Googleオフィスの窓からの眺めをGoogle Photoが自動加工したもの TL;DR AtCoderやろうぜ Googleの(僕から見て)偉い人が立て続けにブログを書いており ctrl-x-s.blog hoge.blog ここ数件の僕のブログへの反響を読んでも「Googlerだから特別」みたいな意見が散見され、入社へのハードルが変に高く見られてしまっている気がするので、僕がGoogleに入社する準備として取り組んでいた事とそのレベルを紹介する。程度の低さに安心して欲しい。 英語 英語の論文は興味の赴くままに読んでいたため読むことに関してはあまり苦手意識は無いものの、絶対的な英語力に関して言うとTOEIC500点というスコアが端的に表している。これがどれぐらいかというと、得意分野から外れると長文を読む速度と精度がガタ落ちし、リスニングも結構な単語を聞き落とし、文脈からの推測と辛うじて

Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ

回答 (5件中の1件目) この質問にかなり先行して2015年、Quora（本家）で投げかけられた質問として、 Why do some functional programmers criticize design patterns in OOP languages as a sign of language deficiency, while Monad is also a design pattern? なぜ、関数型プログラマらは、オブジェクト指向(OOP)言語のデザインパターンを、言語の欠陥の象徴だと批判するのでしょうか？モナドもデザインパターンじゃないんですか？ があります。...

こんにちは、フロントエンド開発をリーディングしている古川 (@yosuke_furukawa)です。 昨年、こちらのブログで新人研修の特別講座の内容を紹介したところ、大反響だったので、今年も公開します。 リクルートテクノロジーズの新人研修 7月、リクルートテクノロジーズは新人の部署配属の季節を迎えました。 4月に(株)リクルートの新卒Web採用枠で入社した新人のうち、今年は20名が弊社に配属。3か月の研修期間を経て、早速現場での業務にあたってくれています。 リクルートテクノロジーズでは、配属までの3か月間「ブートキャンプ」という技術研修を実施しています。 ブートキャンプのコースは2つ。 一つは、プログラミングやWebサービスの構造の基礎を学び、その後1つのスマホサイトを企画からリリースまで行うコース。 もう一つは一定以上のプログラミングスキルと開発経験のある層向けに、より現場での技術に即し

増田文学大賞 'All Time Best増田' は２０１８年８月末に発表します。 ランクタイトルブクマ数日付カテゴリ1違法アップロードサイトが人気なのは「無料だから」だけではない11482018/01/09 05:13テクノロジー2ここ最近の客先常駐の実情9602018/01/12 17:07テクノロジー3高齢者に対してパソコンの大先生をした知見を共有したい8082018/02/25 17:22テクノロジー4事業会社のデータサイエンティスト　会社を退職しました5702018/02/22 17:08テクノロジー5Ubuntuをユブントゥって発音する上司がいてツライ5182018/05/25 09:41テクノロジー6最近のIT化は間違っている気がする。4892018/04/24 10:22テクノロジー7パワハラ豚野郎が超出世していた話4122018/06/06 21:31テクノロジー8住所の

最近では、プログラミングスキル世界中で注目され、学校の授業の一部にプログラミングを学ぶカリキュラムが取り入れられているほどです。 中には、小学生向けのIT教育として、専門の学校を設け、早期のIT人材育成に取り組む企業も存在しています。 今回は、プログラミングが独学、かつ無料で自宅学習できる20サービスをまとめました。 ドットインストール http://dotinstall.com/ 動画形式で、プログラミングを学ぶことができるWebサービスです。 基本的に、全ての動画が3分で完結し、隙間時間でも学べるボリュームが特徴です。 WordPress入門 、HTML入門 、iPhoneアプリ開発入門など、2015年4月現在で220レッスン、3,132本のカリキュラム動画が視聴可能です。 schoo https://schoo.jp/guest プログラミングだけでなく、ビジネスや美容関係など幅広い

2018年6月12日にビープラウドのメンバーで執筆した「Pythonプロフェッショナルプログラミング 第3版」が出版されます。 Pythonプロフェッショナルプログラミング第3版 作者:株式会社ビープラウド出版社/メーカー: 秀和システム発売日: 2018/06/13メディア: Kindle版 第1版が2012年3月26日、第2版が2015年2月27日、第3版が2018年6月12日の発売で、約3年おきに版を重ねてきました。 最新技術に合わせてバージョンアップ IT技術は日々バージョンアップされ、数年もすれば技術の構成やベストプラクティスも変わってきます。 技術の進歩に合わせて、書籍も第3版としてバージョンアップしました。 主な改訂内容は以下のとおりです。 Python2.7.6→Python3.6.4 Ubuntu14.04 LTS→Ubuntu16.04 LTS Webアプリケーション(

アルゴリズムを楽しく学ぼう！ 独習に役立つWebサイト・参考書・競技プログラミングを紹介〈13選〉 プログラムの性能を改善して開発スピードを向上させるため、アルゴリズムを気軽に、かつ楽しく学べるWebサイトや書籍など、13種類のさまざまなコンテンツを紹介していきます。 アルゴリズム（algorithm）とは何なのでしょうか？ 例えば、 Wikipediaにはこうあります。 アルゴリズムとは、数学、コンピューティング、言語学、あるいは関連する分野において、問題を解くための手順を定式化した形で表現したものを言う。 「問題を解くための手順を定式化した」とは、ソフトウェアエンジニアにとって「プログラミング」のことです。 みなさんも日々の開発業務において、問題（要件）を解くための手順を考え、その手順を特定のプログラミング言語で表現していませんか？ アルゴリズムは、一般に「ソート（整列）」や「探索」と

