メンティとして1ヶ月経過してみて

こんにちは！新卒の川永です。

7月から他社様向け小売系基幹システムの開発チームに配属され、分からないことだらけの中日々奮闘しております。
今は主にPythonでAPIを作ったりしています！
その中で、メンティとして感じたことを書いていきたいと思います。個人的な感想ですので温かい目で見て頂けると幸いです。

メンターとの面識

私は、メンターの面識はあった方が良いと思いました。
メンターと面識があることによって、分からないことの多いチームに加わった直後でも質問がとてもしやすかったです。
また、メンターを介して他のメンバーとコミュニケーションが取りやすく結果として早くチームに馴染むことができたように思えます。

メンターと関係を築く

仕事以外の話をする時間が大切だと感じました。
チーム等で一緒に食事に行って趣味や好きなもの嫌いなものの話をすることによってよりフランクな関係になり小さな相談事やプライベートな話をしやすくなりました。
ですが、話しやすい雰囲気がある事が前提かなと思います。
(そこが難しいところだとは思いますが)
あくまで気軽に話ができるのが大切です！

メンター以外のメンバー

個人的にはこれがもっとも重要だと感じました。
メンバーが協力的であるとチームとしてメンティの疑問を解決でき、メンター以外の様々な意見を聞くことができます。
そうすることで、私はチームとして働くという意識が強くなりました。
また、メンターはメンティとメンバーの架け橋的役割も担うのがよいのかなと思いました。

メンティとして心掛けたこと

・質問する時は自分が今何に困っていてどうしたいのかを明確にしてから聞くこと。
・メンター以外の人にも質問し見識を広めるようにすること。
・分からない時は素直に言うこと、聞くことが仕事という意識を持つこと。

以上いかがでしたでしょうか？
私なりの考え方なので色々ご意見等あるかもしれませんが、参考になればと思います。

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見よう見まねで機械学習をやってみた(ポケモン編)

Python 機械学習
2018年6月26日
清水幸佑

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こんにちは！新卒の清水です。
最近、勉強または趣味でやっていたPyQの機械学習・初級をやり終えたので自分でもやってみました。

題材

以前Kaggleのチュートリアルはやったことはありますが、用意されているデータの説明がやはり英語だったのでそれなりにハードルがありました。
なので今回はネットを放浪中にポケモンのcsvデータがあったので、これを使用して行きたいと思います。

何をする？

個人的にみずタイプのポケモンが好みなのでステータスからみずタイプかどうか判定しようと思います。

環境

OS: macOS High Sierra 10.13.5
Python: 3.6.5
scikit-learn : 0.19.1
jupyter notebook

とりあえずデータをみてみる

pandasを使用してcsvデータを読み込みます。

pip3 install pandas

1 2	pip3 install pandas

import pandas as pd
df = pd.read_csv('pokemon_status.csv')
df.head(10)

1

2

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4

import pandas as pd

df = pd.read_csv('pokemon_status.csv')

df.head(10)

df.info()

1

2

df.info()

ポケモンが909体(メガ進化も含む)なのでどうやら第七世代(サン・ムーン)までのデータのようです。

データの選別

ポケモンの各ステータス(HP, こうげき, ぼうぎょ, とくこう, とくぼう, すばやさ)を説明変数X、タイプを目的変数yとして学習させていこうと思います。
みずタイプであるのか、そうでないのかで判断したいのでみずタイプのポケモンには1をそうでないものには0を付与します。

関数を用意

def type_to_num(type):
    if type == 'みず':
        return 1
    else:
        return 0

# type_numの列を作成
df['type_num'] = df['タイプ１'].apply(type_to_num)

1

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def type_to_num(type):

if type == 'みず':

return 1

else:

return 0

# type_numの列を作成

df['type_num'] = df['タイプ１'].apply(type_to_num)

applyメソッドを使用すると指定した列データ全てに関数を実行してくれます。
データをみてみましょう。

df.iloc[9:15]

