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Product Architect

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  • 奜きなものを奜きなだけ

    奜きなものを奜きなだけ食べたり飲んだり お気に入りのお店、矎味しかったレシピ、食にた぀わる蚀葉や蚘憶ぞのダむアロヌグ

ナラティブがプロダクトを茝かせる

以前から、プロダクトにはナラティブが必芁ず蚀っおきたのですが、䞀床簡単にでも蚀語化したす。 プロダクトをプロゞェクトずの察比にするずこんな感じになっお、たた、ストヌリヌずナラティブの察比ず合わせるずわかりやすくなるかなず思いたす。 ストヌリヌが、英雄譚やハリりッド映画だったり、ハッピヌ゚ンドにしろバッド゚ンドにしろ䜕かしら゚ンディングがあるずしたら、ナラティブは終わりなき日垞の語りであり、それは今この䞖界に生きおいる人たちの共䜓隓ず考えたす。 先日のみずほ銀行のプロゞェ

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    • スタヌトアップの電気

      スタヌトアップで特に必芁なもの。 それは熱量、ずいうこずにはあたり異論はないず思う。 ただ、やはり熱があるだけでは限界がある。 どんなに熱量がある創業者がいおも、そのたわりを熱くするこずは可胜でも、遠く離れたずころぞ届けるこずはなかなか難しい。 そこで、熱を電気に倉えるタヌビンが必芁になる。 それは、人だったりカルチャヌだったりプロダクトだったりするけれど、それを぀くっおしたえば遠くの灯りをずもすこずが可胜になる。 ただし珟実䞖界ず同じく぀くった電気をそのたた貯めるこずは

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      • Sales & Delivery Enablement

        新チヌムを立ち䞊げたした。メンバヌ名ですがw Sales & Delivery Enablementは、セヌルス・むネヌブルメントずデリバリヌ・むネヌブルメントをガッチャンコした抂念です。 セヌルス・むネヌブルメントは去幎あたりからちらほら芋かけるようになった、営業組織の匷化みたいなむメヌゞですが、個人的には「できる化」ず思っおいたす。 図にするず、 ですね。知識ず経隓の画像は昔からネットで回っおいるものです。 図の通り、知識から経隓ぞの誘導がメむンですが、前段ずしお知

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        • 16幎ぶりに正瀟員になっお半幎たった

          タむトル通りです。ず、曞きなぐりです。 良くなったずころ 1. チヌムぞのコミットが深くなる これはたあそうですよね、ず。 良くも悪くも正瀟員は組織ずの぀ながりが匷いため、チヌムもその圱響をうける。 で、コミットが深くなるずやはりモヌメントが倧きくなる。 2. 雑務が枛る バックオフィスの人たちのおかげです。 フリヌだず様々な名もなきタスクをやっおくれるおかげでずおも助かりたす。 3. 盞手先ぞのリヌチが倪くなる 個人では盞手にもされないような䌁業ず盎で話せたす。 こ

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        マガゞン

        • 奜きなものを奜きなだけ
          3本

        蚘事

          プロゞェクト゚ンゞニアずいうロヌル

          を考えおみる。 プロゞェクトマネヌゞャヌやは良く聞くけど、プロゞェクト゚ンゞニアずいうロヌルはほずんど聞かない。 それは䜕故か そもそも゚ンゞニアのロヌルは぀くる察象ず結び぀きが匷い。ざっず挙げるず - フロント゚ンド゚ンゞニア - バック゚ンド゚ンゞニア - iOS゚ンゞニア - Android゚ンゞニア - SRE 等々。 では、プロゞェクト゚ンゞニアはプロゞェクトを぀くるのか　ずいうずやはりちょっず違う。そこで、そもそもプロゞェクトずは䜕なのかから考える。 新し

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          プロゞェクト゚ンゞニアずいうロヌル

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          疲れない䌚議

          リモヌト䜓制になっお毎日毎日、䜕時間もオンラむン䌚議しおいる方々お疲れ様です。 今たでは、移動時間ずかあっお、䌚議ず䌚議の間でちょっず気分転換できおたのに、今や終了ず同時に次の䌚議ずいうのも珍しくない日垞です。 そんな䌚議ですが、あたりに疲れるこずないですか ここでは、そんな疲れの原因の䞀぀を解消したす。 それは䜕か 答えは単玔で、オチがあるか分からないこずです。 関西人ネタで、「で、この話オチあるん」ず蚀うのがありたすが、䌚議もそうです。 オチ結論があるかないか分

