなことは決してない。３ヶ月の間にそれよりも優先度の高いタスクが積まれているからだ。タスクを消化する
データマネジメントの高度化に対応するためのDataOpsの導入 俊敏で柔軟なデータ処理を可能にする新しいデータマネジメント手法 | 社会・産業のデジタル変革 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
トップページ 社会・産業のデジタル変革 IT動向の調査・分析 新たなIT社会の動向に関する調査レポート データマネジメントの高度化に対応するためのDataOpsの導入 俊敏で柔軟なデータ処理を可能にする新しいデータマネジメント手法 概要 データに基づく意思決定は、企業の競争優位性の獲得に重要な役割を果たすと期待され、必要なデータを必要なタイミングで取り出すことのできるデータマネジメントの構築が重要となってきている。しかし、外部環境が激しく変化し、データの急増、ビジネス目標の高度化に伴って、高品質なデータを得るためのプロセスは複雑化している。企業は数多くの課題に対応しながら、多種多様な大量のデータを俊敏かつ柔軟に処理できる体制を構築する必要がある。 本稿では、高品質なデータを俊敏にかつ継続的に処理できるようにするための新たなデータマネジメント手法であるDataOpsについて詳述する。 目次
AIが「心の理論」テストで人間超え、この結果は何を意味するか
人工知能(AI)モデルが、人間の感情理解力を測るテストで人間並み、時に上回る成績を収めたことが分かった。ただ、訓練データにそうしたタスクが含まれていた可能性も否定できず、大規模言語モデルが「人のように」考えているわけではない。 by Rhiannon Williams2024.05.22 275 21 人間は複雑な存在だ。私たちのコミュニケーションの方法は多層的であり、心理学者たちは対話から意味や理解を推測する能力を測るためのテストを数多く考案してきた。 人工知能（AI）モデルは、こうしたテストでますます優れた結果を出している。ネイチャー・ヒューマン・ビヘイビア（Nature Human Behavior）に5月20日に掲載された新たな研究によると、一部の大規模言語モデル（LLM）は人の心理状態を追跡する能力（いわゆる「心の理論」と呼ばれる）を測るために設計されたタスクを与えられた場合、人
データ基盤のためのリーダブルSQL
これは何？ 私tenajimaがデータ基盤のパイプラインを作るとき、レビューするときに意識している点を言語化したものです データ基盤を作る上での考え方の一つに役立てていただければ幸いです この記事の前提 dbtを使ったデータ基盤構築を念頭に置いて書いています、dbtの記法が出てきます CTEsが使える環境を想定しています 記事内でデータエンジニアもアナリティクスエンジニアも総称してデータエンジニアと呼んでいます データ基盤を「使う側」のクエリと「作る側」のクエリの違い 最近ではファーストキャリアからデータエンジニアの方も出てきているかもしれませんが、データサイエンティスト、アナリスト、ソフトウェアエンジニアを経験してデータエンジニアを行っている人が一般的と考えています。 特にデータサイエンティスト、アナリストからデータエンジニアへの転向は私の周りでは多いように感じており、その方達は(過去の
使われないものを作るな！出口から作るデータ分析基盤 / Data Platform Development Starting from the User Needs
本資料は Tech Play イベント『データ基盤運用の工数削減に効いた俺的ベストプラクティス データマネジメントの勘所』での登壇資料です。 https://techplay.jp/event/940296 データ基盤を構築する際、多くの人が最初にdbt、BigQuery、troccoといったツール名を思い浮かべるかもしれません。しかし、ビジネス価値を生み出すデータ基盤を開発するためには良いツールを選定するだけでなく、「どの技術をいつのタイミングで導入するか」「関係者をどのように巻き込むか」といった観点も重要です。この発表では、製造業のDXを進めるCADDiが直面したデータの課題と、利用状況に合わせて段階的にデータ基盤を拡充していった過程についてご紹介します。
こんなプロジェクトは「炎上」する。PM界きってのトラブルシューターに学ぶ、“火種の種類と火消しテク” - ミーツキャリアbyマイナビ転職
度重なる期日の延期、お客さまの「激怒」、クリティカルな問題の発覚……。 多くのプロジェクトマネージャー（以下、PM）が最も恐れるのは、そんな「炎上」でしょう。巻き返しを図るものの、逆に現場に負担をかけたり、混乱を招いたり。その結果、品質が大きく下がってしまう、あるいはサービスイン（新しいサービスを開始すること）に間に合わないなんてことになれば、PMとしての信用は大きく損なわれてしまいます。 そうしたトラブルをうまく収め、プロジェクトを無事に着地させるには、どのような心構えや技術が必要なのでしょうか？ 今回お声がけしたのは、日本IBMやパナソニックなどで、PMとして数えきれないほどの炎上プロジェクトを解決してきた木部智之さん。日本IBMではPMのグローバル最高位である「シニア・コンプレックス・プロジェクト・マネジャー」に認定された生粋の「火消し屋」です。 そんな炎上対応のプロフェッショナルで
プロダクトマネージャーの仕事はプロダクトマネジメント｜Aki
