昨今、企業での健康経営や働き方改革の活動が注目される中、国内での睡眠課題は依然として大きく残されたままです。日本では、就労者の7割が睡眠に課題を抱えており、2018年OECD加盟国の中で睡眠時間の最短を記録しました。更には睡眠障害における経済損失額は年間15兆円（GDPの3パーセント）と推計されています。健康経営と働き方改革実現のためには、一人ひとりが適切な睡眠時間を確保できて、社会全体の睡眠リテラシーの広い普及が必要不可欠です。そこで本記事では、企業における睡眠促進策のポイントを小室淑恵氏が解説します。 人間の脳は、起きてから「13時間」しか集中力が持たない 小室淑恵氏：「管理職・経営層に（睡眠の重要性を）伝えるのは難しいでしょ。じゃあ、どう伝えるの？」ということになると思います。今日はお時間もないので、ものすごく早口バージョンになってしまいますが、ふだん私が経営層や管理職向けにご紹介し

数学的な内容を表現したアニメーションをいろいろ作って遊んでます。例えばこんなのとか。 素因数ビジュアライズ。大きく灰色で表示された数字の素因数が線を横切ります pic.twitter.com/z1MHJzPtbv — 鯵坂もっちょ🐟 (@motcho_tw) February 7, 2018 たくさんの点を、それぞれの点に書かれた数に応じた速度で回すことにより、大きく灰色で表示された数の素因数を表現しているわけです。楽しいですね。 こんなのもあります。 3Dで図示してみました。 pic.twitter.com/AF2R1QEtqk — 鯵坂もっちょ🐟 (@motcho_tw) April 12, 2017 九九におけるの段の「一の位」は、ぐるぐる回る点によって表現することができます。面白いですね。 変わったものでは、こういうのもあります。 惑星が「惑星」と呼ばれる理由ですhttps:/

Ｑ．なぜ分散は、単純な差（偏差の絶対値）ではなく、差の２乗を計算するのか？ Ａ．分散を最も小さくする点が平均値だから。（単純な差を最も小さくする点は中央値となる。） “分散”というキーワードは統計学の基礎中の基礎であり、どんな教科書にも“平均”の次くらいに載っていることがらです。 しかしながら、いきなり登場する“分散”の意味が分からず、統計学の入り口で挫折する人は少なくありません。 偏差の２乗の平均、つまり、各値と平均との差の２乗の平均を分散といい、 分散の平方根の正の方を標準偏差という。 統計で、ちらばりを表すものとして、標準偏差や分散が多く用いられる。 -- 高校の教科書（啓林館）より. 教科書にはこのように書かれているのですが、これで分かった気になるでしょうか。 ・なぜ、差の２乗を計算するのか？ ・差そのものであってはいけないのか？ ・なぜ、分散と標準偏差の２種類があるのか？ 最後の

はじめに インターネット、Webの世界には大変有用な資料がたくさんあるのですが、情報がたくさんあってたどりつくのがいよいよ大変になってきた印象です。 読みごたえがあって、わかりやすく、一通りマスターすれば業務でも使えそうなのに、無料で読める。そんな良教材のリンクを集めてみました。 私も時間を見つけてトライする予定です。 ジャンルは様々ですので、ご興味に合わせてご利用ください。 教材集 色と配色 baigie.me このエントリーでは、デザイナー以外の方が読むことを想定し、最低限知っておくといい色と配色の基本をまとめました。基本なので、細かいことは端折って簡単にまとめています。しかし、駆け出しのデザイナーでも十分参考にできる骨太な内容ではないかとも思います。 プレゼンテーション liginc.co.jp ・なるべく時間をかけず、スライド作成よりも内容に時間を割きたい ・見栄えはできるだけ綺麗

この記事はTech KAYAC Advent Calendar 2019の4日目の記事です。 こんにちは。技術部平山です。 この記事では、人の行動を操る、つまり、人の行動を予測したり、望みの行動を取らせるために役立つ科学について 軽く紹介いたします。プログラミングの話はございませんが、 プログラマに読みやすい味付けにはしておきました。 なお、「人を操る」とか言っていますが、実際それで思うように操れるのであれば、 私はもっと裕福だったでしょうし、高い地位を得ていたことでしょう。 理屈と実践は異なるということです。 ただ、これを知って気が楽になる方もいらっしゃるかもしれませんし、 もしかしたら、実際に何かを改善させられるかもしれません。 基本的には与太話ですので、お暇な方のみお付き合いください。 予測に使える理論は、制御にも使えるかもしれない 何かしらの理論によって現象が予測できるのであれば、

競技プログラミングの問題を解くためには２つのステップがあります。 問題で要求されていることを言い換える知っているアルゴリズムやデータ構造を組み合わせて解く 必要な（知っておくべき）アルゴリズムやデータ構造は色々なところで学ぶことができます。 しかし、「問題の言い換え」や「アルゴリズムを思いつく」というのは、非常に様々なバリエーションがあり、問題をたくさん解かないとなかなか身につきません。 そこで、この記事は以下のことを言語化し、練習のための例題を提示することを目標とします。 問われていることを、計算しやすい同値なことに置き換える方法アルゴリズムを思いつくための考え方競技プログラミングで「典型的」と思われる考え方 ※一部問題のネタバレを含むので注意 ※良く用いられるアルゴリズムやデータ構造については競技プログラミングでの典型アルゴリズムとデータ構造 を参考にして下さい。 入力の大きさ(制約)