1 2	df.iloc[9:15]

みずタイプが含まれている行を出してみました。みずタイプには1が振られています。

学習させる

もちろんscikit-learnを使用して学習させます。
今回は目的変数が2値なのでロジスティック回帰で行います。

トレーニングデータとテストデータの割合は7:3で分割します。

pip install scikit-learn

1 2	pip install scikit-learn

C = 1000としていますがこのCはハイパーパラメータと呼び、Cの値が大きすぎるほど過学習しやすくなり、小さすぎると学習にならない問題があります。
今回はCの値を0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000とパラメータを変えて影響があるか確認し、特に影響がなかったので1000のまま放置してます。


X = df.iloc[:,7:12]
y = df['type_num']

# トレーニングデータとテストデータに分ける
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)


# ロジスティック回帰の呼び出し
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr = LogisticRegression(C=1000)

# データを学習させる
lr.fit(X_train, y_train)

# スコアを表示
lr.score(X_test, y_test)

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X = df.iloc[:,7:12]

y = df['type_num']

# トレーニングデータとテストデータに分ける

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# ロジスティック回帰の呼び出し

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

lr = LogisticRegression(C=1000)

# データを学習させる

lr.fit(X_train, y_train)

# スコアを表示

lr.score(X_test, y_test)

およそ87%の割合で判定することができました。
ほぼ自分一人の力で機械学習をしたのは初めてなのでまぁまぁいいのではないかと思います。

考察

判定に失敗した例としてオーダイルをみずタイプではないと判定しました。
そんなにポケモンを知らなくても、見れば多くの人はみずタイプだろうと判断するでしょう。

しかし、オーダイルの進化前のアリゲイツはみずタイプと判定しました

改善案としてはステータスの族ごとに学習をさせることで改善することはできると思います。
ですが、より高い精度を求めるならポケモンの画像データを使用するのがいいと思いました(全体的に青っぽいとか)。

最後に

ポケモンの知識がないと難しいところがあるのでやはりデータのリサーチは必要だということを感じました。
全体的な機械学習の流れは覚えられてきたのでこれから色々と試していきたいと思います。

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楽しく情報共有できるSlack活用術

Slack
2018年6月15日
ハンズラボ

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はじめまして。2018年4月新入社員（？）の原（@hxrxchang）と申します。

