2022年8月9日 ある企業さまでの研修「45分間で『ユーザー中心のものづくり』ができるまで詰め込む」のスライドです。登壇枠が45分という限られた時間のなかで、UXデザイン・UXリサーチのもっとも大切なエッセンスを凝縮してお伝えするようにしました。Read less
吉祥寺.pm30 で、チューニングがテーマだったので、マネージャとメンバー間で期待値をチューニングするという LT をしてきた。 トークタイトルは熊とワルツを。トム・デマルコの本です。 熊とワルツを リスクを愉しむプロジェクト管理 作者:トム デマルコ,ティモシー リスター日経BPAmazon 「管理」という言葉 「管理」と訳される単語は色々ある goo 和英辞書 によると 〔経営〕management 〔経営，運営〕administration 〔統制〕control 〔監督〕supervision 英辞郎 on the WEB によると administration〔【略】admin. ; adm.〕 caretaking（建物・土地などの） caretaking〈英〉（学校などの公共施設の） charge conduct（業務などの） control custody（大事な物の） d
プロダクトマネジメントを学びたい人、プロダクトマネージャーにおすすめの書籍です。 以下、記載した書籍のリストです ## Product Management ### プロダクトマネジメントを広く理解する 「プロダクトマネジメント ―ビルドトラップを避け顧客に価値を届ける」オライリージャパン (2020/10/26) https://www.amazon.co.jp/dp/4873119251/ 「プロダクトマネジメントのすべて 事業戦略・IT開発・UXデザイン・マーケティングからチーム・組織運営まで」翔泳社 (2021/3/3) https://www.amazon.co.jp/dp/4798166391/ 「INSPIRED 熱狂させる製品を生み出すプロダクトマネジメント」日本能率協会マネジメントセンター (2019/11/1) https://www.amazon.co.jp/dp/4
「いくらアイデアを出しても、使えるものが見つからない……」 「このアイデアを、取引先におもしろいと思ってもらえるだろうか……」 このように悩んでしまうのは、アイデアの質を、いまひとつ高めることができていないから。 とはいえ、アイデアの質が高まらないのは、そうするための方法を単に知らないだけの話かもしれません。その方法とは、「トリーズの9画面法」。今回は、よりよいアイデアを生むのに役立つトリーズの9画面法のやり方を、筆者の実践例もあわせてご紹介しましょう。 アイデアの質が低い理由 1. アイデアの3要素がそろっていないから 2.「ベストなアイデア」でなければ意味がないと考えているから 「トリーズの9画面法」とは 「トリーズの9画面法」を活用するメリット 「トリーズの9画面法」を実践してみた 実践してみたら、アイデアをよりよくすることができた！ 素朴なアイデアの質を簡単に高められる 勉強でも「
質問（簡単に教えてもらおうとする相手にイライラするようになった） あなたのおっしゃる「質問されるとイライラする感じ」はよく理解できますし、同じように感じる人はたいへん多いと思います。（続く） #結城浩に聞いてみよう… https://t.co/CKZMzVzHPN
Niklas Luhmann（ニクラス・ルーマン）というドイツの社会学者は、メモにとったアイデアや情報を十分に活かし、クオリティの高い本や学術論文を大量に発表したそうです。その背景には、ツェッテルカステンと呼ばれるメモ術が存在したのだとか。今回は、そのツェッテルカステンの基本的なやり方と、筆者が実践してわかったことを紹介します。 ツェッテルカステンというメモ術が、天才社会学者の大量アウトプットを支えた ツェッテルカステンの特徴は、脳の神経細胞によく似ていること すぐ始められる、ツェッテルカステンのやり方 ツェッテルカステンは勉強にも役立つ ツェッテルカステンをやってみた感想 ツェッテルカステンというメモ術が、天才社会学者の大量アウトプットを支えた ツェッテルカステン（Zettelkasten）とは、単一のアイデアや情報が書かれた個別のインデックスカード（標準サイズにカットされた紙）で、情報
