東京のGOOD DESIGN Marunouchiにて、GOOD DESIGN Marunouchi 第2回企画展公募選出企画「世の中を良くする不快のデザイン展」を3月24日から4月23日まで開催します。 「世の中を良くする不快のデザイン展」は、“不快”を効果的に使うことで“世の中を良くするデザイン”になっているコト・モノを、心理効果から紐解き展示する企画展です。 一般的に良い印象を持つデザインは、「使いやすく、わかりやすいこと」「見た目が美しく、洗練されているもの」「誰もが幸せになるもの」といった側面が強く、“快”を求める傾向にあります。一方、“不快”なものは排除されがちで、不要なものとして捉えられています。ですが、世の中を見渡すと、“不快”という視点に着目し、世の中を良くするデザインへと昇華させたコト・モノが数多く存在します。私たちの暮らしの中で心理効果を上手く使い、“不快”の側面から

【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.

今日は雑誌の原稿を2本何とか書き終えました。やれやれ。 今、軽井沢風越学園準備財団では学校準備を進めています。新しい「普通」の学校、新しい「普通」の教育ってどんなカタチだろう、と日々考え、悩み、対話しています。 そのプロセスはメルマガで配信しています。ぜひ読んでみてください。 お読みいただいて「情景」についていろいろ話したいです。 かぜのーと 第7号（2017年11月15日発行） – 一般財団法人軽井沢風越学園設立準備財団 さて、これからの教育のカタチを考えていくときに、 「ここを出発点にしたいなあ」 「この本は読んでおきたいなあ」 「この本をベースに議論・対話したいなあ」 という本があります。 今日は、ぼくの独断と偏見で「これはいいなあ」と思った本を紹介します。 名著は古典にもたくさんあるので、今回選んだ条件としては以下の三点です。 ①わりと最近出た本 ②わりと読みやすい本（専門書をのぞ

このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。

インフラ部 & 技術部の青木峰郎です。 クックパッドでは全社的にAmazon Redshiftを中心としたデータ活用基盤を構築しています。 今日はその全体像についてお話ししたいと思います。 データ活用基盤の全体像 まず、以下にクックパッドのデータ活用基盤の全体像を示します。 大きく分けると入力が2系統、内部処理が1系統、出力が3系統あります。 入力はMySQLからのインポートとログのロードがあり、どちらも独自に構築したシステムで行われています。 DB内部のデータ処理はSQLバッチのみです。 そして出力は管理画面やBIツールからのアクセスとバッチ処理によるエクスポートに大別できます。 以下1つずつ説明していきましょう。 入力その1: MySQLインポートシステム MySQLからRedshiftへのマスターテーブル取り込みにも独自のインポートシステムを使っています。 このインポート処理には、つ

いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。 機械学習を勉強するときは、Pythonの環境を構築し、JupyterNotebookを使って、実際に手と頭を動かしながら行うのが効率的です。が、アルゴリズムの理論そのものの理解がすでにしんどい上、過学習対策のための正則化、汎化性能の評価、クロスバリデーション、不均衡データや少ないデータはどうすればいいか、などなどいちいち難しいことを数多く勉強しなければなりません。 その上、、、、機械学習での学習は、1度やれば終わり！ではなく、パラメータチューニングしたり、データを増やしたり加工したりしながら、繰り返しなんども行う必要があります。一見ビジネス寄り＆アカデミックな雰囲気を醸し出していますが、実際のところは、非常に泥臭い作業のオンパレードです。 が、、、、、

マネジメント 新しいチームのあり方を探求 就活 就活生必見！サイボウズの疑問 ティール組織 会社の「あたりまえ」が変わる 多様性 100人100通りの個性 ワークスタイル 働き方、生き方、もっと自由に 青野慶久 サイボウズ社長の想いと覚悟 キャリア 人生の「積み上げ方」を見直す 複業 複数の「本業」をもつ働き方 人事制度 多様な働き方を支える仕組み マンガ サクッと手軽に読める！

※各プロダクト名の頭の”Google”は省略しています ※もちろん実際にはGoogle社のツール以外にも様々な分析用プロダクトが使われています 各ツールの詳細についてはWeb上の良質な情報がたくさんあるので、説明はそちらに譲るとして、ここではそれぞれの簡単な特徴とメルカリでの活用の仕方について主に述べていきます。 ◆ 1.BigQuery “弊社分析の中核的存在” 利用シーン： データの集計 どんなツールか Google BigQuery SQLの超速いやつ どんな大きなデータでも、複雑なクエリでも、高速で結果を返してくれる頼れるアニキ メルカリの分析での使い方 速いは正義 メルカリは多くのユーザを抱えているため、そのログデータも非常に巨大です。 そのため、通常のSQLでは計算に時間がかかりすぎるということが多々発生します。 BigQueryは とにかく「高速」の一言。なのでトライアンドエ

