これから研究をはじめる人へのアドバイス
研究の世界 上の文章はもちろんネタですが、研究を続けていくと本当にここに書かれたような、トップジャーナルに通ってなければ…、という世界が待っています。実際、僕自身もいつもこのような心づもりで研究しています。ただ、ひとつ気になったのは、自分自身の経験や、周りの様子を見る限り、Cell, Nature, Science (CNSと俗に言われます)などは、自分一人の実力だけで採録されるわけではありません。この人がいなかったらここまでの成果は出なかった、という貢献は確実にあるけれど、大抵は多くの人の長年の努力の積み重ねの結果acceptされています。 研究のインパクトの大きさ だから結果として、団体で金メダル！くらいには誇れますが、これを個人の功績と考えるのはあまりに決まりが悪いものです。僕が情報と生物の融合分野にいながら、情報系でかつ腕一本でできる研究も続けているのは、この決まりの悪さを避けたい
東京大学理学部情報科学科のパンフレットがすごい
先日の「ぜひ押さえておきたいコンピューターサイエンスの教科書」というエントリでは、東京大学理学部情報科学科の講義で使われていた教科書を中心に紹介しました。では、実際の授業の様子はどうなのでしょうか？ タイミングの良いことに、情報科学科のカリキュラムのパンフレットがウェブで公開されています。 東京大学理学部 情報科学科 パンフレット かなりの力作で感動しました。なにせ今まで外向けの色気があまりにない学科だったので。。。 （苦笑） 理学部情報科学科と工学系の学科との一番の違いは、パンフレットにもありますが、コンピューターの原理や理論的背景も押さえ（ここが重要）かつ最先端の技術やモノも作り上げていくところでしょうか。そんな雰囲気を、カリキュラムや実際の講義・演習の様子、教授陣のメッセージなどから、感じ取ってもらえることと思います。 一点だけ補足。このパンフレットには普通の学科紹介でよく見かける卒
ぜひ押さえておきたいコンピューターサイエンスの教科書
僕はバイオインフォマティクスという生物と情報の融合分野で研究を行っています。東大の理学部情報科学科にいた頃は同僚のマニアックな知識に驚かされたものですが、そのような計算機専門の世界から一歩外に出ると、それが非常に希有な環境だったことに気が付きました。外の世界では、メモリとディスクの違いから、オートマトン、計算量の概念など、コンピューターサイエンスの基礎知識はあまり知られていませんでした。コンピューターサイエンスを学び始めたばかりの生物系の人と話をしているうちに、僕が学部時代に受けた教育のうち、彼らに欠けている知識についても具体的にわかるようになってきました。 バイオインフォマティクスに限らず、今後コンピュータを専門としていない人がコンピューターサイエンスについて学ぶ機会はますます多くなると思われます。そこで、これからコンピューターサイエンスを学ぼうとする人の手助けとなるように、基礎となる参
Leo's Chronicle: ウェブ時代に成果をあげるための心得
► 2015 (2) ► 9月 (2) ► 2011 (4) ► 12月 (2) ► 11月 (2) ► 2010 (2) ► 1月 (2) ▼ 2009 (45) ► 12月 (1) ► 10月 (2) ► 9月 (4) ► 8月 (4) ► 7月 (3) ▼ 6月 (5) 新しいデスク ウェブ時代に成果をあげるための心得 炭鉱のカナリア 「残念」に「残念」という禅問答 梅田望夫氏の功績 ► 5月 (6) ► 4月 (5) ► 3月 (5) ► 2月 (1) ► 1月 (9) ► 2008 (48) ► 12月 (7) ► 11月 (15) ► 10月 (6) ► 9月 (5) ► 8月 (4) ► 7月 (2) ► 5月 (1) ► 4月 (1) ► 3月 (4) ► 2月 (2) ► 1月 (1) ► 2007 (50) ► 12月 (4) ► 11月 (4) ► 10月 (3) ►
研究者はどれくらい論文を読むのか？
自宅にあった、ここ５年間に読んだ論文を集めたらこれくらいになりました。（ちなみに全部両面印刷。ラボにも、もう1山分？くらいあります） 今や論文のPDFファイルはネットで簡単に入手できる時代で（ただし英語に限る）、画面の大きなディスプレイなら、そのまま読んでも特に不自由がありません。（なぜ印刷するかというと、電車の中やカフェで読んだり、お風呂で読んでも安心だったり（え？）、読み終わったら子どもに落書きさせたり（ええ？）するためです）。とにもかくにも、印刷された論文は家に置いておくとスペースをとってしまうので、1ページ目だけ読んだ記録用に残し、後は廃棄するために、子どもがホチキスの針をはがしてくれました。いい子。
Leo's Chronicle: データベースシステム入門：「データベースは体育会系図書館？」
（データベースシステムとその研究の世界を一般の人にわかりやすく伝えるため、「図書館」をモデルにした話を書いてみました。試験に出そうな（？）部分は太字で強調してあります。） 「データベース」という言葉は、データの集まりという意味です。データベースシステムの研究では、例えて言うなら「欲しい本がすぐに見つかる図書館」をいかに作るかという問題を考えます。ここで「データ」は図書館の「本」に相当し、「ハードディスク」は「本棚」がたくさん収められている図書館の建物だと考えてください。 「欲しい本がすぐに見つかる」とはどういうことでしょうか？例えば、図書目録を調べて目的の本棚の番号がわかったとしても、本棚までの距離が遠ければがっかりしてしまいますよね？（高すぎて手が届かない、とか泣けてきます）
Leo's Chronicle: 学生を成功に導くアドバイス - Ullman先生からのアドバイス