（”？” としてあるのには深い事情があります。。。詳しく知りたい方はオフィスに遊びにきてください。）

今回は、弊ラボ内で行われているSlack活用術について書きたいと思います。

Slack楽しく使っていますか？？

Slackをただの連絡ツールとして使ってないでしょうか？？

緊急連絡や進捗確認、議事録の共有くらいにしか使わない

なんてこともあるかもしれませんが、それだとちょっと息苦しいですよね。

就業中も終わった後もお休みの日までも、楽しくてついついSlackを開いちゃうような活用術をご紹介します。

分報を導入しよう！！

日報ならぬ分報です。

日報は1日に1回その日に行った作業や、次回の予定などを書くものですよね。

分報は1分に1回、その分で何をしたか、次の分に何をするか書くもの。。。

ではありませんのでご安心ください。

好きな時に好きなことを呟いていい、言うならば社内Twitterです！！

弊ラボでは、#times_◯◯（苗字のローマ字）という名前で各々チャンネルを作り、自由に呟いています。

呟く内容は

読んだ記事の共有
業務で嵌った点
ランチで食べたいもの
休日の出来事

などなど、本当に自由です。

↑ラーメン二郎桜台店に感動した次の日に、node v10の console.table() に感動している私です。

分報導入のメリット

分報導入にはメリットがたくさんあります。というかメリットしかない？？

私が感じたメリットを何点かご紹介します。

1. 技術のアンテナが広がる

弊ラボでは様々な技術が使われております。

例を挙げると開発言語では、

JavaScript、Python、PHP、Go、Shell Script、Swiftなど

またAWSの各種サービスを使用しているので、エンジニアの関心も多岐に渡ります。

そのため共有される情報も様々で、毎日知らないジャンルの情報に触れることができます。

私はJSしか触ったことがなかったのですが、入社してから

AWS LambdaでAlexaスキルを開発したり、機械学習のためにPythonをはじめてみたり、

Dockerで環境を構築してみたり、日々今まで知らなかった技術に触れることができています。

2. 気軽に質問できる

分報では情報を発信する他、質問することもできます。

gitの研修があったのですがその際に、

pull と fetch + merge どっちを使うべきなのかふと疑問に思い、以下のように呟いてみました。

研修にはメンターの先輩がついているのですが、こうして分報で呟くことで、会社全体の先輩方からアドバイスを受けることができます。

疑問があるけど誰に聞けばいいか分からない、いろんな人の意見を聞きたい時に気軽に呟くことができます。

ちなみに弊ラボでは、fetch + merge派が多数でした。

3. 自分から発信することで理解が深まる

私が記事や嵌った点を共有する時には、いいと思った点など何か一言添えるようにしています。

一言でもコメントを加えるには、記事の内容をしっかり読む必要があります。そうした心がけが少しでも理解に繋がるのではないかと思います。

自分が共有した内容にリアクションが多くついたり、コメントが来たりすると嬉しくなり、

もっと共有したい！！

ってなることでインプットの量が増える、という好循環になると楽しいです。

まとめ

以上、分報を使ってSlackで楽しく情報共有しよう！という記事でした。

デメリットを強いて挙げるなら、

Slackが気になって見すぎてしまうということでしょうか。

そうなったら ⌘ + q で閉じてあげましょう。そして落ち着いたらまた開いてあげましょう。

そんなデメリットを凌駕するくらい分報はいいものです。

ぜひ導入してみてはいかがでしょうか！？

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ブラウザのLocalStorageにデータ保持させてみた

JavaScript
2018年6月8日
大作祥平

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初めましてこんにちは、今年度新卒入社しました大作です。

大学時代では、Hot Soup Processorというスクリプト言語で簡単なゲーム開発しかしておらず、本格的なプログラマとしてデビューしてからまだ間もないヒナ鳥です。今は技術レベルや理解がまだ低いですが、これから日々勉強していきたいと思います！（ぴよぴよ）

今回やること

今、新人研修ではHTML, CSS, JavaScript(jQuery)を用いてアプリ制作をしているのですが、

ブラウザのリフレッシュしても入力したデータを保持する
保存するデータの中身は複数項目がある（日付とか件名とか）

以上の機能要件を満たすものを作っており（この時点で作っているものが大体想像つくであろう）、他の同期がサーバを用いた方法で紹介していますが、こちらでは入力したデータをブラウザのLocalStorageに保存する方法で実践します。

そもそもLocalStorageって何なんだ？

私自身の復習がてら調べました。

クライアント側のローカル環境にデータを保存するWebStorageの仕組みの一つで、もう一つにSessionStorageがある。それぞれの特徴は以下の通り。

LocalStorage‥‥永続的に保存される
SessionStorage‥‥ブラウザを閉じるまで保存される

LocalStorageが主に使用されているのがショッピングサイトの商品履歴だそうな。

やってみた実践コード

保存データは、配列の中にプロパティがそれぞれ入ったオブジェクトが入るようにします。ここでは、追加日付、名前、ラジオ（期限or予定）を入れてます

HTML

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
    <title>ToDoList prototype</title>
</head>
<body>  
      
    <div id="modal-wid">
        <input id="req-inp" type="text">
        <input id="del-inp" type="text">
        <div id="time-limit"> 
            <p><input id="lim-check" type="radio" name="TL">期限</p>
            <p><input id="lim-check" type="radio" name="TL">予定</p>
        </div>
        <button id="add-btn">決定</button>
        <button id="del-btn">削除</button>
    </div>
    
    <script src="http://code.jquery.com/jquery-3.3.1.js"></script>
    <script src="test.js"></script>    

