こちらで発表した資料です https://zozotech-inc.connpass.com/event/329926/

はじめに エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約3分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 要件定義関連の記事の投稿をしました。時間あればぜひ読んでみてください。 今回は「非機能要件」の 可用性 性能・拡張性 運用・保守性 移行性 セキュリティ システム環境・エコロジー の6項目について理解を深めてアウトプットしようと思います。 非機能要件｜6項目について 1. 可用性 システムが継続して利用可能な状態を維持する能力を指します。『稼働率』 で表現されます。システムは定期メンテナンスや予期しない障害により、一時的に利用できなくなることがあります。可用性は、稼働している時間と停止から復旧までの時間の割合で決まります。たとえば、Amazonの「Amazon ECS」サービスは 『99.99%』 の稼働率を保証しており

24万株 @24_9424 みずほが指摘としたというのが転換点になるか。 こどおじFIREが老人に擬態し住民税非課税世帯として社会保障や赤の他人が苦労して育てた子どもの労働力にフリーライドしているのが白日の下に晒されると今後の展開は苦しくなるかも。 やはり持続可能なフリーライドの形を考えないと… 2024-08-31 11:04:39 24万株 @24_9424 子持ちでも、児童手当の所得制限などちゃんと納税する勤労者を罰する制度が余りに多くて勤労意欲が削られる。自分のできることは制度に合わせて合理的な最適選択する他ない。 画像は一例だけど年収910万円超だと崖となり助成が激減する奈良県の高校生等への修学支援制度😩 pic.x.com/or4x5rpzoc 2024-08-31 11:17:14

退職代行モームリ累計利用者15,934名分のデータ・利用された企業情報を公開～Z世代と新卒で増加する退職代行利用者、労働者の本音はどこに～ 報道関係各位 2024年8月7日 株式会社アルバトロス 退職代行モームリを管理している株式会社アルバトロス（本社：東京都港区、代表取締役：谷本慎二）が、2024年8月1日（木）に退職代行の利用状況の調査を行いましたので、その結果を公開致します。 株式会社アルバトロス　https://www.alba-tross.jp/ 退職代行モームリ　https://momuri.com/ 退職する会社に本当の退職理由を伝える方はほとんどいないと言われています。 退職代行モームリには利用者15,934名の生の声を反映させたデータがあり、日々蓄積されています。 当社の保有している膨大なデータは、労働者はもちろん企業の方にとっても非常に有益かつ貴重な情報となるかと思いま

全国の市区町村の名前とコードをデータベーステーブル化したもの、すなわち市区町村マスタはITシステムを作っていれば何かしらの場面で必要になるものです。 ではその市区町村マスタを作るための元データはどこから手に入れたらいいものか。 そして「作る」というのもありますが、市区町村は再編されるものですから最新の変更にどう追従するか、しかもそれを自動化できるかというのも大いに気になるところですね。 エムスリーエンジニアリンググループ三浦(@[email protected]) [記事一覧 ]です。 Unit1（製薬プロモーション）およびUnit9（治験臨床研究支援）のエンジニアです。 今回は私も皆様とまったく同じように市区町村マスタのデータ源に悩んでいろいろ調べましたので、それで得た知見を共有させていただこうと思います。今回は代表的な3つのデータソースをご紹介し比較していきます。 ほしいのはこんな感じのデ

先日のことですが、以下のニュースが統計的学習モデル界隈で話題になっていました。 肝心の箇所が会員限定コンテンツなので簡潔にまとめると、従来モデルよりも説明変数に入れる海域の数を増やした上で、Lasso（L1正則化）回帰で多重共線性を抑えつつ汎化性能を高めるというアプローチを取った、というお話です*1。これは回帰分析という基本に立ち返った、昨今の「猫も杓子も生成AI」という流れからは一線を画した試みで、いかにも玄人好みという感があるなと僕も感じた次第です。 一方で、僕が身を置く広告・マーケティング業界でもMMM (Media/Marketing Mix Models)を初めとして様々なタイプの回帰分析が広く行われていますが、個人的に見聞する範囲では冗談でなく本当にピンキリで、中には「そんなデタラメな回帰分析で本当に役員会の意思決定に使っているんですか？？？」みたいなケースも珍しくありません。