少し前に高校数学をやり直したのですが、徐々に勉強スタイルが整ってきたので使って便利だったツールをまとめておこうと思います。 今から勉強はじめようと思ってる方や、もうすでにはじめられてる方の参考になればうれしいです。 GeoGebra Graphing Calculator 数式を入力するとグラフを描いてくれます。 Webブラウザやスマホ・iPadのアプリでも使用でき、ぱっとグラフの形を確認したいときにとっても便利です。 Webブラウザや iPad などでも使用できます。 Wolfram Alpha図を描いてくれるところは GeoGebra に似ていますが、こちらは入力された数式などに対して構造化されたデータを用いて適切な結果を返してくれる検索エンジンのようです。 いろんなWebページをインデックスして検索結果を返す Google などとはまた違っておもしろいですね。 GeoGebra は非

TL;DR コンピュータの歴史も何も知らなかった私が、「ありがとう、先人たちよ」と言えるぐらいまでコンピュータの歴史を調べたので共有したいと思います。 最初の動機 「コンピュータってどうやって動いてるんだろう」 あなたは、この疑問に自信を持って答えられますか？ そして、仮にコンピュータを知らない人類がいたとして、「コンピュータとは何か」を説明できますか？ 私はできませんでした。 もちろん、コンピュータを使うことはできます。 こうして、キーボードをカタカタを打つと、見慣れた文字となってディスプレイに映すことが出来ます。 しかし、「使えること」と、「それが動く原理を説明すること」 は途方もなく大きな壁で隔てられています。 この記事では、コンピュータが動く原理を、その歴史をたどることで探っていきます。 コンピュータの歴史をまとめつつ、 「コンピュータってどうやって動くの？」 に答えられるようなも

つらら【初回ツイフィ必読】 @zero_ice_heart だから私は国語が無理だったのか… 書いてないことが答え(作者の考えとか)が理解できなさすぎて それ本人に聞いたのか？とか思うと何書いたって正解じゃんと思って書くと❌ だから現実でもはっきり言ってくれたり態度に出してくれないと分からんというかめんどくさい(嫌いなのに関わってくる人は論外) 2020-12-14 15:59:08

1983年徳島県生まれ。大阪在住。散歩が趣味の組込エンジニア。エアコンの配管や室外機のある風景など、普段着の街を見るのが好き。日常的すぎて誰も気にしないようなモノに気付いていきたい。（動画インタビュー） 前の記事：タイムズパーキングの看板、でっぱってるか？ でっぱってないか？ ＞ 個人サイト NEKOPLA Tumblr 逆ポーランド記法とは 世の中には、大きく分けて2種類の電卓がある。ほとんどの人が使っている普通の電卓（「中置記法の電卓」という）と、入力方法の異なる「逆ポーランド記法の電卓」だ。 これが逆ポーランド電卓（HP-16C）。どこにも“＝”キーがなく、反面デカデカと“ENTER”キーがあるのが特徴 電卓の紹介をする前に、まずは「逆ポーランド記法」ってなんだ？ という点について説明する必要がある。めんどうだけど、少しお付き合い下さい。 言語にはいろんな語順がある。日本語だと「主語

今ではプログラミングできないわけではないけど、そういえばプログラミングは完全に独学と言っていい。 いや、大学では数学をやっていたので、FortranとかLispはちょっとやった。 なので「完全に独学」といったら嘘になる。 それでも、いま仕事で使っているコンピューターの知識は、基本的にすべて書籍を通して独学したものだ。 そこで、自分が何の本を読んでプログラミングを実務で使えるくらいにはなれたのか、アフィリエイトと宣伝を込めつつちょっと振り返ってみてもいいかなと思って走り書きしてみる。 テキストフィルターを書きまくるとこから始めるといいと思う プログラミングぜんぜんやったことない人が「プログラミング完全に理解した（ダニング・クルーガー的な意味で）」という実感の端緒を得るまでには、まず「テキストフィルタを書きまくる」のがわりと近道だと信じている。 コンピューターを使うことがインターネットを使うこ

対数のlogを勉強するときにまず最初に習得するのは常用対数です。 【LOG・LOG10関数】Excelで10の累乗と常用対数が使えたら数値の桁数が計算できます 常用対数を習得したら次に習得するのが2の累乗と2を底とする対数です。学生の時に、2，4，8，16，32・・・と2の累乗を覚えた人もいるのではないでしょうか？ 大人であれば、2を10回かけたら1024（=約1000）になることを知っておいても損はないでしょう。携帯電話の「ギガ」はもともと2を30回かけると約10億＝1ギガの情報量になるところからきています。2の累乗と2を底とする対数を理解することは情報処理を理解する第一歩と言っても過言ではありません。 そこで、今回は、Excelで2の累乗と2を底とする対数を求める方法とその応用について解説します（2進数については深入りしません）。 目次 １．まずはExcelで２の累乗の性質を考えてみよ

