データを利活用してカスタマー・クライアント双方の「不」の解消を目指してきたリクルートが、今注力する領域は「データを用いた意思決定の質向上」とそのための「データの整備」です。 そこにフルコミットするため、新たに生まれた職種がアナリティクスエンジニアです。例えば、図書館を作るのがデータエンジニアで、図書館に収納された本を使って価値を生み出すのがデータサイエンティストだとすれば、本の整理や目録の作成などを通じてさながら司書のような役割を果たすのがアナリティクスエンジニアです。言うなれば「データの整備人」。 リクルートにおいては、データを用いた意思決定を加速させるうえで、必要不可欠の存在です。 とはいえ、まだまだ一般的には知られていないアナリティクスエンジニアの仕事。彼らは組織のなかでどのような役割を果たし、どのように事業へ貢献しているのでしょうか。そしてどんなバックグラウンドを持っているのでしょ

状態方程式表現されたシステムの安定性 この記事では状態方程式表現されたシステムの安定性についてまとめます。安定性に関する動画は最下部に置いています。なお、状態方程式に基づく制御・状態フィードバック制御の全体像は次の記事でまとめています。 状態フィードバック制御・状態方程式に基づく制御のまとめ 状態方程式表現されたシステムの安定性 制御対象の極と安定性 制御対象の次数が1の場合 リアプノフの安定判別法 線形システムに対するリアプノフ方程式 MATLABライブスクリプトファイル 安定性に関する動画 関連記事 自己紹介 制御対象の極と安定性 ここでは、制御系の安定性について説明したいと思います。まずは、以下のシステムが与えられているものとします。 \begin{equation} \dot x(t) = Ax(t) + Bu(t) \\ y(t) = Cx(t) \end{equation} 各

DPE(Developer Productivity Engineering)ユニットに所属している、alpaca-tcです。 最近モジュラーモノリス化を進めるためにRuby動的解析ツールを作ったので、その話をします。 📝 私事ですが、新潟の佐渡島に移住しました。新潟や佐渡島のRubyistの方がいらっしゃいましたら、ぜひRubyKaigiでお友達になってください！ SmartHRではRailsのモジュラーモノリス化を検討をしているよ Railsにおける「モジュラーモノリス」は、アプリケーションを拡張性のある構造にするために、単一プロセスでモノリスアプリケーションを区分されたサブセット(モジュール)に分割するアーキテクチャのことです。 SmartHRでは、コード量が多いプロダクトでモジュラーモノリス化を進めています。 すでに新規機能の開発では導入されていますが、既存コードのモジュラーモノ

はじめに セキュリティエンジニアの桑原です。 プログラミング言語には様々なものがあります。 その中でも近年 Go 言語がシンプルなコードであり並行処理を簡単に書けるという特徴から人気が出ています。 しかしながら、マルウェアの作成者も Go 言語に目をつけはじめました。 その結果、WellMess や TellYouThePass といった Go 言語製のマルウェアが出現しています。 こうした Go 言語製の実行ファイルは C 言語等で作成された実行ファイルと異なる点が多く、それを知らずに解析を始めると戸惑うことがあります。 そこで本ブログでは、Go 言語で解説用に作成した無害な実行ファイルの解析を通して、その特徴を紹介します。 以下は今回使用したツールと環境です。 Windows 10 x64 20H2 Ghidra 10.1.1 x64dbg Mar 16 2021, 01:13:24

はじめに お久しぶりです。セキュリティエンジニアの桑原です。 近年、Go 言語によって作成されたマルウェアが増加しています。 Go 言語の特徴として開発の容易さや任意の環境に向けてビルドを行うクロスコンパイルが可能であるといった点があります。 攻撃者も Go 言語を使用することで、手早く、複数の環境を攻撃できるマルウェアを開発できることが増加要因の 1 つとして挙げられます。 また、以前の記事でも紹介した通り、Go 言語製の実行ファイルは C/C++ 等で作成された実行ファイルとは大きく異なるバイナリ構造をしています。 このため、Go 言語を使用するだけでパターンマッチングによる検出を容易に回避できる可能性があることも増加要因として考えられます。 私たちセキュリティエンジニアは最新の攻撃者の動向に対応するため、Go 言語製マルウェアの解析も必要になってくることでしょう。 そこで、私は先日、

NHKのニュースや番組をつくっている私たちが取材に込めた思いや取材手法などをお話します。一緒に「取材ノート」をつくっていきましょう。サイトはhttps://www.nhk.or.jp/d-navi/note/ 利用規約はhttps://nhk.jp/rules

Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概

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

はてなブログは、「書きたい」気持ちに応えるブログサービス。ささいな日常や忘れらない出来事をつづるブログだけでなく、「推しへの思い」や「好きな映画の感想」「お笑いの分析」など、趣味や好きなものへの思いを言葉にするブログも数多く見られます。 こうしたブロガーの皆さんの情熱をお伝えすべく、週刊はてなブログでは「好きなもの・こと」についてつづるはてなブロガーに、その思いを語っていただく連載【わたしの偏愛】を実施しています。 第7回となる今回は、「Lean Baseball」のshinyorkeさん (id:shinyorke) に「データ駆動野球観戦」について寄稿いただきました。大の野球ファンであり、データサイエンティストでもあるshinyorkeさんは、野球観戦の際も電卓を叩き、「あのスコアが意味するところ」を徹底的に解析するといいます。野球×データという、マニアックな視点を得るきっかけ。意外な

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How to Use Multiple GitHub Accounts Git is a popular tool for version control in software development. It is not uncommon to use multiple Git accounts. Correctly configuring and switching Git accounts is challenging. In this article, we show what Git provides for account configuration, its limitations, and the solution to switch accounts automatically based on a project parent directory location.

