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今まで長いことお世話になりました！ リクルートグループを退職しました！ これからもよろしくお願い致します！ Graduate from Recruit! pic.twitter.com/ZfNlLXS6OF— ゆずたそ (@yuzutas0) February 25, 2019 はじめに 自己紹介 ITmedia著者紹介欄から引用します。 リクルートテクノロジーズ プロダクトエンジニアリング部所属 途上国から限界集落まで各地放浪、ベンチャーキャピタルから投資を受けての起業や会社経営、リクルートグループ会社における複数の新規事業の立ち上げを経て、現職。 現在は急成長プロダクトを対象に、システムアーキテクチャの再構築やエンジニアチームの立ち上げ、立て直しに従事。 他エントリーやTwitterもご覧くださいませ。 誰に何を伝えたいか 私を知っている人たち、これまで私がお世話になった人たちに「懐か

ご挨拶 自称企画屋・コンセプトデザイナーの@yuzutas0です。 執筆者一同をはじめとして、 アンケートに回答してくださった皆様、各所で書籍を紹介してくださった皆様、 その他何らかの形でご協力いただいた皆様、本当にありがとうございました。 さて、発売から間が空きましたが、 裏話をツイートしたところ反響をいただけたので、ブログに制作秘話をまとめます。 個人開発者や技術書典参加者のヒントになれば幸いです。 『個人開発がやりたくなる本』の経緯・裏話をブログにまとめようと思ったけど、細部まで語りだしたらキリがないことに気付いた。1時間枠で登壇できる内容・分量だ……。 pic.twitter.com/Qr9PcHF46c— ゆずたそ (@yuzutas0) May 3, 2019 もくじ ご挨拶 もくじ 1. はじめに 1-1. 免責・謝罪・注意・お願い 1-2. 書籍概要 1-3. この取り組み

概要 IPAの応用情報技術者試験（平成26年/秋試験）に合格しました。 仕事をしながら3週間で合格できたので、勉強法など知見を共有します。 平成27年度【春期】【秋期】 応用情報技術者 合格教本 (情報処理技術者試験) 作者: 大滝みや子,岡嶋裕史出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/12/13メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る どのような資格か IPAのサイトでは、対象像を「高度IT人材となるために必要な応用的知識・技能をもち、高度IT人材としての方向性を確立した者」としています。 難易度としては、「ITパスポート」＜「基本情報技術者」＜「応用情報技術者」＜「高度区分」（システムアーキテクトや情報セキュリティスペシャリストなど）という位置付けです。 要するに情報技術に関する幅広い知識を持っていることを証明するための資格試験ということです。

データ基盤エンジニアという仕事の魅力について、質問を受ける機会がありました。 何が魅力なのか。どういう面白さがあるのか。どこにモチベーションがあるのか。 せっかくなので自分なりに考えをまとめてみます。 5つの面白さ ざっくりまとめると、データ基盤エンジニア（あるいは：分析基盤エンジニア・データエンジニア）というのは、「主体的に働きやすく」「スキルを(伸ばし/広げ)やすく」「キャリアアップに繋げやすい」仕事だと思います。 1. データ活用担当への第一歩として データ分析や機械学習を仕事としてやりたい。だけど、職務経歴としてはアプリケーション開発やインフラに強みがある。 この立場の人がキャリアをピボットするための踊り場として、データ基盤の担当になることがあります。 持ち前のスキルを活かしてデータ基盤の構築・運用に関わるところから始めます。 データ仕様に詳しくなっていき、徐々に活用側へと染み出し

この記事は datatech-jp Advent Calendar 2023 3日目の記事です。 背景・趣旨 筆者（@yuzutas0）は風音屋（@Kazaneya_PR）という会社を経営しており、データ職種の採用・育成に関心を持っています。 複数企業で少ない専門家を奪い合って疲弊するような採用活動ではなく、マーケット全体がより豊かになるような動き方はできないだろうかと模索しています。 1つの実験として、MENTAで「第2新卒が3ヶ月でデータ職種への転職を目指す講座」というトレーニングを提供し、ありがたいことに30名以上の方々に受講いただきました。 ちなみにこの講座は今では風音屋の社内研修になっています。 MENTAの受講者が30名を突破しました🎉 卒業生が風音屋に入社したり、スキルアップして「社内で提案が通るようになった」「現職で活躍できるようになった」という感想もいただいています。