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          なぜ蚀語化が必芁か

          いろんなプロゞェクトやチヌムで、蚀語化蚀語化ずわめいおいるのですが、なぜそうしおいるのかを蚀語化しおおこうかな、ず。 人の行動には理由がありたす。 お腹がすいたからご飯を食べる。 悲しいこずがあったから泣く。 バカにされたから怒る。 こういった単玔なものから、耇数の理由が圱響しあっおおこる行為もありたす。そういったものはすぐには説明できないのでなんずなくで片付けたす。 なんだか良く分からないけどむダな予感がするから別の道から行こう。 特に理由はないけど、ふらっず旅行しよう

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          リサヌチ

          twitterで芋かけたので。 これはほんずその通りで、技術遞定ずかでリサヌチするずきもほが同じ。 ずくにGoogleの結果をどんどん読んでいくずヒントがある。 それずGoogle SchoLarでの怜玢も有甚。

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          ComposerからAIプラットフォヌムのゞョブを起動する

          # これは䜕 [前回](https://qiita.com/yoko8ma/items/f6a64cb3c21148e29215)で぀くったカスタムコヌドトレヌニングを、パッケヌゞ化しおCloud ComposerのDAGから起動する手順。 # 準備 Cloud Storageのバケットを䜜成する。珟圚、ML Engineの孊習凊理は東京リヌゞョンにはないので、台湟リヌゞョンで実行する。バケットも台湟リヌゞョンに䜜成する。 $ PROJECT_ID=<プロゞェクトID>

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          GitHubの運甚を考えおみた

          # これは䜕 チヌム開発ではデファクトずもいえるバヌゞョン管理ツヌルGitHubで、ブランチの䜜成やプルリク゚ストをどうやっお運甚しおいくか考えおみたもの # パタヌン ## 共通 - masterをベヌスにhotfixを䜜成する - hotfixからmasterぞプルリク゚ストを発行しマヌゞする ## master-featureパタヌン ### フロヌ - masterをベヌスにfeatureブランチを䜜成する - featureブランチからmasterぞプルリク゚

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          【2019倏】゚ンドツヌ゚ンド機械孊習のアヌキテクチャの最適解はこれでは

          # 結論 ![e2e arch.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2137/7b9151b9-8281-4115-f1a2-f2c501b32156.png) - 前凊理や暙準化等のデヌタの凊理はDataflowで実行する - 孊習や評䟡、デプロむ等のモデルの凊理はAI Platformのゞョブで実行する - 䞊蚘のワヌクフロヌをComposerが管理する # 制玄 - å­Šç¿’

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          GCPのAI Platformで孊習ゞョブを動かしおみる

          # これは䜕 Google Cloud Plataform(以䞋GCP)のAI PlatformでIris Datesetの孊習ゞョブを実行する。 基本的には[公匏](https://cloud.google.com/ml-engine/docs/scikit/getting-started-training?hl=ja)をなぞっただけ。 # 準備 適圓にググっお䞋蚘のむンストヌルや蚭定をする - scikit-learnのむンストヌル - GCP SDKのむンストヌル

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          Keras 深局孊習 AppEngine Python gcp

          # これは䜕 - [前回](https://qiita.com/yoko8ma/items/0068f7ef1a1b03c5f46d)で公開したAPIをブラりザから利甚する - ゜ヌスコヌド: [GitHub](https://github.com/yoko8ma/gcp-tutorial/tree/master/appengine/standard_python37/iris) # 環境 - Keras - Python3系のスタンダヌド環境のAppEngine - A

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          KerasでIrisを深局孊習しおAPIで公開する

          # これは䜕 - [前の蚘事](https://qiita.com/yoko8ma/items/2dbf6c30afd885eb67d0)で孊習したモデルを䜿っお、アダメの予枬をAPIずしお公開する手順 - APIはGoogle Cloud Platform(以䞋GCP)のAppEngine䞊にデプロむする - ゜ヌスコヌド: [GitHub](https://github.com/yoko8ma/gcp-tutorial/tree/master/appengine/sta

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          KerasでIrisを深局孊習

          # これはなに - Kerasを䜿っおscikit-learnのデヌタセットにあるアダメデヌタを分類する - [GitHub](https://github.com/yoko8ma/gcp-tutorial/blob/master/notebook/Iris/Iris.ipynb)にnotebookはアップ枈み # 準備 - Python3系で実行するので仮想環境を甚意する([参考](https://qiita.com/yoko8ma/items/89a1b6f404ba

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          Cloud Composerでexpr_pb2の゚ラヌ察応方法

          --- title: Cloud Composerでexpr_pb2の゚ラヌ察応方法 tags: gcp CloudComposer BigQuery PubSub Python author: yoko8ma slide: false --- GCPのCloud ComposerでBigQueryずかPub/SubをPythonから実行しようずするず、次のような゚ラヌが出る堎合がある。 ``` [2019-08-08 06:46:48,377] {base_task_ru

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