「その数自体は0でないのに、2乗するとはじめて0になる数」ってなんですか？ そんな数あるはずがないと思いますか？ でももしそんな数を考えることができるなら、ちょっとワクワクすると思いませんか？ 今回はそんな謎の数のお話。 実数の中には、「2乗して0になる数」というのは0しかありません。 （2乗して0になる実数は0しかない図） ということは、「2乗してはじめて0になる数」というのがあるとしたら、それは実数ではありえません。 「1年A組にはメガネの人はいないので、メガネの人がいたとしたらその人は1年A組ではありえない」くらいの当たり前のことを言っています。 この辺の議論は、複素数で「」を導入したときと同じですね。 「実数の中には、2乗して-1になる数というのは存在しないので、それがあるとしたら実数ではありえない」ということで「虚数」であるが導入されるわけです。 それならばということで、ここでは

どうも、都内の某企業に勤めるフルスタックエンジニアです。この記事では、ITの非専門家に向けて、オブジェクト指向の解説をしたいと思います。 小学生のプログラミング教育が開始されたり、AIやIoTなどの技術が身近になった今日、オブジェクト指向を理解しておくことは極めて重要です。なぜならば、オブジェクト指向はITエンジニアとっての「共通言語」であって、今やあらゆるソフトウェア技術がオブジェクト指向の上に成り立っているからです。したがって、オブジェクト指向を理解すれば、ITのすべての分野の基礎が身についたことになります。難しい概念がいくつか出てきますが、分かりやすく解説するので頑張ってついてきて下さい！ オブジェクト指向とはまず、オブジェクト指向とは何かを解説します。オブジェクト(object)とは、「モノ」のことです。言い換えれば「モノ指向」です。つまり、コンピュータのようなバーチャルな対象では

かつて「​ワンランク上の勉強法」というサイトで”わからん科目攻略法”というものが紹介されていた。 これは非常に有用な技術なのだが、現在はジオシティーズの閉鎖に伴い閲覧不可能である。。 このまま埋もれてしまうにはあまりにも勿体ないので簡単に紹介し、今日はその技術を土台として自分の頭でモノを考えるという事がどういう事なのかを書いていこうかと思う。 最近全然頭使ってないなという人には参考になるかもしれない。 難しい概念にぶち当たったら、理解しようと思わないで１０回読め あなたが物理の勉強を始めたと仮定しよう。 物理は難しい。 分野によっては一読しただけでは何が書いてあるのかサッパリ理解できない事も多い。 高校生の頃に早々に脱落してしまった人も多いだろう。 この難しい科目を”わからん科目攻略法”は「理解しようと思わずに毎日ただ目を通して10回ぐらい読め。そんで11回目にわかろうと思って読め」と説く

分野が広く、さまざまな知識を求められる数学や物理学。これらの知識をツリー構造により分からないところまでひたすら掘り下げて、基礎の基礎から学ぶことができる学習サイトが「コグニカル」です。一体何かどう学べるのか？ということで、実際にコグニカルを使ってみました。 コグニカル https://cognicull.com/ja コグニカルのトップページはこんな感じ。「ばねの弾性力による位置エネルギー」「位置エネルギー」など、数学・自然科学・工学のさまざまな知識が353個並んでいます。 試しに「熱振動」をクリックすると、「熱振動とは、分子など、原子の集合で生じる原子の振動のことです。」と、熱振動について記述されたページが表示されました。また、分子と原子が振動している様子のイメージがアニメーションで表示されています。 読み進めていくと、「説明が理解できない場合」は「以下の知識が不足している可能性がありま

ヘルマン・エビングハウスはドイツの心理学者です。 記憶に関する実験的研究の先駆者で、忘却曲線を発見した人です。 このため、エビングハウスが忘却曲線を発見することになった実験を根拠にした勉強法を提唱するYouTube動画、Web記事、ツイート、本がたくさんあります。 たとえば「エビングハウス」でググると、検索結果上位に『エビングハウスの忘却曲線で分かる、最適な復習のタイミング』というWeb記事が出てきます。 この記事には、以下のように書かれています。 この記事で紹介したベストな復習のタイミングは、 1日以内に10分 1週間以内に5分 1か月以内に2~4分 の3回です。 この方法を上手く取り入れて勉強し、大きな成果を上げていきましょう。 (『エビングハウスの忘却曲線で分かる、最適な復習のタイミング』 https://ryugaku-kuchikomi.com/blog/ebbinghaus-t

今年入社の高卒の新人と雑談していて「会社の確定拠出年金のこととか何を選ぶのがいいとか分からない」という。集合研修でも制度そのものの解説はあったけどよく分からず、学校でも習わなかったので、漠然としか分からないと言っていた。 それで「自分はこういう理解で、こうしている」を整理して伝えることにしたのでそのメモ。結論としては「長期でインデックス投信」なのだけど、そこに至るバックグラウンド等も含めて説明したいと思った。 前提 そもそも趣味や仕事に注力したいので、株や不動産を一生懸命やりたいとは全く思っていない。 自分は普通の会社員で、その道のプロ（銀行員や証券マンやファイナンシャルプランナー）ではない。 大損は絶対に嫌だし、時間を遣いたくない。株の勉強とかもしたくない。 経済システム 現在は「産業資本主義」というOSで世の中が運用されている。 このシステムでは「富の総量が時間の経過で増えていく（右肩