5年間コードを書き続けたエンジニアが、新人に読んでもらいたい11冊+αを紹介する 新人エンジニアのうちに読んでおくと役立つ名著やおすすめの本を紹介。開発全般やコーディングなどの作法を学ぼう。 某社でサーバサイドエンジニアをしている @ikenyal と申します。開発言語は主にPHP。新卒入社から5年、エンジニアとして働いています。学生時代にもプログラミング、サーバ・ネットワーク構築や運用を経験しました。 これまで、社内外で新卒からベテランまで多くのエンジニアを見てきました。その中で、新人のうちに身につけておいた方が良いだろうと思うものは「お作法」と「基礎知識」です。 プログラミング言語やシステムの専門的な知識は後からでも勉強できます。一方で、さまざまな自己流の癖は時間が経つと身に染みついてしまい、指摘されても直すのが難しくなってしまいます。そのため、新人のときに良いお作法を勉強しておくこと

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 (

今の場合は A さんが 31 歳の場合のストーリーでしたが、A さんが 20 歳～ 35 歳のうちのどの年齢であったとしても、似たようなストーリーで必ず 4 回の質問で当てることができます！(他の例も是非考えてみてください。) ちなみに、このような「真ん中で切ってどちらかに絞って行く」タイプのアルゴリズムには二分探索法という名前がついています。応用情報技術者試験でも頻出のテーマですので馴染みのある方も多いと思います。 1-2. つまり、アルゴリズムとは 上の年齢当てゲームという問題では、相手の年齢を当てる「方法・手順」を二分探索法に基づいて導きました。このようにアルゴリズムとは、 問題を解くための方法・手順 のことです。さて、アルゴリズムと聞くと「コンピュータ上で実装されたプログラム」のことを思い浮かべる方も多いと思いますが、必ずしもコンピュータと関係がある必要はなく、日常生活でも多々登場

NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。本記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や

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Product はじめてのプログラミングだって安心。 まるで家庭教師のように、キャラクターが あなたの学習を丁寧にサポートします。 Learning 何から学び始めたらいいかなんて、 悩む必要はありません。 Webデザイン・ゲーム制作・メディアアートの 3つの領域でプログラミングの基礎が身につきます。

Webやクラウド上の膨大な文字情報の中から、「意味のある」情報だけを取り出して活用したい、文脈を読んで最適な文章を自動的に作成して欲しい… そんな夢のような技術がすでに一歩ずつ現実のものとなろうとしています。 ハードウェア＆ソフトウェアの高度化、高速化に伴い「自然言語処理」と呼ばれる「人間の言葉をコンピュータに理解させ、活用させる、結果を返させる」テクノロジーが実用化のレベルまで到達しつつあるのです。 本書は、この未来に不可欠となるに違いない自然言語処理の、技術的、ビジネス的基礎知識をくまなくコンパクトに図解した一冊です。 著者陣もそれぞれの分野の第一線で活躍するエキスパート揃い！ 世界を大きく変えるであろうテクノロジーに一歩近付いてみませんか？

はじめに はじめまして。 NTTデータ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 C や C++ を使用しているとしばしばビット演算を行う場面が出て来ます。 計算機リソースが限られている状況では、ビットを用いることでデータ量を少なく済ませたり、計算コストを小さく抑えたりすることができるメリットがあります。 本記事では、ビット演算を用いて実現できる処理について、簡単なものから高度なものまで集大成します。極力わかりやすく頑張って執筆しました。特に前半 4 つはビットの説明の中でもかなりわかりやすい方だと思います。後半の 7 つのテーマは比較的高度なアルゴリズムの話題ですので、フラグ管理やマスクビットについて詳しく学びたい方は前半 4 つを中心に読んでいただいて、後半 6 つは必要に応じて読んでいただければと思います。反対にビットの知識はあってビットを用いたアルゴリズ

【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.

はじめに 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。 最初の一手 個人的にではありますが、最初はアプローチの理解から始めると思いますが、数式とプログラミングの両方を勉強する方が良いと思います。数式→プログラミング or プログラミング→数式の順序はどちらでも良いと思いますが、プログラミング（フレームワーク）のみはやめた方が良いと思います。出力結果の解釈で苦労することになるので、理論、数式はしっかり理解した方が良いです。 プログラミング、フレームワークの力で、機械学習ができるのは事実ですが、作ったモデルや予測結果の説明ができなければ価値がありません。 そして、モデルは作るだけでなく、評価・改善していく必要があります。その際に、グリッドサーチのようにモデルのパラメ

まじな話をすると、N予備校のプログラミング入門コースやるのがオススメ。 https://www.nnn.ed.nico 一日8時間勉強時間があるなら、だいたい一ヶ月で終わる内容。 月額1000円だけどしっかり勉強すれば一ヶ月の無料期間中に終わると思う。 もともとN高等学校のノンプログラマーの生徒をWebエンジニアとして就職させるために作られたカリキュラムで講師曰く去年はこれで二人エンジニア就職を決めたらしい。 内容も相当親切に説明していて、プログラミングで何か作るだけじゃなくて、就職に必要な環境構築やセキュリティまでみっちりやる。 http://qiita.com/sifue/items/7e7c7867b64ce9742aee#%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%82%BB%E3%83%97%E3%83%88%E3%82%92%E3%82%82%E3%81%A8%E3%81%AB