＜名もなき家事＞夫はなぜ見て見ぬふりなのか？ （毎日新聞） - Yahoo!ニュース
「名もなき家事」「名前のない家事」という言葉が、昨年からネットやメディアで話題になっています。なぜ今この言葉が女性たちの共感を呼ぶのでしょうか。明治大商学部教授の藤田結子さんが分析します。【毎日新聞経済プレミア】 ◇夫は「洗濯を分担している」？ 「名もなき家事」とは、「炊事」「洗濯」「掃除」とは違って、はっきりとした名前がつかない家事労働のことです。たとえば「食べ残しを冷蔵庫にしまう」「ごみ袋をセットする」「トイレットペーパーを補充する」などの家事です。 首都圏在住の会社員、愛さん（３０代、仮名）には保育園に通う５歳の息子と２歳の娘がいて、フルタイムで働いています。そして、共働きなのに夫の大輔さん（３０代、仮名）が家事をしないことに不満をもっています。愛さんから見ると、家事分担の割合は妻９：夫１なのですが、大輔さんは「自分はそれ以上分担している」と言います。なぜ２人の認識は違うのでしょうか
Airframe: Lightweight Building Blocks for Scala
Airframe RPC supports seamless integration of server and clients using Scala as RPC interfaces. Have you ever used slf4 (logging), Jackson (JSON-based serialization), Guice (dependency injection)? Airframe has redesigned these Java-based ecosystem as airframe-log, airframe-codec, and airframe-di in order to maximize the power of Scala and Scala.js
2017年 Azure 最新サービスはこう使え
This is the material for Microsoft Azure onsite seminar on Jan 18, 2018 at Shinagawa in Tokyo. This session covers sharing knowledge of high attention new services, Cognitive Services, Azure Cosmos DB, and Azure Database for MySQL / PostgreSQL which have been released in 2017, with best practices and architectures. 1 another session is held to introduce the services of Cognitive Services, Azure Co
事例で学ぶ、 Microsoft Azure活用術 ～クラウド移行編～(20) 「あらゆる研究者がいつ、どこからでもゲノム解析が行える」世界を実現すべく、Azure 上でのゲノム解析を検証 - 東京大学医科学研究所 ヒトゲノム解析センター
「あらゆる研究者がいつ、どこからでもゲノム解析が行える」世界を実現すべく、Azure 上でのゲノム解析を検証 - 東京大学医科学研究所 ヒトゲノム解析センター ヒトゲノム解析に関する世界的なレベルでの先端研究を実践する、東京大学医科学研究所 ヒトゲノム解析センター。医学、生物学研究にとって欠くべからざるプロジェクトを推進する同センターでは、情報科学とスーパーコンピューターを利用した高度な解析が日々行われています。とりわけ、近年スーパーコンピューターによるゲノム解析によって飛躍的に加速している研究分野が、がん研究です。 この研究分野の発展をさらに加速するためには、さまざまな研究現場で大規模シークエンスによるゲノム解析研究が盛んに実施される必要があります。しかし、ゲノム解析には、大容量のメモリを搭載し、高速ディスクによってアレイ化されたスパコン環境が不可欠であり、多くの研究現場にとってはこうい
Airframe: Lightweight Building Blocks for Scala
AirframeはScalaでアプリケーションを作る際に便利な「道具」をオープンソースにしたものです。2016年から開始して少しずつ現在の形に整理し、簡単なプログラムを作るときはもちろん、現在ではTreasure Data社内でより複雑なScalaアプリケーションを構築する際に欠かせない構成要素(building block)となっています。 Airframeを開発したきっかけは、Google Guiceなど既存のDependency Injection(DI)ライブラリがScalaで使いにくいという理由からでした。Dependency injectionとはオブジェクトの構築をコード中に手書きで行うのではなくDIフレームワークに任せることで、プログラマの手間を省き、モジュールの切り替えを容易にするための仕組みです。しかし、Google Guiceを使ったとしてもオブジェクトのライフサイク
Database Journal Club
2017年に新しく始めたことの１つに「Database Journal Club」があります。きっかけは、理化研の二階堂さんのこの記事。Google+を活用して、最新の論文のキャッチアップに役立てているとのこと。 研究者をしていたころは１日に数本、年単位で数百本論文を読むのは珍しくなかったのですが、エンジニアとしてコードを書くのが中心の生活になると、研究レベル（≒まだプロダクトとして使うには課題が残っている）のものをそのまま使うことはまずないので、次第に論文を読む量が減っていきました。 今でも論文を読むことそのものは大変ではないし、必要に応じて100本近くサーベイしたりしますが、アカデミアから離れて一番大変だったことは、ワーキングメモリの中に論文リストがなくなってしまうことでした。過去に読んだ論文が思い出せない、研究コミュニティでホットな話題は？など。頭の中にそういった情報の引き出しがない
スタートアップを知るために読みたい本 – Taro L. Saito – Medium