2013年の秋、その時の自分は30代前半だった。 衝動的に数学を学び直すことにした。 若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。 というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。 数学というか統計かな。 統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。 一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、 「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ？」 くらいの理解だった。 で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。 あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。 そんなわけで、自分の軌跡を晒してみる。 みんな数学とかプログ

はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が

※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています アルゴリズムの素晴らしさを2分で解説した動画が、とても分かりやすくためになると人気です。なるほど、これがアルゴリズムと仕組みかぁ。 最短経路をアルゴリズムで算出しよう この動画では、迷路を最短手数で解くアルゴリズムについて解説。迷路はマス目状になっており、全部で8900億個の手順が存在するものとなっています。全ての経路を試せば最短手順を導き出せますが、普通のコンピュータでは約8時間かかってしまう計算になります。 全パターンの網羅は非常に時間がかかります そこで計算の手順を変更。スタートに0を書き、その隣1を、また隣に2……と繰り返していきます。こうして進めていくと最終的にゴールは34となり、この34が最短手数となることが分かります。今度はゴールから34，33，32とたどっていけば、最終手数で進む経路の1つが導き出せました。 数字を振

Value Objectとは何であるか? マーチン・ファウラーのPatterns of Enterprise Application Architecture(PofEAA)やエヴァンス・エリックのDomain Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software(DDD)が原典であるが、PofEAAではこう切り出している。 When programming, I often find it's useful to represent things as a compound. プログラミング時は物をcompound(合成物)として表現すると便利なことがしばしばある。 例えば2次元空間上での座標のように複数のメンバ(属性)を持つ物は便利である、と。しかしそれらを比較する方法は一意ではない、そこで Objects that a

4年前に会社の福利厚生を使ってスタンフォードの授業を取ってみたら面白く、 働きながらでも続けられそうだなという実感を得たので、 2年後、受験を経てジョージア工科大学にリモートで通い始めた。 そして先日、ジョージア工科大学からコンピュータサイエンス修士号をいただくことができた。 画像の学位記は卒業式イベント用の非公式のもので、1~2か月すると Masterとちゃんと書いてある本物が来るらしい *1 。 After 1 year and 9 months, I graduated from Georgia Tech and got a master's degree in computer science. It was intense to be a student while working full-time, but I learned a lot. pic.twitter.com/J

Unityを学ぶための動画を集めたサイト「Unity Learning Materials」。ユニティ・テクノロジーズ・ジャパンの安原氏が、ゲーム制作に使う数学について解説しました。Part3は、「対数」について。対数における公式とその重要性を例を用いて説明しました。 指数関数とは何か 安原祐二氏（以下、安原）：それではパート3ですね。「対数」というテーマでがんばっていきます。パート1から8まである中で、たぶんこのパート3に一番大事な話が含まれているので、ここはぜひ真剣に聞いてもらえればなと思います。 まず、指数関数の話をしましょう。f(x)、イコール例えばa（なにかの数字）があったとしてそのx乗、これを指数関数と呼びます。aは必ず0以上です。負だとこれは考えられないんですよね。0以上です。 どんなグラフになるか。これはまた、aが1以上か1以下かでだいぶ形が変わりますが、1より大きい場合を

[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在，スライドの p.10 に不十分な記述があります．ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが，ルート 9 は -3 ではありません)．なお，現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので，修正は 1 週間後となります． [目次] 第1章　数学の基礎知識（p.5～） 第2章　場合の数（p.31～） 第3章　確率と期待値（p.56～） 第4章　統計的な解析（p.69～） 第5章　いろいろな関数（p.103～） 第6章　三角比と三角関数（p.141～） 第7章　証明のやり方（p.160～） 第8章　ベクトル（p.187～） 第9章　微分法と積分法（p.205～） 第10章　その他のトピック（p.240～） スライドのまとめ（p.254～）

1on1やメールでご相談を受ける最頻出の話題が 「どうすればアメリカでソフトウェアエンジニアになれるでしょうか？」 というものです。これは後述しますが、いくつかの点で中々ひと言では回答の難しい質問です。ただし、本当にアメリカでソフトウェアエンジニアになりたいなら、そのための確度を大幅に上げる方法はいくつか思い当たります。 筆者について実際に米国で2年ほどではありますがソフトウェアエンジニアをしていました。現在も米系企業の日本法人でソフトウェアエンジニアとして働いています。留学経験もなく、3流大の文系出身で、30代になってから「正攻法で」米国に渡りました。そういう点で非常に現実的な経験をシェアできると思います。筆者について詳しいことは次のnoteにまとめました。もしご興味のある方はお読みいただければ幸いです。 本当に米国に行きたいですか？冒頭の質問に対して僕がまずお聞きするのは 「本当に米国