何となくこれを書くべき時がきた気がするので書きます。 プロダクトマネージャーの仕事プロダクトマネージャーの仕事はプロダクトマネジメントです。プロダクトマネジメントをしてほしいという期待があるからその人にプロダクトマネージャーというタイトルをつけているはずなので。 プロダクトマネージャーは誰でも好きなように名乗ったらいいと思うの、国家資格とかも必要ないし。 ただ名乗るからにはプロダクトマネジメントちゃんとしていこうな！ — Aki (@LoveIdahoBurger) April 19, 2024 実際には組織構造によってはプロダクトマネジメントをしないプロダクトマネージャーがいるかもしれませんが、その場合も間接的にプロダクトマネジメントをしているはずです。いずれにしてもそれは例外的なので今回は一旦置いておきます。 プロダクトマネージャーはプロダクトマネジメント以外もやらなければならないと思
実用Rustアプリケーション開発
実世界のRustアプリケーションを効率良く開発するための実用的な知見集 仕事などで実世界のRustアプリケーションを書く時に実用的な知見やtipsがまとまっていたらいいなと思ったことはありませんか？ この本では、アプリケーションを書く時に悩むポイントや便利crateを素早くアプリケーションに組み込む際のポイントを紹介します。本の内容をスリムにするため、自分が学び始める前に知りたかったものに絞りつつ要所を紹介・解説します。Rustの言語仕様のメジャーどころやよく利用されているcrateはドキュメントが豊富なので、わからないところや詳しく知りたい部分はドキュメントを読んだりLLMに聞いてみたりしてください。 想定読者: "The Rust Programming Language" の要所を読み終えたくらいのこれからRustでアプリケーションコードを書いていく、または今まさにアプリケーションコ
プロダクトマネジメントクライテリア
プロダクトマネジメントを体系化したクライテリアです。企業がプロダクトを成功に導くために必要な要素を多角的かつ具体的に記載してあります。対象はプロダクトマネージャー個人ではなくプロダクトを取り巻くチームとし、プロダクトマネジメント全体をスコープにしています。
スクラム開発を経験してわかった「やらないほうがいいこと」（開発者目線）
はじめに 開発者としてスクラム開発を経験して、私が感じた**「やらないほうがいいこと」**をスクラムイベントごとにまとめました。 開発者目線だけではなく、スクラムの中の1人のメンバーとしての目線も含まれています。 ※ 本記事の内容は内容はあくまで私個人の見解であり、所属企業における立場、戦略、意見を代表するものではありません。 デイリースクラム 「忙しい」を理由にかんばんボードのステータスを更新しないこと 忙しいあなたの状況こそが、デイリースクラムで最も共有されるべき情報です。 進捗が滞っていることを正しく共有して、対策を講じてもらうように働きかけたほうが、その状況が正しく改善されます。 「忙しいから、かんばんボードのステータスの更新に手が回らない」ではなく「かんばんボードのステータスの更新ができていないから、忙しくなる」ということです。 議論すること デイリーで課題を共有すると議論が発生
Dify で RAG を試す｜npaka
1. RAG「RAG」(Retrieval Augmented Generation) は、最新の外部知識の習得とハルシネーションの軽減という、LLMの2つの主要課題に対処するためのフレームワークです。開発者はこの技術を利用して、AI搭載のカスタマーボット、企業知識ベース、AI検索エンジンなどをコスト効率よく構築できます。これらのシステムは、自然言語入力を通じて、さまざまな形態の組織化された知識と相互作用します。 下図では、ユーザーが「アメリカの大統領は誰ですか？」と尋ねると、システムは回答のためにLLMに質問を直接渡しません。代わりに、ユーザーの質問について、知識ベース (Wikipediaなど) でベクトル検索を実施します。意味的な類似性マッチングを通じて関連するコンテンツを見つけ (たとえば、「バイデンは現在の第46代アメリカ合衆国大統領です...」)、LLMに発見した知識とともにユ
自律的な組織づくりは、いかに失敗するのか？｜櫻本 真理
CoachEd（コーチェット）は、コーチング文化の浸透を中心として、自律的な組織を目指すチーム（経営チーム、ミドルマネジャー、現場チーム）への伴走支援プログラムを提供しています。 ここで言う自律的な組織とは、ひとりひとりがチームの共通の目的に向かって主体性を発揮し、生き生きと働いているチームを指します。 環境/技術の変化や、価値観/働き方の多様性が大きい時代に、管理型から自律的な組織に変化していく必要があることは、すでに議論し尽くされているところです。 調査によれば、自律共創型の組織に移行する必要性を感じている人事・管理職は70%にも及びます（マネジメントに対する人事担当者と管理職層の意識調査2023年より）。すでに、昔のようなトップダウンのマネジメントでは、環境の変化に対応できなくなっているのです。 1on1導入やMVV（ミッション・ビジョン・バリュー）の見直しなども含め、すでにそのため
Difyで生成AIアプリケーション入門 前編：生成AIアプリケーションをノーコードで開発 | フューチャー技術ブログ
