実践 エンジニアリングマネージャー at エス・エム・エス - エス・エム・エス エンジニア テックブログ
2022年10月、介護事業者向け経営支援サービス「カイポケ」のエンジニアリングマネージャー (以下、EM)としてエス・エム・エスに入社した酒井( @_atsushisakai )です。先日、転職活動については 個人のブログ の方に書いてみましたが、入社エントリとしてエス・エム・エスの入社までの経緯と、EMとして実際にどのような仕事をしているかも簡単にご紹介します。これから「EMとして」転職を控えている方で、不安を持たれている方にとっての指針になったりすると嬉しいです。 私のバックグラウンド 前職では、株式会社 MIXI で「家族アルバム みてね」というプロダクトを、創業メンバーとして立ち上げからグロースまで8年以上に渡り開発を続けていました。ソフトウェアエンジニアとしては、iOS/Android のネイティブアプリ開発、Ruby on Rails でのバックエンド開発や AWS でインフラ
【プログラミング】anaconda の有償回避方法と代替案 - 日々ブログ
久しぶりの投稿です。 連続投稿を辞めてからの体たらくっぷりは自分でも驚きます。 とはいえ何もしていなかったわけでもないのですが。 そのあたりは時期を改めていつか記事にできればな～と。 今回は、anaconda が有償化されてから久しいので、自分の理解を整理するためにもライセンス周りについての記事をまとめたいと思います。 Anacondaとは 有償版Anacondaの特徴 本当にAnacondaが必要か Anacondaを無償で使える条件 Anacondaが有償していることを知らずに使用している場合 Anacondaのライセンス回避方法 個人での営利目的の使用は法人化する Anacondaの代替案 方法１：minicondaでインストールする 方法２：単なる科学計算ならjupyter labを使用する 方法３：仮想マシンを用いる 方法４：開発者権限管理が欲しいならgithubがgitlab
pyenv、pyenv-virtualenv、venv、Anaconda、Pipenv。私はPipenvを使う。 - Qiita
pyenv、pyenv-virtualenv、venv、Anaconda、Pipenv。私はPipenvを使う。Pythonpyenvpyenv-virtualenvvenvPipenv はじめに If a thing can be done adequately by means of one, it is superfluous to do it by means of several; for we observe that nature does not employ two instruments if one suffices. -- Thomas Aquinas (1225-1274) pyenv-virtualenv というツールを、私は長らく使ってきた。 pyenv-virtualenvは素晴らしいツールで、私はプロジェクトを切り替えるとき、Pythonの環境について一切
AnacondaのNumPyとpipによるNumPyの速度の違い | orizuru
こんにちは、エンジニアのtetsuです。 Pythonで機械学習をおこなう人はAnacondaを使っている方も多いのではないのでしょうか。 Anacondaを使えば、一発でNumPyやscikit-learn、Matplotlib、Pandasといった便利なライブラリを導入することができるので人気なのもうなずけます（一方で不便な面もありますが）。しかしながら、Anacondaを使うメリットはそれだけではありません。 NumPyで呼び出される行列演算を実際に担うBLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)というものには様々な実装法が存在しているのですが、その一つがIntel社が開発しているIntel MKL(Math Kernel Library)となります。実はAnacondaによってインストールされたNumPyから呼び出されるBLASはMKLになっていま
AnacondaでPythonの環境構築！概要～インストール方法まで解説｜Udemy メディア
機械学習やディープラーニングの技術が浸透するにつれて、これらの技術と親和性の高い言語であるPythonを習得したいという方が増えてきています。 Pythonではデータ処理に実用的なライブラリが多数提供されていますが、今、最も評価されているディストリビューションのひとつが「Anaconda（アナコンダ）」です。 こちらでは、Anacondaの概要やインストール方法、活用のポイントについてご紹介します。 Anacondaとは？Pythonとの関係を紹介！ 「Anaconda」とは、Pythonのライブラリが詰め込まれたパッケージです。Pythonそのもののほか、Pythonとともに利用されることが多いライブラリが複数パッケージングされています。 有料ライセンスも用意されていますが、高速演算や並列演算が必要にならない限り、無料のタイプで対応可能です。 機械学習やデータ分析、高度な数値計算など、P
pyenvとanacondaを共存させる時のactivate衝突問題の回避策3種類 - Qiita
python環境構築決定版の補足です。 20180312追記 2017-12-20付けでリリースされたconda 4.4.0でconda activateが採用されたようです。 conda/CHANGELOG.md 現状では source activateが廃止されたわけではないようですが、conda activateが推奨されています。 最近dockerがこなれてきた (proxy越しwindows環境でもストレスを感じない)ため、pyenvを挟む必要性が減っており、私もdocker-anacondaに移行していますが、参考まで。 コメントで情報いただきました。 ありがとうございます。 pyenvとanacondaのactivate衝突問題とは? linuxやMacではpyenvを介してanacondaをインストールできます。 更に、anacondaで複数開発環境の切り替えをしたいケース
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
TensorFlowがWindowsサポートしたのでインストールしてみた - デジタル・デザイン・ラボラトリーな日々
はじめに TensorFlow 0.12からWindowsをサポートするようになりました。これにより、VirtualBoxやDockerを使う必要がなくなります。 【追記 2017/03/02】 2017/02/16にTensorFlow 1.00がリリースされました、遅ればせながら今回TensorFlowをバージョンアップしました。 【追記 2017/11/25】 2017/11/08にTensorFlow 1.40がリリースされました、遅ればせながら今回TensorFlowをバージョンアップしました。 TensorFlow 1.4.0 リリースノート（翻訳） (tensorenv) C:\Users\(ユーザー)>pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow (tensorenv) C:\Users\(ユーザー)>python
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Pythonディストリビューション使い分けのポイントを考えてみよう（Windows編）
Anaconda4.4.0 最初の設定 for Windows - Qiita
[Python]Anacondaで仮想環境を作る - Qiita![[Python]Anacondaで仮想環境を作る - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6ddffc62140d7f35b31be475a9825eb3a10ecf4e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEQW5hY29uZGElRTMlODElQTclRTQlQkIlQUUlRTYlODMlQjMlRTclOTIlQjAlRTUlQTIlODMlRTMlODIlOTIlRTQlQkQlOUMlRTMlODIlOEImdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTdjYTI0MjI2NzVjMzZiOTM3ZmQ2ZDFkY2Q5YTk2ZDhl%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwc3VwZXJzYWlha3VqaW4mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTNhYWU4OGExODAwZGJlZjhjNzJjZDEzY2NiMDk5NjE2%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Da1280104191faf69ff7c7a0b48a24e7b)