博士課程には、二人として同じ学生はいない。そして、教師がすべきことも個々の学生に応じて変わる。自分のキャリアを振り返ってみて、うまくいったいくつかの方法と、よく使われているけれど実際には学生のためにならないやり方というのがよくわかるようになった。まず初めに述べておくと、教師のゴールとはどうやったら学生が自分自身の力で考え、新しいアイデアを組み立て、問題を解ける人になれるかを教えることだ。
Leo's Chronicle: 良い論文を書くために知っておくべき５つのこと
英語で科学技術論文を書くための書籍はいくつか出版されていますが、大抵、日本語と英語の表現やロジックの違いの説明が主で、「論文」というよりは「英語」の学習と質的に変わりません。ここでは、「論文」をいかに書くか、さらには「論文」を書くために「研究」をいかに進めるかという点に踏み込んだ内容を紹介していきます。 まず、コンピューター系の論文の書き方のHow toを示した書き物として、DB分野で有名なJennifer Widomの以下の記事が、良い指針となります: Tips for Writing Technical Papers (Jennifer Widom)この中から、introduction (導入部）で説明すべきことについて引用しました。 What is the problem? (解いている問題は何?） Why is it interesting and important? (なぜその
イラストで知る研究の世界とその醍醐味
例えば大学4年で卒業し就職してしまうと（法学部や経済学部に多い）全くといっていいほど研究の世界を知らないまま社会に出ることになります。日本では、報道などのメディアに就職する方も学部卒ということが多いため、テレビ・新聞などで研究の世界について深く書かれた記事を目にする機会はほとんどありません。 NHKのサイエンス・ゼロなどの番組で、研究者の様子を垣間見ることもできます。しかし、番組は研究の世界の一側面を見せているだけであり（取材時間に比べてカットが多く、内容も製作者の主観に左右される）、研究の世界で活躍していて評判の高い人は、実はほとんどメディアにでてこない事情もあります（「21歳からのハローワーク（研究者編）」を参照）。そのような研究者は、論文という形で一生懸命アウトプットを出しているのですが、論文は学部教育や大学院、博士での研究トレーニングを経ないと読みこなせない（研究の内容だけでなく、
SIGMOD2009 Accepted Papers
Yahoo! Researchの"Generating Example Data for Dataflow Programs"は恐らくPig Latinのデバッグ用のサンプルデータ生成の話。Hadoopなどの上で、複雑なデータ構造を動的に組み立てていくプログラム書きながら、横に実行結果の例を「適切に」示したサンプルが表示されると、わかりやすいよね、という話。”Towards a simpler XML Schema: effortless handling of nondeterministic regular expressions”はついに来たか、という感じ。Relational styleの考えが入っていて、スキーマ(relation)から考えられるいろいろな木構造をNFAを使って同時に検証する、という流れだったら嬉しい。"DDE: From Dewey to a Fully Dyn
Top 5 Database Research Topics in 2008
岡野原君が自然言語処理関連で2008年に読んだ論文のベスト5を紹介しています。それに倣って、僕も個人的にインパクトのあった2008年のデータベース研究のベスト５を集めてみました。 Michael J. Cahill, Uwe Röhm and Alan D. Fekete. Serializable Isolation for Snapshot Databases. SIGMOD 2008. (ACM DOI) 真っ先に思い浮かんできたのがこの論文。SIGMOD2008のベストペーパーでもあります。僕自身、トランザクション処理を長く研究していた経験から、Serializability（ディスクのread/writeの順番をあるプロトコルに従って入れ替えても、データベースの検索・更新結果に影響を与えない）を保障しつつ、一秒間あたりに処理できるトランザクションの数（つまりスループット）を上げる
Leo's Chronicle: ぜひ押さえておきたいデータベースの教科書
先日のエントリで少し話したのですが、僕が在学していたときの東大にはデータベースを学ぶためのコースというものがありませんでした（DB関係の授業は年に１つか２つある程度。現在はどうなんだろう？）。そんなときに役だったのは、やはり教科書。読みやすいものから順に紹介していきます。（とはいってもすべて英語の本です。あしからず） 一番のお薦めは、Raghu Ramakrishnan先生 (現在は、Yahoo! Research) の「Database Management Systems (3rd Edition)」。初学者から研究者まで幅広く使えます。データベース管理システム（DBMS）の基本概念から、問い合わせ最適化、トランザクション管理など、これらを実装・評価するために必要な、「DBの世界での常識」が、丁寧な語り口でふんだんに盛り込まれています。この1冊を読んでおけば、DBの世界で議論するための
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
もしもサーバー管理ができたなら
Flash-Based DBMSの最前線