新年あけましておめでとうございます🎍 年末年始は色々と手を動かしつつ*1, 積ん読を消化していたのですが, 昨年最後の読書🍺 特にこの本にオッってなりまして読み終わる寸前には, これもうすぐ読み終わるのですが、なぜ積ん読にしてたワイは🤔 ってぐらい名著でした📖 https://t.co/RgTILDGc7r— Shinichi Nakagawa (@shinyorke) 2021年1月3日 ...という感想が出る程度にこちらの書籍に興奮しました. データ分析人材になる。　目指すは「ビジネストランスレーター」 作者:木田 浩理,伊藤 豪,高階 勇人,山田 紘史発売日: 2020/10/15メディア: Kindle版 データを使って仕事をする人は（データサイエンティストに限らず）サラッと読んだほうがええやぞ！ というぐらい良い本だったという話を2021年最初のブログとして書きたいと思い

今回のテーマは「分析基盤をうまく組織に浸透させる方法」です。 「分析基盤を浸透させていく上で、分析基盤を担う組織(分析基盤組織)がどのように形を変えていったか」という内容です。組織設計の参考になれば幸いです。

JPCERT/CCは、Internet Week 2016 ~ 2019にて「インシデント対応ハンズオン」と題し、標的型攻撃を受けた際のセキュリティインシデント（以下、インシデント）調査手法に関するハンズオンを行ってきました。受講者の方から高く評価していただいていた「インシデント対応ハンズオン」ですが、公開の要望が多かったため、この度、GitHub上でコンテンツを公開することとしました。コンテンツは以下のURLから確認できます。 Log Analysis Training https://jpcertcc.github.io/log-analysis-training 本コンテンツは実際の標的型攻撃の事例をもとに作成しており、攻撃者のネットワーク侵入時にどのような痕跡がログに残るか、また、侵入の痕跡を発見するためにどのようなログ取得設定が必要か、をシナリオに沿って理解できる内容になっていま

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2020年6月18日紙版発売 2020年6月18日電子版発売 B5判／176ページ 定価1,342円（本体1,220円＋税10%） ただいま弊社在庫はございません。 Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com Fujisan（定期購読のみ） 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle 第1特集 一から学ぶログ分析 事業を成長させる分析基盤を作るには 顧客の行動や好みを的確にとらえ，サービス改善につなげたい̶そのひとつの手段として，Webサイトやゲームで日々蓄積されるユーザーの操作記録（ログ）が注目されています。リリース後の分析のために，サービスの開発段階からログや分析基盤について考慮されることもあるでしょう。 その一方で現場では，「せっかく分析基盤を作ったのに，使いにくい，利用されない」という悩みも尽きないようです。きちんと使われ成果を生み出す分

6/26 【オンライン】ログ分析勉強会 vol.2 での登壇資料です https://loganalytics.connpass.com/event/176044/ #logben

※ 2020/5/22 一部加筆 SASTとIterativeな開発の相性の悪さ 若干煽り気味なタイトルですが、チーム内で話していてなぜセキュリティ静的コード解析（Static Application Security Testing: SAST）と言ったセキュリティアプローチがDevOpsで回りにくいのかが言語化できた。 そもそも静的コード解析というアプローチによるセキュリティ担保は基本的に「教科書的なウォーターフォール型」において有効で、 理由としては「人月・工数」のみで考えられた「誰でもその作業ができ、セキュリティの知識がなくても良い」みたいな作業者の能力を考慮しないアプローチが基本だからである。 そう言ったアプローチだと「SASTのアラート全部直してくれな！そしたらセキュアだから！」という形に落とし込むことにより、 問題をある程度封じ込めれると。 ただ、これをDevOps、というよ

学習効果を統計的に評価したい！ こんにちは グロービスではさまざまな教育事業を展開していますが、多くの人に学習を継続してもらうためには、研修をしたりコンテンツを視聴してもらったりするだけでなく、その学習効果を測定してユーザーにフィードバックすることが重要です。このとき、だれが見ても明らかな効果が出れば良いのですが、受講前後の成績変化のばらつきが大きかったりデータが少なかったりして、必ずしも分かりやすい結果が得られるとは限りません。そういった場合にデータを丁寧に紐解いて、どの程度効果があったのかを明らかにするのも分析の仕事のひとつです。 今回は階層ベイズモデルという統計モデルを使って、高校における学力コーチングの成果についてのデータを分析します。階層ベイズはやや高度な統計モデルというイメージがありますが、この記事ではたった8行のデータを例にしてその概要を説明してみたいと思います。 想定読者