</body>
</html>

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<!DOCTYPE html>

<head>

<title>ToDoList prototype</title>

</head>

<body>

</div>

</div>

</body>

</html>

JavaScript

$(function () {

    // 取得処理-----------------------------------------------------------------
    let allList = [];

    let json = localStorage.getItem('allList'); 
    json = JSON.parse(json);
    if (json) {
        allList = json;
    }

    for (let cnt = 0, len = allList.length; cnt < len; cnt++) {
        console.log(allList[cnt]);
    }

    // 追加ボタンのアクション ------------------------------------------------------
    $('#add-btn').on('click', () => {
        const requireEl = $('#req-inp').val();        
        let radioEl = $("input[name='TL']:checked").parent().text();        
        const now = new Date();
        const year = now.getFullYear(); // 年
        const month = now.getMonth() + 1; // 月
        const date = now.getDate(); // 日
        const hour = now.getHours(); // 時
        const min = now.getMinutes(); // 分
        let nowTime = `${year}年${month}月${date}日 ${hour}時${min}分`;

        if (requireEl !== '' & radioEl !== '') {
            let addObj = {
                time: nowTime,
                name: requireEl,
                radio: radioEl
            }           
            allList.push(addObj)
  
            json = JSON.stringify(allList);
            localStorage.setItem('allList', json);        
        }
    }); 

    // 消去 -------------------------------------------------------------------
    $('#del-btn').on('click', () => {
        const requireEl = $('#del-inp').val();        
        var arraySearch = allList.findIndex(({name}) => name === requireEl);
        allList.splice(arraySearch, 1);
        // ローカルストレージに保存
        json = JSON.stringify(allList);
        localStorage.setItem('allList', json); 
    }); 
});

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$(function () {

// 取得処理-----------------------------------------------------------------

let allList = [];

let json = localStorage.getItem('allList');

json = JSON.parse(json);

if (json) {

allList = json;

}

for (let cnt = 0, len = allList.length; cnt < len; cnt++) {

console.log(allList[cnt]);

}

// 追加ボタンのアクション ------------------------------------------------------

$('#add-btn').on('click', () => {

const requireEl = $('#req-inp').val();

let radioEl = $("input[name='TL']:checked").parent().text();

const now = new Date();

const year = now.getFullYear(); // 年

const month = now.getMonth() + 1; // 月

const date = now.getDate(); // 日

const hour = now.getHours(); // 時

const min = now.getMinutes(); // 分

let nowTime = `${year}年${month}月${date}日 ${hour}時${min}分`;

if (requireEl !== '' & radioEl !== '') {

let addObj = {

time: nowTime,

name: requireEl,

radio: radioEl

}

allList.push(addObj)

json = JSON.stringify(allList);

localStorage.setItem('allList', json);

}

});

// 消去 -------------------------------------------------------------------

$('#del-btn').on('click', () => {

const requireEl = $('#del-inp').val();

var arraySearch = allList.findIndex(({name}) => name === requireEl);

allList.splice(arraySearch, 1);

// ローカルストレージに保存

json = JSON.stringify(allList);

localStorage.setItem('allList', json);

});

取得処理で、データの中身が空だった場合にparseしたものを直接配列に入れると、配列の中身を読めないエラーを吐いてしまうため、if文で制御して入れないようにしました。（この問題に同期から助言を頂きました。感謝！）

まとめ

学び始めは理解に苦しみましたが、やっていくうちになんとかLocalStorageを用いたデータ保存が出来るようになりました！　感想としては、LocalStorageへの保存は簡単ですが、オブジェクトデータから中身を取得するのがとても大変でした。

次はAjaxでも出来るようにしてみようかと思います・・・・

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1day outingを利用した話

日常
2018年6月1日
ハンズラボ

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皆さまこんにちは。

弊社では1day outingという制度があり、週に1度自宅やコワーキングスペースで勤務することができます。

今回は特別にGWの２日間を1day outingし、社外での作業方法を検討してみました。

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