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2016年9月27日のブックマーク (5件)

  • しょぼちむにデータモデル設計について教えてくださいの会 #syoboben に行ってきました

    はじめに 友人のsyobochimが勉強会やるということで、裏方(運営)的なポジションで参加させていただきました。 しょぼちむにデータモデル設計について教えてくださいの会 #syoboben 勉強会の様子はtogetterで雰囲気を感じていただければと思います。 ゆるふわと見せかけてガチ勢が来たしょぼちむ勉強会 会場はドリコムさん。こんなかんじ。エントランスにはベイマックスがいました。 以下、発表を順に振り返ってみます。。。。 初めてデータモデルと向き合って知ったこと @syobochimさん http://syobochim.github.io/LT/20150221_syoboben_1_データモデル設計/#/ syobochimが実際にプロジェクトでぶち当たったレガシーなテーブル設計をどう変えていったか、 みたいな話でした。勉強会に来てない人が「自社の話そんなしていいの?」って心配し

    しょぼちむにデータモデル設計について教えてくださいの会 #syoboben に行ってきました
  • 社内ライターさん向けライティングマニュアルを公開します。 - アフィリエイト戦記

    どもです、水野です。 社内にライターさんを抱えてから、1年と数ヶ月が経ち、社内ライターさん向けのライティングマニュアルが出来上がってきたので公開します。 また、2015年の6月頃に下記の外注ライターさん向けライティングマニュアルを公開しているので見比べてもらうと外注・内勤の違いが見えて面白いかもしれません。 社内向けマニュアルは2015年の春頃に作り始めましたが、100回以上のバージョンアップをしています。そして下記マニュアルを元にライター初心者の方が 看護師転職ほっとの記事を書きました。 ※社内向けマニュアルをほぼ100%コピペして貼り付けた形なので、伝わりにくい部分もあるかもしれません><その時には気軽にTwitterでもコメントでも質問してもらえると助かります。 1.(記事作成の大前提1)内容は狭く深く 記事の内容は広く浅くではなく、狭く深く執筆してください。1つの項目に対して深く内

    社内ライターさん向けライティングマニュアルを公開します。 - アフィリエイト戦記
  • 仮説検証とサンプルサイズの基礎 - クックパッド開発者ブログ

    パートナーアライアンス部 森田です。有料会員の獲得施策や、それに関わるサービス内動線の最適化を担当しています。 記事の対象 仮説検証を通じて何かを改善をしたいと思っている人 仮説検証の際に「どれくらいのデータを集めたら良いか」分からない人 はじめに 仮説検証とは「仮説を立て、それを証明するためのデータを集め、真偽を確かめること」です。今回は仮説検証を行う際の手順と、その検証に必要なサンプルサイズの考え方を説明します。サンプルサイズの話のみ関心があるかたは、前半を飛ばし「サンプルサイズの決め方」を読んでください。 目次 記事の対象 はじめに 目次 仮説検証のつくりかた 1. 仮説をたてる 2. 施策/KPIを考える 3. 仮説検証後のアクションを決める 4. 対象を決める 5. サンプルサイズを計算する サンプルサイズの決め方 答えを先に サンプルサイズを決める二つの要素 「二つの平均値」と

  • 僕らは通勤で何を失っているのか?

    松井博 Brighture English Academy 代表。趣味はウクレレとかハイキングとかDIYとか旅行などなど。在米20年。シリコンバレーに住みつつ、日アメリカとフィリピンで会社経営しています。最近は英語教育がライフワークになりつつある。 詳細プロフィールを表示 最近、久しぶりに米アップル時代の友人と会っておしゃべりに興じたのだが、その友人の「再来週から2週間インドネシアにダイビングに行ってくる予定なの」という一言で、色々と考えさせられてしまった。彼女は真のダイビングマニアで、20年くらい前から休みという休みをすべてダイビングに充てているのだ。 そうそう。アップルって相当忙しいのに、なぜか「まとまった時間」を捻出しやすい会社だった。2週間のバケーションを取るのは当たり前のことだった。前述の彼女も9月下旬の今現在は何か緊急プロジェクトらしく、週末も昼休みも夜遅くもすべて会社に捧

    僕らは通勤で何を失っているのか?
  • 数学を勉強しても役に立たないが、「数学化」を学ぶことは役に立つ?――フロイデンタールの数学教育論 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート

    数学は役に立つのか 数学は何の役に立つのか?という、よくある疑問についてのエントリを読みました。 「数学は役に立つ/立たない」について思うこと - 34歳からの数学博士 「数学が何の役に立つ?」と疑っている人でも、数学当に何の役にも立ってないとは思ってないはずです。科学者や技術者が数学を使ってることは知っているだろうし、現代の生活を支える技術に何かしら数学が関わっていることも想像できるはず。 というのはそのとおりで、大人が「数学は役に立たない」とか言ってる場合、それはほとんど「私個人が日常生活を送る上では、三角関数や微積分の知識を必要とするような課題を、私自身が解くことはない」というだけの話です。 しかし子どもが「数学を勉強して何の役に立つの?」と聞いてきた場合はけっこう厄介ですね。上記のエントリでは 「数学は役に立つ」というと、その知識が直接仕事に使えなければならないような気になりま

    数学を勉強しても役に立たないが、「数学化」を学ぶことは役に立つ?――フロイデンタールの数学教育論 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート