この連載は、Javaをいきなりやることになってしまった新卒の人や、Java以外の言語の使用経験しかない人など、Javaの初心者なのに業務アプリ（ビジネスで使われるアプリケーション）の開発で即戦力にならないといけない人達に向けての連載になります。標準のJavaでできることはもちろん、DB操作のためのSQLやよく使われるライブラリの使い方など、単なるJavaのみの紹介ではなく、Javaでの業務アプリの開発に必要とされる基礎知識全般について連載を通じて学んでいくことを目的としています。 はじめに 今回の記事では、Java（ジャバ）で業務アプリを開発するための開発環境の構築を行います。また、Javaのアプリケーションの開発では統合開発環境（IDE）を使って作業することがほとんどです。統合開発環境とはアプリケーションの開発をサポートする環境で、この連載では多くの現場で使われているEclipse（エク

CTO募集とかフルスタックエンジニア募集とか都合の良いこと言っちゃだめ - UNIX的なアレ 先日のCTOエントリが結構反響あったので続きを書いてみます。いろいろな方のリアクションみていると、CTOとか役員とかそのあたりをもう少し理解してもらいたいなと思ったのが理由です。 役員って何？ これ結構勘違いされていますが、会社法における役員というのは取締役のことです。そのため、CTOだから会社法上の役員というわけではありません。 またそれと同様に、執行役員も会社法上の役員ではありません。取締役と執行役員を兼任しているケースは多いですが、これは社内におけるそれぞれの役割を分けているためです。 それでは取締役の役目は？ まず、重要なのは以下の点です。 取締役は単独で職務執行権限を持たず、取締役会の一員に過ぎなくなった 取締役 - Wikipedia 取締役という立場自体はそれだけで職務上の何らかの権

ホロライブのカバー、沙花叉クロヱさん配信活動終了(キャラクター消滅は回避)でクビ卒業合わせて今年5人目のお別れ表明

情報社会を支えるシステムエンジニア（SE）不足が深刻になってきた。数万人規模とされる人手不足は「2020年問題」とも呼ばれ、システム統合でこれ以上失敗が許されないみずほ銀行などを脅かす。クラウド時代の到来で、大量のシステムエンジニアが余剰人員になるといわれていたのに、なぜなのか。「新人でもいいですから」東京都内にオフィスを置く中堅ソフトウエア開発会社。経営幹部の1人は、ある取引先からの依頼に

今年3月下旬に米国トップクラスのビジネススクール、ハーバード大学経営大学院の教授陣18人が来日。教材や論文の作成に役立てる目的で、複数の日本企業の現場を視察し、経営者に会って話を聞いた。 この一団に加わって来日したジョン・クエルチ教授は、マーケティング研究の権威の1人。同教授に、日本の小売業や消費者向け商品のメーカーが現在、期待をもって高い関心を寄せる「ビッグデータ」についての見解を聞いた。 ジョン・クエルチ（John Quelch）氏 米ハーバード大学経営大学院教授。同大学公衆衛生大学院の教授を兼任。英国ロンドン生まれ。英エクセター大学と英オックスフォード大学で学士号、米ペンシルベニア大学経営大学院で経営学修士号（MBA）、ハーバード大学経営大学院で博士号（経営学）を取得。1998年から2001年まで英ロンドン大学経営大学院の学長を務める。専門はマーケティング。（写真：都築 雅人、以下同

ZDNet Japanにて、Windows XPのサポート終了に対する「責任」について論じた記事が掲載されている（Windows XPサポート終了におけるIT業界の責任）。 日本マイクロソフトやセキュリティ企業などが、Windows XPからの移行に「間に合わない企業」が存在することについて「4月になって間に合わないというのは怠慢だ」と述べたことに対し反論するもので、お金のない企業からは「もともと誰が提供したものなのか」「われわれが苦しい状況に追いやられるのはどうも納得がいかない」などの声も出ているという。 # Linuxという選択肢はいかがでしょうか

数年前になんとなく面白がって書いてた「Linux系インフラエンジニア3年目のスキルを見抜く50の質問（ホスティングの場合）」というのが、昔の資料をあさってると出てきて、意外と面白かったので少しだけ手を加えて（古い情報とかあったので）公開しようと思います。 意外とリアルなものがあって懐かしい気分になりました。過去に書いた以下の記事もどうぞ参考にして下さい。 「Linuxエンジニアを目指して入社一年目にやって役にたったと思う事」 「Linuxエンジニアを辞めて大学院に入学しました」 追記： 設問1があまりによくないので、@tagomorisさんのアドバイスを頂きつつ変更しました。1を消して3を追加しています。ありがとうございます！ 2000台以上のサーバー運用経験はありますか？ サーバやネットワーク機器のキッティング経験はありますか？ サーバやネットワーク機器の交換を現地のデータセンター職員に