本レポートの内容 1．地政学リスクの俯瞰 2．米国の政治動向 3．中国の政治動向 4．米中対立の論点 5．台湾有事の可能性 6．アセアンの政治リスク 7．中東情勢とエネルギー問題 8．ロシアのウクライナ戦争とその影響 9．まとめ 続きは全文紹介をご覧ください。

「メ環研’s EYE」は、メディア環境研究所の研究員が目にした、 メディアや情報環境に関する最新情報や見立てをご紹介するニュースレターです。

概要 スタースキーマからスノーフレーク、ギャラクシー、そしてデータボールトやアンカーモデリングまで、各スキーマの特徴、利点、そして適用シナリオを掘り下げます。 スタースキーマ スタースキーマを元に整理します。 スタースキーマ または 星型スキーマ はデータウェアハウスに利用される最も単純なスキーマである。スタースキーマには唯1つもしくは少数のファクト表と複数のディメンション表が含まれる。スタースキーマはスノーフレークスキーマの一種であるが、多くの用途で利用されている。 DWHに利用される最も単純なスキーマ 唯一または少数のファクトテーブルと、複数のディメンションテーブルが含まれる スノーフレークスキーマの一種 モデル ファクト表はデータウェアハウスでの解析で利用され、複数の異なるディメンションに区分される。ファクト表は主要なデータを持つ一方、ディメンション表は相対的にサイズが小さくディメン

データベースシステムに関する入門。データベースの基本概念、データモデリング、リレーショナルデータモデル、データベース言語SQL、リレーショナルデータベース設計論、物理的データ格納法、問合せ処理等について講述する。 （2018年度） 【教科書】 「データベースシステム」(北川博之著、オーム社) 北川 博之筑波大学　計算科学研究センター教授1978年東京大学理学部物理学科卒業。1980年同大学理学系研究科修士課程修了。日本電気（株）勤務の後、筑波大学電子・情報工学系講師、同助教授を経て、現在、筑波大学計算科学研究センター教授。理学博士（東京大学）。データベース、データ統合、データマイニング、ストリーム処理、情報検索、ビッグデータ等の研究に従事。著書「データベースシステム」（オーム社）等。日本データベース学会会長、ACM SIGMOD日本支部委員長等を歴任。情報処理学会フェロー、電子情報通信学会

はじめのご挨拶 はじめまして。BEENOSの鈴木です。 普段はBEENOSグループのtenso株式会社でヘルプデスク業務に従事しておりますが、たまにサービス関連のデータベース、MySQLのチューニングや調査などもしております。 今回、普段から触っているMySQLのチューニング勉強会を実施しましたので、その内容を少し公開したいと思います。 勉強会を開催しようとしたきっかけ tenso株式会社の開発チームには、SREチーム（運用チーム）があり、元々は私も所属しておりました。 SREチームに新規メンバーが参入してきたこともあり、改めてデータベースと向き合う人のために、まずはSQLのチューニングを覚えてもらいたいとの要望があり、開催することにしました。 また、BEENOS全体としても開発エンジニアがコードを書くだけでなく、コードに含まれているSQLがどのように動くかを把握しパフォーマンスの良いSQ

データサイエンティストにとって、ChatGPTはうまく利用することで非常に強力なツールになることは間違いありません。 近い将来、データサイエンティストの中でもChatGPTをうまく使いこなせる人とそうでない人の間には、大きな差が生まれるでしょう。 そこで、今後ChatGPTを上手に活用できるようにデータサイエンティストが必ず読むべき記事を紹介します！ ChatGPTの公式プラグイン「code interpreter」 データサイエンティストの業務を大きく変える可能性のある、ChatGPT公式プラグイン「code interpreter」について解説している記事です。 ファイルのアップロード機能を使うことで、チャット上にデータをアップロードし、そのデータに対してコードを実行することができるようになります。 また、作業の結果をcsvなどでダウンロードすることが可能です。 つまり、code in

