コンテナ技術入門 - 仮想化との違いを知り、要素技術を触って学ぼう コンテナ技術を適切に活用するには、コンテナが「どうやって」動いているかを学びたいところ。はてなのエンジニアhayajo_77さんがコンテナの要素技術の勘所を解説します。 こんにちは。株式会社はてなでサーバー監視サービス「Mackerel」のSREを務めるhayajo_77（ @hayajo ）です。 さて、コンテナ技術はDockerの登場がきっかけとなり、本格的に活用が始まりました。現在はKubernetesを始めとするコンテナオーケストレーションツールや AWS, GCP, Azure などのクラウドサービスで提供されるコンテナマネジメントサービスを採用したサービス運用事例が数多く紹介されており、コンテナ技術は「理解する」フェイズから「利用する」フェイズに移ってきています。 コンテナそのものは上記のツールやサービスにより

失敗を学びに変える「障害報告書」の書き方 ─ RettyのCTOがGoogleで学んだ「問題を隠さない文化」 人間は失敗するものです。エンジニアもまたしかり。Retty株式会社の樽石CTOが考える、失敗を学びに変える考え方とノウハウを紹介します。 はじめまして。Retty株式会社でCTOを務める樽石将人（ @taru0216）です。Rettyにおける技術の責任者として不確実性の高いシステム開発を成功に導くよう牽引したり、メンバーが働きやすくなるような仕組みづくりを行ったりしています。 子供の頃からパソコンに親しみ、新卒一期生でレッドハットに就職して、Rettyに入社するまでGoogleや楽天を経てきました。エンジニアとして活動して約30年。日々失敗し続けていますし、過去には大規模サービスを止めてしまったこともあります。 人間である以上、バグやエラーは必ず起こるもの。エンジニアは失敗を繰り返

NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste

翔泳社は「ITエンジニアに読んで欲しい！技術書・ビジネス書 大賞 2018」（ITエンジニア本大賞）を開催。ITエンジニアの投票を集計した結果選ばれた技術書とビジネス書の各ベスト10を1月17日に発表しています。 ベスト10のなかで特に投票の多かった上位6冊については、同社が今週木曜日、2月15日に都内で開催する「Developers Summit 2018（デブサミ2018）」において書籍の著者、編集者、翻訳者などによるプレゼン大会が開催され、そこで行われる最終投票によって大賞が決定されます。 当日プレゼンを行うのは、以下の6冊です。 技術書部門 『アルゴリズム図鑑 絵で見てわかる26のアルゴリズム』 『機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで』 『退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』 ビジネス書部門 『大人の語彙力が使える

以前に 「エンジニアが転職する時に必ずチェックしたい募集要項」という記事を書きました。本日はその逆で、エンジニアが転職する時にさけておきたい会社の募集要項について書きたいと思います。 今回は、これまでに「ハイスキルなエンジニア転職サービスFindy」をリリースするために数万件の募集要項を読んできた経験から、特にエンジニア職に特化して、こんな募集要項を書いている会社は「要注意」という例を6つ紹介してみたいと思います。少しでも転職を考えている方のお役に立てればと思います。 求人票の種類がWebエンジニアただ一つ。エンジニア職種の分解がされていない 創業数人のスタートアップを除き、エンジニア職種が一つしか書かれていない募集要項の会社は避けましょう。 よくある例としては、「Web エンジニア」というタイトルの募集要項があるだけで、しかもその「Web エンジニア」の方に、ありあらゆることをお願いする

アルゴリズムを楽しく学ぼう！ 独習に役立つWebサイト・参考書・競技プログラミングを紹介〈13選〉 プログラムの性能を改善して開発スピードを向上させるため、アルゴリズムを気軽に、かつ楽しく学べるWebサイトや書籍など、13種類のさまざまなコンテンツを紹介していきます。 アルゴリズム（algorithm）とは何なのでしょうか？ 例えば、 Wikipediaにはこうあります。 アルゴリズムとは、数学、コンピューティング、言語学、あるいは関連する分野において、問題を解くための手順を定式化した形で表現したものを言う。 「問題を解くための手順を定式化した」とは、ソフトウェアエンジニアにとって「プログラミング」のことです。 みなさんも日々の開発業務において、問題（要件）を解くための手順を考え、その手順を特定のプログラミング言語で表現していませんか？ アルゴリズムは、一般に「ソート（整列）」や「探索」と

新社会人のみなさん、こんにちは。本特集は、新しいものを学ぶ際に出会う問題について解決するための糸口を提供するために書きました。 みなさんは、「⁠IT業界は変化が激しいので学び続けることが必要だ」と聞いたことがあるのではないかと思います。そしてそのことに異論はないはずです。だからこそ今、本サイトを読んで何かを学ぼうとしているわけですよね。それはとても良いことです。 一方で、「⁠学びたいけど時間がない」「⁠何を学んだらよいかがわからない」「⁠社会人として成果を出していける自信がない」などの悩みを抱えている方も多いです。筆者はこの悩みを解決したいです。 限られた文字数では、みなさんの個別の問題を解決することはできません。そこで、みなさん自身で問題を解決していくための糸口を提供します。まず本章では、第2章以降でより具体的な問題について説明するための材料となる、ちょっと抽象的な話をします。 知識には

実務未経験でプログラマとして入社して半年以上が経った。 コードレビューで指摘されたことを備忘録としてまとめておく。 自分なりにまとめたものなので、レビュアーが言いたかったこととニュアンスや解釈がずれている可能性はある。 初歩的な内容ばかりで我ながらうんざりする。 せっかく優秀な同僚ばかりなのだからもっと高度なことを学びたいが、こういう初歩的なことが出来ないのが俺の現状なのだから、仕方ない。 そもそもPullRequestを送ったこともなかったわけだし。入社初日は、一人でPullRequestの出し方を練習していた。 それを考えればまあ、こんなものだろうか。 当たり前のことをちゃんと当たり前に出来るようになって、早く、次のステージに進みたい。 PullRequest(PR) PRのタイトルは分かりやすいものに。必要に応じてチケットの番号なども入れる。 コミットやPRは出来るだけ粒度を細かくす

この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ※ 本記事は自分が運営するブログに転載しています 株式会社LITALICOでWebエンジニア（Rails）を担当しています、@YudaiTsukamotoです。 この記事は『LITALICO Advent Calendar 2016』16日目の記事です。 はじめに 私は学生時代は情報工学の専攻でもなければ、趣味でプログラミングをやっていたわけでもなく、 社会人になってWebエンジニアとして初めてまともにプログラミングを勉強し始めました。 入社するまでに独学で勉強の真似事をしてはいましたが、そもそもどうやって勉強していいのか全然わからず、