概要 HileSearch（ハイルサーチ）というサービスをリリースしました。 バッチ処理とスクレイピングの練習がてらRailsアプリを作ってみました。 もくじ どんなサービスか どうやって使うのか なぜ作ったのか どうやって作ったのか 思ったこと どんなサービスか 持ち運びたいノートPCを選ぶと、そのPCより大きいバッグを一覧表示します。 名前は「PCが入る（ハイル）バッグを検索（サーチ）する」という語感決めです。 注意点 PCでのWEBブラウザ閲覧を推奨します。スマートフォンだと閲覧しにくい箇所があります。 Amazonの商品画像はアソシエイト用途でのみ利用可能という規約があったので「商品詳細を見るボタン＝Amazonへのアフィリエイトリンク」という体裁を取っています。問題があればご指摘いただけると幸いです。 どうやって使うのか HileSearchにアクセス。 持ち歩きたいPCのブラン

SPI Japan 2017というカンファレンスで発表をしました。 グロースフェーズの痛みの中で、いかに開発・運用チームを立て直したかという内容になります。 発表スライド 「Rebuild Team - 急成長プロダクトのDev&Opsで生じる悪循環とその解決策」 ここ最近の発表の集大成です。 急成長フェーズを体験した人は多くないはずなので、有用な知見ではないかと自負しています。 参加した感想 運営が非常に丁寧でした。選考通過時にはレビュアーから「こういう点が素晴らしい」とコメントいただき、また当日には司会者からフォローをいただき、非常に話しやすい場作りがなされていました。 一方で内容面については全体的に違和感を覚えました。もやもやです。 内容 思ったこと 補足事項 「改善施策が現場に受け入れられない」という意見が多かった 改善施策は現場の人が現場のために生み出すものではないか。 現場にメ

この記事について 共感している そもそもDXとは何か デジタル中心のビジネスにどうシフトするか デジタル中心のオペレーションにどうシフトするか 顧客や従業員がラクになる体験（UX） 最近やっている案件 みんなすごい この記事について 下書きの状態で公開することにした。 主観と経験で書いているので、細かい話は要事実確認。 反響があったら後でブラッシュアップするかも。 特定の名前が分かる形での非公開情報は載せていない。 共感している DXという言葉は使わなかったけど、過去に似た内容で登壇したので、一連のツイートに共感しますhttps://t.co/bh8dWDxjpWhttps://t.co/gJjrvLf6tu https://t.co/cTW35ELvIE pic.twitter.com/ImjPYWPP5R— ゆずたそ (@yuzutas0) May 26, 2020 そもそもDXとは何

この記事はRecruit Engineers Advent Calendar 2018 - 8日目の記事です。 注意点 タイトルは煽りです。「新規事業におけるデータエンジニアリングの勘所」の方が正しいかもです。 クオリティというか記事の信頼度は、投稿時間がギリギリになってしまったことから察してもらえるとありがたいです。 本エントリーの内容は個人的な見解であり、所属する組織を代表するものではありません。データの取り扱いは非常にセンシティブなトピックでもあるため気軽に発信すべきではないということは重々承知しております。もし誤りや考慮不足だと感じる点があれば、それは全て私個人の力不足によるものですので、どうぞ私個人当てにご指摘のコメントをいただけると幸いです。 もくじ 注意点 もくじ 背景 前提 体制 システム 開発スコープ 機械学習WebAPIは分離 データ基盤設計 全体の設計ポリシー データ

この記事は、下書き供養 Advent Calendar 2018 - Adventarの2日目の記事です。 めっちゃ専門的な内容になってしまいました。ごめんなさい。 某Slackでの議論内容をブログに書こうとしたのですが、下書きのまま放置していました。 Wednesday, August 15th と書いてあるので、約半年前の内容となります。 もくじ もくじ はじめに 「データ基盤の3分類」と「（一般的な）技術要素」 1.データレイク（Data Lake） 2.データウェアハウス（Data Warehouse） 3.データマート（Data Mart） 私が考えるデータ基盤の定義 私が考える「あるべき構成」 技術要素を分けるのはアンチパターン 進化的データモデリングを容易にしよう チームとアーキテクチャを選ぶ まとめ 参考 余談 追記 はじめに データ基盤と世間一般で言われるシステムには分類

概要 サービスレベルをいかに設計し、いかに運用するか。自分なりの考えの整理です。 尋常ではない長さになりました。随時アップデートします。たぶん。 ウェブオペレーション ―サイト運用管理の実践テクニック (THEORY/IN/PRACTICE) 作者: John Allspaw,Jesse Robbins,角征典出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2011/05/14メディア: 大型本購入: 10人 クリック: 923回この商品を含むブログ (50件) を見る もくじ 概要 もくじ SLAとは何か 関係者が同じ目線を持つためのもの 火の一ヶ月間を経て…… SLAは契約ではなく、目標の合意に過ぎない SLA：設計のプラクティス サービスのレベルを設計する 機能観点でのレベル分け コア機能を定義する 非機能観点でのレベル分け オペレーションのレベルを設計する 対応速度のレベル分け 3