「住所の揺らぎ程度のことにAIを使いたいだとかデジタル音痴」だの「住所の正規化なんてExcelで2時間あれば作れそう」だの、たいへんフットワークの軽やかな言説の数々に、位置情報界隈のみならず住所の正規化や名寄せに少しでも関わったことのあるエンジニアが総立ちでマサカリを投げていたのも記憶に新しい今日この頃ですが（2023年6月6日）、この手の騒動は周期的に起こってる印象です。 ということはつまり いつまで経っても解消されない、解決が困難な課題である その困難さが界隈以外に共有されていない であるわけで、その都度Twitterにトリビアが投下されてはTLが賑わい華やかではありますが、そろそろ自分の整理としてもどれだけ日本の住所システムがカオスで、その計算機的な処理がいかに困難かをメモっておこうかと思いました。 なおこの件については既にQiitaにGeoloniaの宮内さんが鼻血の出そうな良エン

バッチ処理は既に先人の方々が多くのナレッジを公開してくれていますが、それでもなお難しさが変わらないテーマだと思っています。 この記事は、筆者がこれまでの開発経験で気づいたバッチ処理の実装ナレッジを整理し、体系化を目指して文章にしました。 ここでの内容が、より良い課題解決に貢献できれば幸いです。 自身の断片的な思考整理(メモ書き)の延長で内容を整理したため、一部書き振りが統一されておらず、読みにくいかもしれません。ご了承ください。🙏 バッチ処理の難しさバッチ処理は難しい。 人によっては簡単なテーマかもしれませんが、自分は難しいテーマだと思っています。 「難しさの根源は何か？」を考えると、1. 考慮点が多様にあること 2. 解決する課題によって答えが大きく変わること に整理できました。 この2点は、どのソフトウェア開発にも当てはまる項目ではありますが、ことバッチ処理においては顕著に現れます。

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前置きが長くなりましたが、ここからビジネスモデル2.0図鑑のスタートです。 ※当記事の情報を転載、複製、改変等は禁止いたします ビジネスモデル2.0図鑑　目次（note簡易版）● はじめに ● 序章「ビジネスモデル2.0」とはなにか？ ・生き残るビジネスモデルには「逆説の構造」がある ・ビジネスモデル1.0と2.0を分けるもの ・「起点」「定説」そして「逆説」を考える ・「ポプテピピック」のどこが革新的か? ― 逆説の構造、3つの事例 ・「非常識」をいかに実現するか？ ・逆説が強いほど「高度な仕組み」が求められる ・「逆説の究極形」がイノベーション ・「社会性」「経済合理性」「創造性」― 理想はすべてが揃ったビジネスモデル ・逆説だけでは感動するビジネスモデルは生まれない ・「八方よし」の考え方が必要になる ・「ソーシャル」と「ビジネス」と「クリエイティブ」 ・「バランスシートに載らない価

悩んでる人 Kindle本をMacユーザーでも、自動スクショしてPDFデータで保存する方法ってあるの？ と思われている方に向けた記事です。 この記事でわかること ●Kindle本をMacで自動スクショしてPDF保存する方法 どうも、さっくんです。 Kindle unlimitedも活用しつつ、ビジネス本を中心に年間100冊以上読む読書ライフを2年送っています。 今回は【Macユーザー対象】Kindle本を自動スクショしてPDF化する方法について紹介します。 何か専用のソフトをインストールする方法ではなく、既存のMacソフトだけで永久保存できる方法です。 こんな経験ないですか？ ●読みたかったKindle unlimited対象本がいつのまにか対象からはずれている。 ●読みたいKindle unlimited対象本が10冊以上で、ライブラリがキャパオーバーしてしまう。 ●購入したKindle