2018年度から継続的に実施しているスキル変革等に関する調査から、大人になってから学んでいない方が多いという結果が浮き彫りになりました。そこで、大人が学ぶためにはどのように取り組めばよいか「考えるヒント」をパターン・ランゲージ（注釈1）として、30のパターンで整理しました。 「大人の学びのパターン・ランゲージ（略称まなパタ）」は、学び続けている実践者の方々にインタビューでお話を伺い、その考え方や工夫、課題を整理し、抽象化することによって制作しています。
インフラ初心者がいきなり実務でKubernetesを使うことになったので、その学習記録✎ 流れとしては、 概念的なところを抑える 実際に手元で動かしてみる です！ また、すでにKubernetesについて書かれたわかりやすい記事がたくさんあるので、本記事はそれらをもとに自分の理解をまとめたものになります。 概念的なこと まずはこれで概要把握 まずは👇を読もう。（ありがたやありがたや...） 僕らは何故Kubernetesを使うのか Kubernetesというものが出てきた背景を、オンプレの時代からどういうふうに変わっていったかわかる KUbernetesの概要がわかる メリデメがわかる Argo CDの例などを用いてどういうふうに使われているのかイメージが付く Kubernetesとは ざっくりいうと、 サービスをコンテナ上で動かすようになったことで起こった、 複数のサーバ上で複数のコン
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
この度、3年半に渡って勤めたメルカリを2022年5月に退職し、この夏からロンドンのMetaにSenior Machine Learning Engineerとして転職することが決まりました！わいわい✌('ω')。その過程で、東京およびロンドンのBig Tech合計5社を数ヶ月かけて対策をし面接に臨んだので、そこで得たノウハウをここで共有できたらと思います。面接を受ける際にNDA（Non Disclosure Agreement）にサインするので具体的な面接の詳細には触れられませんが、伝えられる範囲でできる限り記述しています。 また、Metaから最終的に提示されたオファー条件を最後に記載してあります。なにぶん日本においては給与の話は燃えやすいということもあり、その部分だけ某日本の有名エンジニアに倣って有料にしてあるのですが、ご興味のある方は是非ご購入いただければと思います（1コイン分の金額で
面接の最後に「質問はありますか？」と聞かれたとき、あなたは何を質問しますか？ ここでの質問のことを逆質問と呼ぶわけですが、基本的に逆質問をしないことは避けましょう。その理由は大きく3つあります。 1つ目は、会社への興味や入社意欲の高さを伝えることができないからです。なぜなら、「特にありません」と答えると、「当社で働くことに強い興味が無いのでは？」と、志望度に疑いを持たれる可能性があるからです。 2つ目は、自己PRの機会を失うことに通じるからです。なぜなら、逆質問の内容を通じて、志望度の高さをPRする事ができるだけでなく、「ビジネスコミュニケーションの取れる人」、「相手と状況に応じて的確な会話ができる人」という印象を与える事ができるからです。 そして、3つ目が今回、私が強く伝えたいことですが、逆質問は、その企業があなたにとって適切な転職先かどうかを判断するのにとても有効だからです。 面接は企
今、IT関連の技術は様々な企業の競争力の源泉です。一方で、実際に企業が必要とするよりもITエンジニアの数は少ないため、採用競争は激化するばかりです。そこで、元ウェブエンジニアでITエンジニアの採用担当を経験した私の視点で、ITエンジニア採用に関する情報をまとめることにしました。 なお、ここでいうITエンジニアはアプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、機械学習エンジニア、QAエンジニアなどIT関連エンジニア全般を指します。 # 更新情報 * 2022/05/17 - 公開 * 2022/05/17 - 中途採用前提であることを Chapter 1 に追記 * 2022/05/18 - 誤字の修正 Chapter 15 「行進」 -> 「更新」 ※はてなブックマークでの指摘ありがとうございます * 2022/05/19 - 活用事例の Chapter を追加 * 2022/05/20