概要 My100Tales（マイ・ハンドレッド・テイルズ）というサービスをリリースしました。 もくじ どんなサービスか どうやって使うのか なぜ作ったのか どうやって作ったのか 思ったこと 1. どんなサービスか 人生でやりたい100のリストを書き込み、育て、実現するためのサービスです。 機能・UIの実態としてはお一人様向けのQiita:Teamクローンとなります。 名前の由来・コンセプトは以下の通りです。和風シリーズです。 サービス名は「私だけの百物語」という意味です。 百物語では、百の怪談を語り終えて、最後の蝋燭の火を消したとき、本当に怪奇現象が起きると言われています。 また、"tale"は「怪談」だけでなく「夢物語」「おとぎ話」の意味を掛けています。 このサービスは利用者が自分だけの「夢物語」を書き出す場所です。 やりたいことを百個書き出す頃には、きっと何か1つは実現しているのではな

この記事は、風音屋（@Kazaneya_PR）が提供する研修「K-DEC」卒業生に向けたメッセージの一部を、そのまま社外に公開したものとなります。 データ分析が重要な仕事であるということを理解してほしいです。データ分析は意思決定に影響を与えます。データ分析はビジネスやプロジェクトの根幹を支えます。データ分析は命を救うこともあれば、命を奪うこともあります。私たちが良い仕事をすれば誰かの人生を豊かにできますし、私たちが手を抜けば誰かの人生に迷惑がかかります。 戦争とデータ分析 データ分析が命を救った事例を紹介します。統計学者ナイチンゲールは、クリミア戦争で野戦病院に行き、死因のデータを記録しました。怪我で亡くなった方よりも、感染症で亡くなった方のほうが多いことを特定しました。なぜ感染症になるのでしょうか。病院の衛生状態が劣悪だったからです。つまり被害を減らすには、兵士を鍛えて怪我を防ぐことでは

概要 Enokilog（エノキログ）というサービスをリリースしました。 勉強がてらシンプルなRailsアプリを作りました。 どんなサービスか 学習の進捗を記録するサービスです。 調整さんみたいなテーブルビューで学習の記録や共有ができます。 名前の由来は以下の通りです。 榎（えのき）という樹木は、江戸時代、幕府によって一里ごとに植えられました。 旅人が木陰で休憩したり、距離を把握できるようにするためです。 Enoki Logは、榎が茂る一里塚のようなWEBアプリを目指して開発されました。 ユーザーが日々の学習を記録して、一歩ずつ前進するお手伝いをします。 どうやって使うのか 登録 Enokilogにアクセス。 メールアドレスとパスワードでユーザー登録。 作成 新しい学習記録を作成。 タイトルや利用教材などを記入⇒作成完了ボタン。 学習終了日に向けてマイルストーンを記入。 更新 実際の進捗を○

前の週末に"1日でWEBサービスを作る"という取り組みをしました！ ルール 当日の流れ プランニング コーディング リリース できたもの 翌日以降に修正した内容 なぜ作ったか 振り返り よかったこと 1: タイムアタックで時間を意識したこと 2: 1日リリースの実績を得たこと 3: 使ってもらえたこと 反省点 What Who Where When How 今後: 磨き込みのアイデア テストユーザー側のアクションを磨く テスター募集側のツールとして磨く 最後に ルール 1.スタートは昼食後！ アイデア出しから始めること。 開始前にあれこれ考えないこと。 とにかく無心でリリースに漕ぎ着けること。 2.夕食までに本番環境にリリース！ それまでは断食すること。飲み物はOK。 食事をしたければ、さっさとリリースすること。 何が何でも1日でリリースに漕ぎ着けるという強い意志と「やっていき」の精神。

まえがき 某有名誌に取材を受けたのですが諸事情でボツになったので供養します。 事前質問とカンペと議事録を組み合わせて取材風テキストにしています。 自分で自分のブログに自分の取材テキストを貼り付けるというヤバさには目を瞑っていただけると幸いです。 Q. ゆずたそ様はご自身でもウェブサービスを開発され、またさまざまなエンジニアの個人開発の経験をまとめた著書も発刊されています。 よろしくお願い致します。 まず簡単に自己紹介させてください。 私は @yuzutas0（ゆずたそ） というハンドルネームで活動しています。 Webサービスやプログラムを個人で開発して、何度か有名なメディアに取り上げていただいたこともあります。 今年の4月には、25人の個人開発の事例をまとめた書籍『個人開発をはじめよう！』を出版しました。 個人開発をはじめよう！クリエイター25人の実践エピソード (技術の泉シリーズ（Nex