「読み書きそろばん」と言うように、昔から数学は学校で教育されてきました。しかし、学校で習う数学は数学の分野のほんの一部分でしかありません。その幅広い分野を一枚の図にまとめたものが公開されています。 Science Infographics Breakdown STEM Subjects as Visual Maps https://mymodernmet.com/science-infographics-dominic-walliman/ The Map of Mathematics - YouTube 私たちは学校で数学を学びますが、それは数学のほんの一部分でしかありません。数学の分野は非常に多様なものです。 数学は最初「ものを数える」ところから始まりました。そして長さを測るようになり、紀元前3000年にはエジプトで方程式が誕生。その後も負の数やゼロなどの発明が続きます。 現在の数学は「

イントロNetflixは、スマホやPCがあれば、どこでもいつでも、映画やドラマを見放題で楽しむことができます。今年はお家時間が増えたことで、Netflixをより満喫している方も多いのではないでしょうか。実際に、2020年1月〜3月に会員が全世界で1600万人ほど増え、合計1億8000万人を超えています。 Netflixをいくつかの数字で見てみると、さらにその凄さに驚かされます。 ・全世界のインターネット通信量(下り)の15%をNetflixが占めており、YouTubeを超える世界一の動画サービス ・時価総額が20兆円超え ・サブスクリプション収入が月々約1500億円 そんな多くのユーザーを有するNetflixの魅力の１つに、推薦システムがあります。Netflixのホーム画面には、今話題の作品やユーザーにパーソナライズ化されたおすすめの作品が並びます。 Googleの検索と違って、Netfl

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先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談

はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入

社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス

この記事を読んでふと思ったんだけど「チームワークが苦手」「団体行動が苦手」という人って、チームプレーさせてみると、実はそんなにチームプレーが下手でもないし、「チームワークが大事」って言ってる人よりむしろチームワークが上手い人が多い、ってこと。 チームワークが苦手、ストレスだって言ってる人が本当に苦手なのは、気持ちが悪い馴れ合いや、意味のない社内政治、皆の意見を尊重しているように見せかけて、その実、チーム内の「政治屋」が集めたマジョリティだけで、せっかくのいいアウトプットを殺す「エセ民主主義」だと思う。 本当に大事なのは、チームの目的をしっかり理解した上で、お互いが妥協なく、素晴らしいものをつくるために発揮するプロフェッショナリズムと、その効果的な「合力」だ。 ところが、「馴れ合い」や「エセ民主主義」は一見「チームワークを向上させるもの」のように見えるだけで（文字面だけ聞くと、そのことを否定

僕は2019年4月から技術ブログを始めているが、2ヶ月目くらいから「はてなブックマークでホッテントリを取るための情報収集」を心がけるようになった。その影響もあって何記事かはてなブックマークでホッテントリ入りすることもできたので、これから技術ブログなどでアウトプットを始める人の役に立てばいいなぁと思ってブログでまとめることにした。技術ブログを書く人でなくても情報収集先として参考になる部分はあると思う。 はじめに GitHub Trending プログラミング言語はPythonとJavaScriptとTypeScriptを重点的に見る プログラミング言語以外にもUnknown languagesをチェックする Advanced searchで直近の日付に絞り込む GitHub Trendingを参考にしたブログ記事 Product Hunt Product Huntを参考にしたブログ記事 Re

この記事は「セイチョウ・ジャーニー」「挫折論への招待」アドベントカレンダー Advent Calendar 2019の22日目の記事です。 2019年のアウトプット 今年1年を振り返ってみる。 今年はあまりアウトプットしなかったかもなーと思っていたが、集めてみると結構色々やっていた。 ブログ記事: 7本 登壇: 10回 RSGT2019 運用中のモバイルゲーム開発チームに、並行バージョン開発を導入してみた EMFM Meetup 2人のVPoE 2人のVPoEによる中埜博さん（「イラスト解説：ティール組織」翻訳者）への W インタビュー企画 DevLOVE X キャリア形成に必要なのは、ただ飛び込むという勇気だけだった Developers Summit 2019 Summer Engineering Managerは何をする人なのか EOF2019 Opening Session 私たち

補足書きました思った以上の反応を頂いて驚いてます。 コメントへの返信など、追記しようかと思ったのですが、長くなったので別記事にしました。 興味あったら見てください。 https://anond.hatelabo.jp/20200102201209 はしがき釣りっぽく書いたけどほんと。 結構色んな意味で読書や知識というものに関する意識が変わったので、なんかアウトプットしたくなった なお、名著そのものを知ったことに関する感銘とかは今更私が言うまでもないので省きます。 書きたいのは100分de名著シリーズを対象にした読書を集中して実施したことに関するメタ効果に関して。 ちなみに、読破したと言っても読破したのはあくまで解説本。 スペシャル版とか、ブックス版はもう少し厚いけど。どれも約120ページで、読書慣れしてる人なら2-3時間で読める量だと思う。 いやそれじゃ読んだことにならないだろ原典あたれよ

会社の体制が大きく変わり、カオスの中に少しの静寂（暇）ができました。特に日々執行に勤しんでいる方々は皆そうだと思いますが、色んなこと考えているのにそのプロセスをアウトプットする機会があまりなく、結果や結論、最終的な決断のみが共有されるため、サクセッションプランに対する有効な情報を残すことも出来ていないことと思います。僕もその一人。 この時間を有効に活用するため、頭の中にあるイメージと考え方をここに、時間の許す限り吐き出していこうと思います。時折、言葉が足りないところも前提条件やバイアスの記述が足りないところもあるかと思いますが、混沌とした頭の中を曝け出すプロセスにはつきものですので、大目に見ながら読んでいただけると幸いです。 財務諸表と同じように見える化する会社は財務諸表によって経営されるものなので、経営者たるもの財務諸表を見ながら戦略を立てるべきであると僕は考えています。数字以外信じない