スキル偏差値とは？GitHub連携でスキルを偏差値化開発言語ごとの偏差値も分かるOSS活動をするほど偏差値が上がるGitHub連携でスキル偏差値を見る 年収予測機能とは？スキル偏差値と連動し想定年収を算出職種や経験年数なども年収予測に加味自分の市場価値が分かるGitHub連携で年収予測を見る 発信力レベル機能とは？テキストメディアと連携し情報発信力をスコア化エンジニアのアウトプットのレベルを1~10段階で診断継続的な情報発信のモチベーションに！登録して発信力レベルを算出 ユーザーサクセス面談とは？エンジニアの転職・キャリアパスに詳しい専門のスタッフがサポートキャリアコーチ、求人紹介、入社後の活躍支援までトータル支援。面談は何度でも無料で、事前準備は不要ユーザーサクセス面談に申し込む

妻の不機嫌ループ　～困惑する夫たちに捧ぐ～ 2013年08月01日13:00 カテゴリコラム Tweet マクドナルドで昼食を終えて、和やかに過ごすママと小さな女の子。しばらくして、お父さんが現れた。突然、お母さんの声色が変わる。 「ねぇ、どうしてメールをしてからこんなに時間がかかるの？」 ……もはやさっきまでの優しいママと同一人物とは思えない。諦め顔でやり過ごすお父さん。 夫の前では急に不機嫌になる。子どもとふたりの時は「感じのいい母」でいられるのに。何だろう、あの現象は。正直に言えば私も身に覚えがある……。 ■出産前はこうじゃなかったんだけど…… 子どもが生まれる前、二人きりの時はこんなことなかったんだけどなぁ……。妻の様子がおかしい、一変してしまった、そんなふうに思うお父さんは多いかもしれない。 そう、子どもが生まれてから、急に「夫への不機嫌」が高まるのは珍しいことでは無い。 妻の不

…で、…が…なんですよ。分かります？その上…が…でしてね…　全体感としては…なわけですよ。マーケットも…で…

どれだけ英語を勉強しても、自分の発音が相手に伝わらない……。 意外にも、その悩みを解決する鍵は「リズム感」にあります。 この記事では、「単語の強弱」と「センテンスの抑揚」にまつわるルールを解説する【理論編】、実際にラップ調のリズムで発音をトレーニングする【実践編】に分けて、英語の発音のコツを探ります。 【理論編】「発音の強弱」は品詞によって異なる まずは、こちらの動画をご覧になって、実際に発音してみましょう。 動画をご覧になって、「舌がうまく回らない……」と難しく感じましたか？ そうだとしても、誰でも最初から流暢に発音できるはずはありませんし、発音にまつわる基本的なルールを知れば、そんなハードルも一気に解消されたように感じられることでしょう。 実は、英語には「強く発音する単語（強形発音）」、「弱く発音する単語（弱形発音）」があります。ここで、「強く発音する」というのは、具体的に言えば「子音

大人になってからも「英語を習得したい」と真剣に考えるひとは少なくありません。一方で、「今から始めるのは遅いかも」と心のどこかで不安に思うひとも多くいるのが実情です。 しかし、「第二言語の習得に年齢の壁がある」という俗説は、なぜここまで信じられているのでしょう？　今回は、そんな「神話」を打ち砕く“大人のための英語学習方法”に、『言語習得論』の立場から迫ります。 『言語習得論』が提示した“Older is faster, younger is better.”って？ 『言語習得論』とは、第二言語が習得されるメカニズムを明らかにする学問において説かれるものです。言語学はもちろんのこと、心理学や神経学など多くの学問分野から、理論や仮説が登場し議論されてきました。 「学習能力が年齢を重ねるごとに下がっていく」という、語学学習の「臨界点（期）」をめぐる議論には決着がついていません。ただし、70年代・8

日本企業がグローバルビジネスを展開する理由 「グローバル人材」って、どんな人？ 他にはないプロゴス社の競争優位…

こんにちは、みんなのウェディングの小室 (id:hogelog) です。 今回はみんなのウェディングにおけるデータ分析基盤の現状についてご報告させていただきます。 三行まとめ 忙しい人のために先に結論を書くと bricolage と embulk で Redshift に集めて re:dash で分析 です。 データ収集 データ収集は bricolage のジョブネット機構を用いて bricolage の各種ジョブや embulk を連携させ、Redshift にデータを取り込んでいます。 参考までに https://github.com/hogelog/dwh-example に簡単な構成例を準備しました。 MySQL → Redshift みんなのウェディング http://www.mwed.jp/ のデータベースとしては MySQL を利用しています。 MySQL から Redshi

Thank you for being patient. We are doing some work on the site and will be back shortly.

はじめに 今回は自宅の室温予測システムを構築してみました。 前回はいろいろテキトーに書いてたので今回はかなりまじめに書いていきます。 イメージとしてはNHKのNextWorldで描かれてる世界 それをできるだけAzureを駆使して構築してみたいと思います。 システム構成図 システムの構成図はこんな感じ Arduinoで室温を計測 ↓ Azure Mobile Servicesに送信 ↓ SQL Azureデータベースに貯めこむ ↓ そのデータを使ってAzure MLであらかじめデータの傾向を学習しておく ↓ Mobile Service Schedulerで毎朝8時にAzure MLからその日の室温の予測値を取得してTweet ↓ Mobile Service Custom APIを使ってWindowsストアアプリに今日の室温予測値を表示 という感じでいきたいと思います。 データ計測部 I