概要Dify （DeFiではない）と Anthropic Claude （OpenAI でも OpenRouter 経由の何かでもOK）を使って簡単に生成AIアプリケーションを構築する方法をご紹介します。 前編：ノーコードで生成AIアプリケーションを構築するチュートリアル後編：自作プログラムで機能追加して生成AIの指向性と精度を高めるサンプルの2本立ての予定です。 対象読者生成AIに興味があるがまだチャット以上の利用法を見出せず手を出せていない方お試しに手軽に生成AIアプリケーションを構築してみたい方特にOpenAIに月額費用に躊躇っている方前提知識・環境Docker (Docker Compose)。Windows なら Docker Desktop。後編ではホスト名 host.docker.internal を使用します“時々生成AIをチャットで活用している”程度のプロンプト操作の知識
Product Opsの力: プロダクトマネジメントを変革する新たなアプローチ - Techtouch Developers Blog
こんにちは、PdM（プロダクトマネージャー）の shu です。 最近は暖かくなり、散歩が気持ちよくなってきた季節ですね🌸 自分のおすすめの散歩コースは、日比谷駅付近から丸の内方面へ歩いていくコースです。 b8ta Tokyoでおもしろい製品を見て・試してみたり、KITTE の屋上から普段とは違う角度で東京駅をみてみたり、皇居の近くで桜を見てみたりと、「都会と自然」両方を楽しめるコースになっているのでおすすめです。 さて今回は、プロダクトマネジメントチーム（以下PMチームと略します）が取り組んでいる「Product Ops」についてご紹介します。Product Ops は、PMチームが抱える組織課題に対する実践的なアプローチです。その目的は、PMチームの生産性と開発品質を確実に高めていくことにあります。 本記事では、Product Ops の具体的なアプローチや進め方を、できる限り分かりや
複数の企業でデータエンジニアとして求められたスキル - yasuhisa's blog
最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力
Ruby や Rails のアップグレード情報を共有する場を作りました。 - Money Forward Developers Blog
こんにちは。 id:Pocke です。最近のマイブームはルピシアのラムレーズンの紅茶です。1 Ruby や Rails のアップグレード情報を共有する場を作ったので、それをご紹介しようと思います。 背景 Ruby や Rails のアップグレードは単純な作業ではありません。 アップグレードには多くの変更が含まれています。変更はそのソフトウェアが成長している証ですが、一方で痛みもあります。Ruby や Rails を使うアプリケーションが、それらの変更に対応する必要があるためです。 そのようなアップグレード作業を楽にする取り組みはすでにいくつか存在します。 例えば Rails ガイドの Rails アップグレードガイドでは、一般的なアドバイスと、各バージョンで注意すべき変更が書かれています。 また 社内版 Rails アップグレードガイドを公開します - Timee Product Team
アジャイルでのKPTがうまくいかないときの振り返りフォーマットを公開します｜長岡（野澤）紘子 Hiroko Nagaoka (Nozawa）
こんにちは。atama plusというAI×教育のスタートアップでUXリサーチャー/UXデザイナーをしていますnozawaです。今回はatama plusが大事にしている振り返りについて記事を書きたいと思います！ 今回の記事のきっかけ 【緩募】KPT (Keep/Problem/Try) をやると、Kがあまり出ずに、Pばかりになる。しかも、各メンバーからの「自分はあれもこれもできなかった」という自責もので溢れてしまう。という組織は少なくないと思うのですが、Kを増やすための何か工夫をしている人がいたら、教えて下さい🙏🏻 — 及川卓也 / Takuya Oikawa (@takoratta) September 24, 2021 KTPという振り返り手法について及川さんが投稿されたこのTwitter、見られた方も多いのではないでしょうか。この投稿には1000以上のいいね、50件の返信がつき
高給与企業・キーエンス出身者が明かす、日本の給与が上がらない理由 多くの経営者が誤解している「人件費」のとらえ方
キーエンス出身で、経営戦略コンサルティングなどを行う田尻望氏の新刊『高賃金化 会社の収益を最大化し、社員の給与をどう上げるか？』。今回は本書の内容をもとに、「収益最大化」と「高賃金化」の両立実現への道を解き明かします。本記事では、給与が上がらない日本企業の構造の問題点を指摘します。 キーエンスに学ぶ、高収益と高給与の実現 井上和幸氏（以下、井上）：みなさん、こんばんは。ようこそご参加くださいました。田尻さん、今日もよろしくお願いいたします。 田尻望氏（以下、田尻）：よろしくお願いします。 井上：みなさんお楽しみにしてくださったのではないかと思いますが、今日は田尻さんをお迎えしてお届けいたします。『高賃金化』という、けっこうストレートな（笑）、新刊を出されました。 こちらの中身をご紹介いただきながら、経営者の方、幹部のみなさんはご興味があるところだと思うんですが、高収益と高給与をどう実現する
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