『データマネジメントが30分でわかる本』をKindleで販売開始しました！データ活用に関わる方々はぜひお買い求めいただければと思います！https://t.co/aRRYIsJeqR— ゆずたそ (@yuzutas0) March 13, 2020 （自称）企画屋・コンセプトデザイナーの @yuzutas0 です。 共著者・寄稿者を初めとして、スポンサーやレビュアーの皆様、各所で書籍を紹介してくださった皆様、 その他何らかの形でご協力いただいた皆様、本当にありがとうございました。 発売から間が空きましたが、スポンサー報告が完了したので、このブログに制作秘話をまとめます。 自費出版に関心がある人のヒントになれば幸いです。 もくじ もくじ 1. 書籍について 1-1. 書籍概要 1-2. 購入方法 1-3. 本書への反響 1-4. 関係者の皆様 2. 裏話 2-1. きっかけ 2-2. 企画

この記事はGoogle Cloud Platform その１ Advent Calendar 2018 - 18日目の記事です。 以前こういうブコメをしたのですが、言いっ放しだとダサいので、具体的なやり方を書きます。 "アカウントごと/日付ごとのBigQueryコストを可視化できるダッシュボード" なら Stackdriver + BQ + Datastudio を使うと作業時間10分・ほぼ無料で作れるので、うちはそのやり方を採用していますね。… https://t.co/9yoni22iw7— ゆずたそ (@yuzutas0) August 17, 2018 もくじ もくじ はじめに この記事のゴール 解決したい課題 課題の背景 実行方針 完成イメージ 作業手順 1: BQクエリ実行ログを流す 2: DataStudioでダッシュボードに表示する 応用編 1: 全体コストを可視化する 2

概要 Courseraというオンライン学習サイトで公開されているMachineLearningコースを修了しました。 もくじ どんな講座か 講座のアジェンダ なぜ受講したか 受講した感想 あると望ましい事前知識 はまりどころ 最後に どんな講座か 機械学習の主要なアルゴリズムを直感的に理解して、実際にプログラミングできるように教えてくれます。また、実装前にどのアルゴリズムを使うべきかの判断、テストとチューニングの方法、大量データの並列処理といった付帯トピックも言及されます。 講師はStanford UniversityのAndrew Ng(呉恩達)氏で、Googleの人工ニューロン研究プロジェクト発起人や百度の首席科学者として知られています。実際にこんな風にやっていますよ！という話を交えるので、画一的で教科書的な解説よりも聴きやすいと感じました。 ボリュームは結構重いです。「講義および4択

この記事の概要 SaaSのデータをBigQueryに統合することで業務改善を促進できる。 しかし、SaaSのデータの中身を見ると、BigQueryの関数では対応しにくい形式になっていることがある。 そこで、本稿では「こういうデータ形式だったらこういうSQLを書く」というサンプル集を掲載する。 目次 この記事の概要 目次 宣伝 実現したいこと SaaSデータの処理方法 SQLサンプル1: 純粋な配列だけのケース SQLサンプル2: 配列内にハッシュマップがあるケース SQLサンプル3: 配列宣言ナシでカンマ区切りのハッシュマップが突如始まるケース SQLサンプル4: 配列とハッシュが入り乱れるケース SQLサンプル5: JSONの中に親子構造があるケース SQLサンプル6: Objectを定義したくなるケース 最強のJSONパースの関数は作れるか jsonデータの処理をどこで行うか 最後に

ランサーズ Advent Calendar 2020 24日目の記事です。 昨日は まなみん さんの 「思考発話法でUXリサーチをしてみた話」 でした。 概要 社員ではなく、1人のフリーランス人材（ランサー）として、ランサーズ社を手伝っています。 「こんなことをやってきたよ！」という話を、書ける範囲で書きます。 CRM（顧客管理）x データ活用 の案件を主に担当しています。 注意 本稿は筆者個人の見解に基づく内容であり、関係組織を代表するものではありません。 不適切・考慮不足だと感じさせてしまう点があれば、それは筆者個人の責任によるものです。 どうぞ筆者個人宛てにご指摘のコメントをいただけますと幸いです。 もくじ 概要 注意 もくじ きっかけ 案件1:顧客セグメント可視化 案件2:社内システム改善 案件3:オープンデータ活用 その他:データプラットフォームのメンテナンス性向上 意識している

概要 先日、Tech Night @ Shiodome # 4というイベントに参加して、LTをしてきました。 どんなイベントか 「DevOpsと自動化」をテーマに、事例・知見を共有する場でした。 もとはソフトバンク様の社内勉強会で「外部ゲストを呼ぶ → 公開イベントになった」とのことです。 社会にシェアする姿勢が素敵だと思いました。 他の参加者の発表 あたりまえのことをあたりまえにやる難しさ AWS ECS （EC2 Container Service）を用いた AWS へのDocker コンテナデプロイ 自動化におけるコード管理 送信メールサービスをユニットテストしてみた DevOps、本当のところ こちらのConnpassのページに資料が上がっています。 どんな話をしてきたか こちらが当日の発表資料になります。 ざっくり説明すると DevOps（全体最適化）の前に、業務標準化（ドキュメ