こんにちは、コカコーラ大好きカジです。 はじめに AWSを全く知らない状態で入社して5年が経過、中途採用のAWSエンジニアの育成リーダーを1年間担当しています。 どのように勉強したのかを聞かれる機会が増えました。（優秀な人ばかりなので、すぐ一人前になって行きますが...） 今更ながら、自分がAWSに関するスキルアップために実践したことについてまとめてみました。 どなたかのお役に立てれれば光栄です。 目次 実際に触ってみるためにAWSアカウントを用意して試す AWS Black Belt Online Seminar シリーズを見て学習する 一度は読むべきブログ（私個人の選定） JAWS-UGの勉強会に参加する AWSのRSSフィードを見る SNSの利用してみる AWS資格勉強する 必要に応じてインフラスキルの底上げする 試したらブログでアウトプット まとめ 実際に触ってみるためにAWSアカ

調べれば大抵の情報は誰でも手に入る今日このごろ。特に技術的な情報はオープンソースで一次情報へのアクセスは容易になった。 それと同時に繰り返し言われるアウトプットの重要性。 しかし、ブログやLTなどでアウトプットしても、「もっと質のいい情報があるのに自分がアウトプットする必要があるのか」「逆にノイズになるだけじゃないか」というような考えになってしまう人もいるのではないか。 そんな架空の声にお応えして、それでもなおあえて、一次情報ではない「あなたのアウトプット」の重要性を伝えてみようと思う。 実際にやる人は多くない 定量的なデータがあるわけではないが、直感的に共感してもらえるだろう。 ある技術や手法が話題になったとして、それを情報として知っている人はこの時代いくらでもいる。 だが、それを実際にその手でやったことがあるというだけでかなり群衆からは抜きん出た経験を持つことになる。 ましてやそれをや

突然ですが、ここに一つのプロダクトがあるとします。 そのプロダクトを見つめる視線には様々な種類があります。 そのプロダクトを利用しているユーザーの視点、利用していないが存在は知っているという人の視点、それをつくるデザイナーの視点、プロダクトを運営している会社経営者の視点… もしあなたがデザイナーであれば、デザイナーの視点だけが唯一自分で体感できる「主観」で、それ以外はすべて「客観」となります。 主観と客観のスイッチング プロダクトデザイナーはユーザーの期待通りに正しく動くしくみを設計し、「このプロダクトを利用した時に、ユーザーの生活はどう変化していくのだろうか？」と問いを立てながらアウトプットを評価していきます。 自らの考える理想像をデザインしながら、一方でそれに触れるユーザーの様子を想像する…プロダクトデザイナーは主観と客観を電気のスイッチのように瞬時に切り替えることに長けた人が多いイメ

思った事とか勉強したことをまとめて書き出したり表現したりする、つまりアウトプットを、なかなか書けない時とするする書ける時というのがある。その違いは何なのかとか、アウトプットがうまくいかないときに、それを妨げている心理的障害は何なのかを掘り下げていくうちに、これ自体が一つのアウトプットになった。つまり今回は成功だ。 だいたい僕はアウトラインの途中らへんまでを構成して、そしてそれを半分くらい文章として肉付けしているあたりで厭になって辞めてしまうことが多いのだった。ブログの下書きにはそういった文書が積み重なっていて圧巻だ。 なんで途中で辞めてしまうのか。それはやはり劣等感と遠くでつながっている話であるようだった。僕はまず辞めてしまうタイミングに着目して、その時どういうふうに感じているか、自分と向き合ってみた。すると、僕がアウトプットの中途で書くのをやめてしまうのは、「大したことをやっているように

どんな人を採用するかという会話の中で、地頭がいい人がいいよねという話になった。 なんとなく言いたいことはわかるが、同時に「地頭がいいって何だろうな」という話にもなり、結局結論は出なかった。 出なかったんだけど、やはり採用を強化する上で採用基準が明確じゃないのはよくないので、「地頭のよさとは何なのか」について雑に書きなぐって整理しておきたい。ちなみにこれを書いてる今も「何なんだろうな？」と思っているのでうまくまとまるかはわからない。 問題解決能力なのかなと思ったが、地頭のよさというのはその一部な気がする。問題を解決するためには色々なプロセスが求められるが、地頭のよさはそのうちのひとつでしかない。 じゃあもう少し分解して「問題定義」と「問題解決」にしてみると、なんだか問題定義の能力の方が地頭のよさに近いんじゃないかと思えてきた。思い返してみると、地頭がいいなーと感じる人って、会議中の発言でも何