文章を書く前にやることよい文章を書くには、実際に文章を書く前に、読者は誰か、どういう悩みを解決するのかを企画することが大切です。また、それを元にアウトラインを書いておきます。 このふたつを元に文章を書くことで、読みやすい開発ドキュメントにつながります。これについては、次の記事をご覧ください。 開発ドキュメントを書く前に決めるべき3つのこと【企画編】開発ドキュメントにおけるアウトラインの書き方開発ドキュメントの書き方企画とアウトラインの作成が終わったら、実際に文章を書いていきます。文章を書くときは、次の9つを意識して書きます。これだけで、読みやすさ、分かりやすさが大きく向上します。 一文を短く切る結論を先に述べる指示語を使わない主語を明確にする、述語との距離を近づけるひらく・閉じるを統一する再現条件を示す前提を揃える見出しや箇条書き、表などを適切に用いる読者に伝わる用語を使うひとつずつ説明し
Home recsys-python | Pythonによる推薦システム演習問題集 概要 recsys-pythonはPythonによる推薦システムの演習問題集です。推薦システムの基本である、評価履歴や評価値行列の扱いから、内容ベース推薦システム、近傍ベース協調フィルタリング、推薦システムの評価などに関する問題を取り揃えています。現時点では、13章構成で全163問用意しています。今後、内容を変更したり、問題を追加、削除したりすることもあります。 動機 言語処理100本ノックを参考にさせて頂き、推薦システム版の演習問題集を開発したいと思ったのがきっかけです。個人での学習に加え、大学での授業や研究室等でご活用いただければ幸いです。 到達目標 Pythonを学習しながら推薦システムの基本を修得できる。 評価履歴や評価値行列を扱いながらNumPyによる行列演算やベクトル演算を修得できる。 数式をP
BIGLOBEの開発現場の様子や、developブランチにrebaseで綺麗なコミット履歴を作る方法をご紹介します。 はじめまして！ GitHubを中心に仕事がまわる開発現場 Git logが綺麗だとバグが起こりにくい？ developブランチを綺麗に保つGit操作（マージ編） 1. そのまま気にせずdevelopにマージする。 2. 最新のdevelopをfeature/Bブランチに取り込んでからdevelopにマージする 3. 最新のdevelopにrebaseしてからマージする ﾘﾍﾞｰｽ ｺﾜｸﾅｲｮ 最後に はじめまして！ 基盤本部（開発部門）の江角です。 2021年8月にSIerからBIGLOBEに転職し、半年が経過しました。 転職期間中はもちろんコロナ禍で、カジュアル面談も面接も全てオンラインでした（多分今もそうだと思います）。 入社日当日は出社しましたが、入社してから半年の
------------------------------------------------------ 2024 年 1 月更新 本書がきっかけで「なんとか Docker を使えるようになりたい」というプログラマの方向けの入門書を秀和システム様から出版させていただけることになりました 開発系エンジニアのためのDocker絵とき入門 https://www.amazon.co.jp/dp/4798071501 紙書籍と電子書籍、どちらもございます この書籍と執筆経験は、みなさまからの驚くほどの高評価があればこそ得られた機会でした いつも本当にありがとうございます 書籍化に際しまして、この場で次のとおり説明させていただきます 1️⃣ 本書 ( Zenn ) は有料化しません 2️⃣ 本書 ( Zenn ) は今後更新しません 3️⃣ 本書 ( Zenn ) と出版される絵とき入門の違い
Python Design Patterns¶ Welcome! I’m Brandon Rhodes (website, Twitter) and this is my evolving guide to design patterns in the Python programming language. This site is letting me collect my ideas about Python and Design Patterns all in one place. My hope is that these pages make the patterns more discoverable — easier to find in web searches, and easier to read — than when they were scattered acr
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