先日、社内でスタートアップ（ベンチャー企業）に良い人材を引き入れるにはどうしたら良いかという会話がありました。Uber, Airbnb, Mercariなど、急速に成長していて、アプリなどを通して既に親しみがあるスタートアップ企業を選択するのはそれほど難しくはないでしょう。一方、Treasure DataのようにB2Bのサービスを展開している場合、一般ユーザーへの接点が無いため、会社の外側からはどのような仕事をしているかあまり見えません。また、日本ではまだまだスタートアップ文化へのなじみが薄いため、大学卒業後、または次のキャリアの選択肢として上がりにくいのも事実です。 思い切ってアカデミアを離れ、スタートアップに参加してそろそろ4年になりますが、実際に入ってみるまでスタートアップについてわからなかったことが多くありました。しかし、当事者になってみると書籍レベルでも関連する情報を多く見つける
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
Scala用のDIライブラリAirframeを試してみた - たけぞう瀕死ブログ
ScalaではJavaと違ってDIコンテナの必要性を感じることがあまりないのですが、フレームワークを作っているとユーザコードにフレームワークが提供するコンポーネントを供給したり、フレームワーク自体を拡張するための拡張ポイントを提供するためにDIコンテナ的なものを使いたいというケースがあったりします。 PlayではGoogle Guiceが導入されていますが、もう少し簡潔でScalaらしいDIコンテナはないものかと思っていたところ@taroleoさんがAirframeというライブラリを開発されていたのを思い出したので試してみました。 github.com 基本的にはフィールドインジェクションぽい感じで、DIするフィールドを以下のように宣言しておきます。 import wvlet.airframe._ class AccountController { val accountService =
科学研究と技術開発つなぐ人材にも日米の差 - 日本経済新聞
東京工業大学の大隅良典栄誉教授がノーベル生理学・医学賞を受賞したのはまだ記憶に新しい。その大隅教授がインタビュー記事などで大変興味深い発言をされていた。「科学が世の中にどう役立つか、という観点が重視されることに危惧している。ほんとうに役に立つかは（最初からは）答えられない。企業なら数年で開発することが求められるだろうが、科学研究には100年後に検証されるようなものがたくさんある。安易に『役に立
seratch.net - seratch リソースおよび情報
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【トレジャーデータ】才能＝ギフトを生かして世の中に還元するのが仕事だと思う。～輝き人 第29回～ - キャリタスPRESS
トレジャーデータ株式会社 マーケティング担当ディレクター 堀内 健后 さん プロフィール 1976年、東京生まれ。2001年、東京大学大学院工学系研究科修了後、プライスウォーターハウスクーパースコンサルタント株式会社（現 日本アイ・ビー・エム株式会社）へ入社し、経営コンサルタント業に携わる。2006年、マネックス証券の親会社であるマネックスビーンズホールディングス（現 マネックスグループ株式会社）へ転職。2013年2月にトレジャーデータ株式会社へ入社し、ジェネラルマネージャーに就任。2014年7月、日本事業の拡大に伴い、マーケティングディレクターとなる。 事業内容 トレジャーデータ株式会社 2011年、米国シリコンバレーにて創業。データの収集・分析・連携を目的とするクラウド型プライベートDMP“TREASURE DMP”の開発および販売、ならびに導入に関するコンサルティングを行う。 よその
Schedule
Course Introduction and History of Database Systems M. Stonebraker, et al., What Goes Around Comes Around, in Readings in Database Systems, 4th Edition, 2006 (Optional) A. Pavlo, et al., What's New with NewSQL?, 2015 (Optional) In-Memory Databases H. Garcia-Molina, et al., Main Memory Database Systems: An Overview, in IEEE Trans. on Knowl. and Data Eng., 1992 S. Harizopoulos, et al., OLTP Through
Anywhere on Earth - Wikipedia
World map of time zones, with the UTC−12 time zone highlighted. Anywhere on Earth (AoE) is a calendar designation that indicates that a period expires when the date passes everywhere on Earth. It is a practice to help specify easy to understand deadlines such as "March 16, 2004, End of Day, Anywhere on Earth (AoE)"[1] without requiring timezone calculations or Daylight saving time adjustments.[2]
Presto at Hadoop Summit 2016
Presto, an open source distributed SQL engine originally built at Facebook, has a rapidly growing community of developers and users. In this talk, speakers from both Facebook and Teradata, will discuss technical details of some of the recent developments such as integration with Hadoop ecosystem (YARN/Slider and Ambari), security features (Kerberos), enabling BI tools via JDBC/ODBC drivers, new co
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