平素は株式会社ライブドアのサービスを ご利用いただきありがとうございます。 提言型ニュースサイト「BLOGOS」は、 2022年5月31日をもちまして、 サービスの提供を終了いたしました。 一部のオリジナル記事につきましては、 livedoorニュース内の 「BLOGOSの記事一覧」からご覧いただけます。 長らくご利用いただき、ありがとうございました。 サービス終了に関するお問い合わせは、 下記までお願いいたします。 お問い合わせ ※カテゴリは、「その他のお問い合わせ」を選択して下さい。

産業技術総合研究所の高木浩光主任研究員は2013年11月8日、「関西オープンフォーラム2013」で基調講演し、2013年7月以降にパーソナルデータの活用を巡ってインターネットで議論となったJR東日本やNTTドコモ、KDDIなどの4件について、それぞれの違いを指摘し、現行の個人情報保護法で「セーフとアウトの明暗がはっきりした」と述べた（写真1）。 高木氏は、JR東日本が交通系ICカード「Suica」の乗降履歴を第三者に譲渡しようとした事例について、個人情報保護法23条の委託であれば、第三者提供に当たらず適法だったと指摘。政府の「パーソナルデータに関する検討会」（座長＝堀部政男・一橋大学名誉教授）でFTC3要件が議論されていることは「現行法でもできる委託方式だと、全体を統括する技術力と管理力が必要になる。IT会社に全部分析をやってほしいので売ってしまいたい事業者もいるので、ある程度は規制緩和し

コンテンツブロックが有効であることを検知しました。 このサイトを利用するには、コンテンツブロック機能（広告ブロック機能を持つ拡張機能等）を無効にしてページを再読み込みしてください。 ✕

平素は株式会社ライブドアのサービスを ご利用いただきありがとうございます。 提言型ニュースサイト「BLOGOS」は、 2022年5月31日をもちまして、 サービスの提供を終了いたしました。 一部のオリジナル記事につきましては、 livedoorニュース内の 「BLOGOSの記事一覧」からご覧いただけます。 長らくご利用いただき、ありがとうございました。 サービス終了に関するお問い合わせは、 下記までお願いいたします。 お問い合わせ

「おむつを買った人はビールを買う傾向がある」という米国におけるマーケットバスケット分析（注1）の事例。1990年代半ばから2000年代初めにかけてメディアや講演などでよく語られ、データマイニング（注2）という言葉と概念を一躍有名にした。 一般に「米国の大手スーパーマーケット・チェーンで販売データを分析した結果、顧客はおむつとビールを一緒に買う傾向があることが分かった。調査の結果、子供のいる家庭では母親はかさばる紙おむつを買うように父親に頼み、店に来た父親はついでに缶ビールを購入していた。そこでこの2つを並べて陳列したところ、売り上げが上昇した」という内容で知られる。 直接的には、1992年12月23日の「ウォールストリートジャーナル」に掲載された「Supercomputer Manage Holiday Stock」という記事が発端だとされる。この記事では「米国中西部の都市でこの店は、ある

クラウドに預けていたデータが、「雲」が消えるかのごとく消失してしまった。20日17時頃、レンタルサーバー会社のファーストサーバ（大阪市）で起きた「データ消失」事故。その深刻な状況が日を追うごとに明らかになってきている。被害にあった顧客件数は5698件で、ほとんどが復旧不可能な状態。ウェブサイトやメールに加え、顧客情報やスケジュールなど多種多様なデータが失われ、業務が止まった企業からは悲痛な叫びが聞こえてくる。いったい何が起きているのか。

2002年度からのプロジェクトで実現した「トキシコゲノミクスデータベース」に関わる研究をシステム面から支援した。 日立製作所は3月29日、医薬基盤研究所が中心なって2002年度から実施している、化合物の遺伝子への影響などを研究する「トキシコゲノミクスプロジェクト（TGP1）」および「トキシコゲノミクス・インフォマティクスプロジェクト（TGP2）」をシステム面から支援していることを発表した。 同社はTGP1およびTGP2で使用するシステムの構築や運用を支援。統合サービスプラットフォームの「BladeSymphony」やミッドレンジディスクアレイ「Hitachi Adaptable Modular Storage」などの同社製品や、「サーバーサイドJava」「Oracle」、統計ソフトの「R」を活用する仕組みを導入。約10億件の大規模遺伝子発現データの解析(クラスタリング、判別分析)と毒性予測