情報科学科の卒業生やプログラマの中には、UberやNetflixのような新興企業や、 Amazon 、 Microsoft 、 Google のような大企業や、InfosysやLuxsoftのようなサービスを基本とする企業で、プログラミング、コーディング、ソフトウェア開発の仕事に就きたいと考える人が大勢います。しかし、実際にそういった企業で面接を受ける場合、大半の人が プログラミングに関してどのような質問をされるか 見当もつきません。 この記事では、 新卒生からプログラマになって1〜2年までの 経験値が異なる人たち向けに、それぞれの プログラミングの面接でよく聞かれる質問 をいくつか紹介していきます。 コーディングの面接では、主に データ構造とアルゴリズムに基づいた質問 がされますが、 一時変数を使わずにどのように2つの整数をスワップするのか 、というような論理的な質問もされるでしょう。

本項は「C# Tokyo オンライン「世界一わかりやすいClean Architecture」他」による発表の登壇原稿となります。過去に発表した.NET版の記事はこちらにアーカイブしています。 本稿のサンプルコード・PPTはこちらで公開しています。 「CC BY-SA 4.0」で公開していますので、気に入っていただけたら営利目的含め、ライセンスの範囲で自由に利用していただいて問題ありません。 github.com また動画を以下で配信しています。よろしければご覧ください。 世界一わかりやすいClean Architecture はじめに まず初めに、クリーンアーキテクチャの誤解されがちな二つのことについてお話させていただきます。 その上で、クリーンアーキテクチャの本質とは何か？押さえておくべき、本当に重要だと考えている三つの事について、お話しします。 注意事項 さて本題に入る前に、少し注意

ちょっとまえ、面白い記事をツイッターで拝見した。 企業の採用担当が、面接時に見ているポイントを端的に表現したものだ。 曰く、「事実と意見を分けて説明できるかは圧倒的に重要で、これができない人はかなり厳しい。」とのこと。 クローズな勉強会などで話をしたら好評だったのでブログに書きました / 面接時に見ているポイント – VOYAGE GROUP techlog https://t.co/64ehNAYLAi — Masanori KOGA (@makoga) October 29, 2019 彼がこれを重視する理由としては 「事実と意見を分けて説明するのがうまい人が書いた障害報告書は読みやすい」とある。 確かに読みやすい文章を書く人は、知的能力が高い事が多いので、採用の精度は良いのではないかと推測する。 ただ、この文章を読んで感じるのは、 「なぜ「事実」と「意見」を区別して話せない人がいるの

私はタイムラインとトレンドを一切見ないタイプのツイ廃なので、流行の話題に乗り遅れることが多々ある。（それでいいと受け入れている） そのため「不登校だった（？）VTuberが積分についてイチから勉強する配信」が少し前に話題になっていたらしいと今さら知った。 私はVTuberのオタクではない。ときどきのらきゃっとさんの放送を観るくらいで、今をときめくホロライブとかにじさんじについては何も知らない。 ただ、私は数学ガールのオタクである。 数学ガールとは、ラノベ風の数学読み物シリーズだ。ラノベと言っても、扱う数学は高校〜大学レベルかそれ以上と、ガチである。（派生した『数学ガールの秘密ノート』シリーズでは中学〜高校レベルの易しい内容を扱っている） 私は本当に数学ガールシリーズが好きで好きでたまらなく、約1年前からはレビュアーとして出版前の原稿を読ませて頂いている。だから「著者からの回し者とかではござ

まえがき コードレビューの目的 大目的 小目的 チェックリスト 優先度高（大きな損失を生む問題・後からの修正が困難な問題） 優先度中 優先度低（システムに大きな影響を与えない問題・後からの修正が容易な問題） レビューを負担にしないために レビューサイズのコントロール 誰がレビューをするか 議論をどうまとめるか 批判と個人攻撃 レビュワー向けアドバイス Code author向けアドバイス 参考文献 まえがき コードレビューの有効性が説かれるようになって久しい。しかし、コードレビューをするべきという観念ばかりが先立ってしまい、何のためにコードレビューをするのか、どのような点をレビューするべきなのかといった、目的や進め方に対する意識が曖昧なケースも数多くあるように思われる[6]。コードレビューの目的を理解せずに惰性でレビューしているだけでは、いずれレビューそのものが形骸化し、単に承認のハンコを

CyberZ CTO室のメンバーの森 (@at_sushi_at) です。 先日、株式会社サイバーエージェントの2021年度 エンジニア新卒研修でコードの品質に関する講義を行いました。 そこで話した内容とスライドを完全公開します。 45分の内容のため、かなり長いですが、個人的にぜひ一読して欲しい内容になっています。 はじめに こんにちは、森 篤史と言います。2019年度入社で今年で3年目になります。株式会社CyberZのOPENREC.tvというプロダクトでAndroidアプリチームのリーダをやっています。 最近はプログラムを書く仕事以外に、次世代マネジメント室という全社横断組織でDevelopers Blogの改善プロジェクトを実行したり、CyberZ CTO室で組織活性化に取り組んでいます。 あと、2019年度の未踏スーパークリエータにも認定されました。 メインの仕事としては、入社して

会社で係長的なポジションになって3年近くが経った。先日、副係長というか職長的なポジションが新たに設けられ、30歳前後のメンバーが就いた。折を見て彼らに伝える機会があるかもしれないし、3年やってみた知見を自分の中で一度整理しておきたいと思った。（大手メーカーの製造側に近い部門で働いている、という前提がある。） 自分が苦しくならないようにする 究極的には本人が自分でスタイルを確立するしかない。 「こうした方がより良い」と思って行動変容しても、それで自分が苦しくなるなら続けられない。 どうせ正解の型が一意に決まるわけではないし、仮に正解の型があっても自分を完全にはめ込むこともできない。 「自分がやれるようにやるだけ」くらいに思っている方が精神衛生に良い。それで不適格ならしょうがない。 一方で「より良い方法」に寄せる努力も必要で、その間のバランスが必要になる。 例えば自分自身は、人付き合いがすごく

たまには軽い話題をば。 自分の中で信頼できるエンジニアかどうか？を見極めるひとつの指標で「込み入った議論の時に図を書くかどうか」というのがあります。 今までの経験上、図を書く派のエンジニアは割と良い感じの人が多かったので採用している指標なのですが、何故これが機能しているかというのを改めて考えてみた。 他者の認知負荷を理解している コンテクストを合わせることにコストをかけられる意識がある 自分の思考の整理するツールとして図を扱えている ザッと挙げましたが、この３つが機能している要因なのかなという気がしています. 他者の認知負荷を理解している あれやこれやエンジニア間で技術議論している中で、「Aさんはこの領域に詳しいけどBさんはこの領域にはほどほど詳しいくらいだな」という個々のレベル差に応じて認知の負荷がかかります。ただでさえ議論していると結構なスピードで話が展開されていくので、認知負荷が更に

こうした疑問に解決します。 今回は、「おすすめの本の読み方｜頭がよくなる読書方法を紹介します」というタイトルにてお話しします。 目次 おすすめの本の読み方 読書テクニックの説明に先立ち、この読書テクニックの対象となる本について説明します。 その本とは、評論書、ビジネス書、自己啓発書、特定の分野の入門書（例えば、科学系の入門書、哲学系の入門書など）が該当します。 一方、小説などのような一から最後まで丁寧に読まないといけないものはこのテクニックと相性が悪いのでおすすめしません。 読書テクニックについてお話しします。 まずは、全体のイメージをつかんでいただければと思いましたのでイメージ図を作成しました。 こんな感じになります。 読書テクニックは、「目的意識化」「俯瞰（ふかん）」「仰視」「反復」の４つで構成されています。以下、それぞれの構成を見ていきます。 読書テクニック｜「概要把握」　「概要把握

はじめに 「詰まったら、すぐに質問してください！」 こう上司やPM、先輩エンジニアの方から言われたことありませんか？ これを言われるのはおそらく初学者の方だと思いますが、以下のような経験はありませんか？ わからないことが発生した！ 「すぐに」質問してと言っていたので、文意のまま即座に質問した・・・ ( ﾟдﾟ) <「少しは自分で調べたのか！」1 と一蹴！！！チーン(´・ω・｀) （すぐ質問してって言ってたのに・・・(´；ω；｀)） 自分で調べれば良いのか、ふむふむ。。。 わからないことが発生した！ 自分で限界まで考えて調べてみても、まだわからない・・・ （数時間経過後）恐る恐る質問した・・・ ( ﾟдﾟ) <**「最初のうちは考えても仕方ないこともあるから、すぐに質問して！」**と一蹴！！！チーン(´・ω・｀) 「いったいどうしたらいいんだぁぁぁぁぁぁぁぁああああああああ！！！！！！！！」

年末ですね。年末に技術っぽいことを書いても誰も見ていないので、どうでもいいことを書こうと思います。 皆さん技術書は好きですか？好きですよね。読みもしないのに技術書典なんかに大挙して押しかけて、結局積読が増えていく。積んでいるとなんか落ち着くのかもしれません。 私は現在ハードウェア関連の技術者として働いているわけですが、短い人生の中で読んだ技術書の中で、本当に私の人生を変えてしまった技術書を思い出しながら紹介してみたいと思います。 あらかじめ断っておきますが、「名著」や「良い本」を紹介するのではなく、あくまでも私の人生を変えた本です。逆にいうと、あまり名著は出てきません。名著の紹介はすでにいろんなところでやられているので、そちらを見ていただければ。 １. 図解で分かるPCアーキテクチャのすべて(初版) 〈最新〉図解でわかる PCアーキテクチャのすべて 作者:小泉 修出版社/メーカー: 日本実

社内SlackやTwitterなどで、自分が新しいことを学ぶ時に実践していることを書いたりしていたのだが、今日メンバーと1 on 1をしていて、あらためて新しいことの学び方について訊かれたので、ブログにも簡単にまとめておく。 まず前提として、学ぶ対象の「新しいこと」とは何かについて述べておく。ここでいう新しいこととは、研究やイノベーションに関することではない。そういうのは、ググっても出てこないレベルの新しさなので、このエントリで述べる対象ではない。ここでいっているのは、自分にとって新しい知識であり、かつ、既に一定の蓄積があるような内容のことである。 それをひとことでいうと、入門書があるような領域ということになる。たとえばプログラミング言語はメジャーなものはたいてい当てはまるし、DockerとかKubernetesのような技術要素も入門書があるし、もっと広く学問一般についても当てはまる定義で