関連のテクノロジーを使用した開発を行う上で各コミュニティの先輩方の助けがあってなんとかなった部分は数え切れません。感謝するとともに、自分もより多くの人の役に立てるようにいっそうがんばります。以下、自分とコミュニティの関わりについて書きます。何か、どういうメリットがあるか等については何も触れていないので、そういう情報が必要な方は公式サイトをご覧ください。営業から転「職」しました。デスクトップアプリのプロジェクトにアサインされました。何もわからなかったです。使い方を教えてもらったのは今となってはよい思い出です。レビュー以外は基本的に自分しか触らない、ということは自分が開発を進められなかったらこの機能は世に出ない...!というプレッシャーがすごかったです。さんを始めたくさんの方にすごいスピードで助けていただきました。その助けがなければリリースまでたどり着かなかったかもしれない機能もたくさんあります。感謝してもしきれません。ここからオンライン・オフラインでの「コミュニティ」との関わりが始まりました。2015年の12月のことです。書くのが半稼働という日々が続きました。開発は社内でメインストリームではない...ということでだいぶモヤモヤしていました。勉強することに決めました。記事も色々と書き始めます。記事も書き始めました。なり勉強会行ったことないよな...と思い、行ってみることにしました。勉強会と雰囲気(いる人の層?)が全然違うし、何より何言ってるかさっぱりわからなかった気がします。今思えば最初に行く勉強会としては誤りだったと思う一方、メンバーの濃い本当に貴重な勉強会だったと思います。いうイベントがあるというのを知りました。ハンズオンイベントをやるとのことで、参加してみることにしました。@atsushienoさんに助けていただきました。中の人だということは後から知りました。ユーザグループもあり、勉強会もほぼ毎月行なっているということを知りました。いうかなんというかな話を書きました。本の邦訳読書会にも参加し始めました。使って簡単なアプリを作り始めました。触れる一方で、社内では機械学習の勉強会に参加していました。出会い、そのわかりやすさに感動してこの本をベースに社内でハンズオンをやってみました。話を聞くぞ!予習するぞ!というときにある連載に出会いました。何?みたいなことがとても気になり始めていた時期(遅)で、衝撃的に面白かったです。理解できてない部分は多いとは思いますが、詳しく知りたい気持ちが増す大きなきっかけになりました。その経緯はこの記事に詳しく書いています。Lambdaの開発フローの違い」を話してきました。使って行く予定なので、もっともっと実践的な知見を共有できたらと思います。上げたりしていました。関連技術は密に結びついており、とても嬉しくて受賞した日はほとんど眠れませんでした。Kitが届き開封の儀を執り行ったり、自分のことのように喜んでくれる人がいたりで徐々に実感も湧いてきました。評価指標はあくまでコミュニティへの貢献で「エンジニアとしてどうか」ということではないと思っています。受賞したことで得られる機会を最大限活用し、これまでお世話になった方々のように多くの人が一歩踏み出す力になれるよう努力し、エンジニアとしてより大きな問題を解決できるよういっそう精進していきます。CoreアプリのCIをやってみる」を話してきました。NightのLTで登壇してきました。Azureを学び、楽しみ、活かす、日本のユーザーグループです。2010/8/26に結成したばかりのコミュニティです。一緒に作っていきましょう。職種はなんでもござれ。※プログラマ~企画者、デザイナ歓迎。ゆるふわなコミュニティとお考えください。ページより発表した資料はこちらです。CoreアプリのCIをやってみる第6回にも登壇したので、そのときと比べてどうだったか、今後どうしていくかについて書こうと思います。Lambdaの開発フローの違い」を話してきました。Automationでよしなにしてくれる仕組みを作ろうと思っていました。Hiraoka第6回の記事に書いたように、直面している問題の解決が第一にあって、副次的に発表ネタが増えるみたいな感じにしたかったんです。Apps面白そうだった(けど触ったことなかった)というのもあり、大枠のテーマは変えないことにしました。前回の振り返りを踏まえて改善したこと前回の振り返りはこうでした。GoodLTに臨む指針ができた会社でMS関連の技術扱ってることをLT後も含めて伝えられた他社の方と一緒に何かをやるきっかけができようとしているChallenge間違ってる部分があったシーケンス図→会社の人に教えてもらった。Functionsの実行時間は5分から10分に伸びた→LTの準備段階で参考にさせていただいたブログ書いてらっしゃる方のLT資料に対するご指摘。HDMIしか持ってってなかったけど、端子トゲトゲの青いやつだった。コネクタ買っとくかな...で、それを踏まえて変えた部分はこんな感じです。間違ってる部分があった、緊張しすぎわろた自分で何回か読む練習したのと、嫁氏がエンジニアなので変なところがないか聞いてもらいました。嫁氏は今回発表した技術を普段使ってるわけではないことは棚に上げます。平日準備厳しい火曜日開催だったのでその前の土日には仕上げました。前回の内容はスライド見るだけではあまりにざっくりでだからなんやねんみたいな感じになってしまったので、今回は合わせてQiita記事にもしときました。Servicesへの接続認証を保存できません。Flowみたいな感じに分けようかと思ったけど、その時点で持ってる知識全部出して次はまた別のことやるべきって思ってそうしたことChallenge前進させたいうまくいかないってtwitterで言ってるよりはフォーラムでも書くほうがマシではあったけど、OSSならPR出したり再現できる形でissue上げたり、英語で書いて開発してる人によりフィードバックが届きやすい形にすることで改善なり前進なりに繋がるようにしたい問題はより目の前のものを今回も調べ始めたらどんどん気になることが出てきて楽しかったけど、深堀っていく対象は選ばないと人生進捗しない感がすごい内容濃くない割りに詰め込みすぎで早口5分のLTに妥当な内容とはとか考えると悩みしかないけど、詳細は別にするにしても内容1つに絞ったほうがよいかも。仕事でXamarin触っているので、強くなりながら臨めたらなぁと思います。#3でメンターをやってきました。Tokyoに参加したのが去年の11月、それを元にアプリを作って少しいじっただけ、という感じなので「メンター」と名乗るほど詳しくないですし、メンター枠でイベントに参加するのも初めてでした。答えられなかった質問をまとめておこうと思います。やっといてよかったこと実際にハンズオンの題材をやってみる事前に題材を嫁氏(エンジニア)とやってみました。予習したり、自分が特にわかってない部分を勉強し直したりできたのはよかったです。ハンズオンの題材をいじるちょっと前ですが、ハンズオンの題材をベースに簡単なアプリを作りました。Xamarin.Formsで家の日用品管理アプリを作り始めたお話ハンズオンを単になぞるのに加えて、いじってる方が次どういう風に勉強してったらいいのか実感がわくのはよかったです。unexpectedly数人。今回の題材だと、Xamarin.FormsのバージョンアップすればOKでした。Studio以前にドライバが端末を認識できていない状態でした。コード)見ながらの対応でした。どんな質問にも怯まずとりあえず一緒にぶつかってみる姿勢大事そうでした。Studio再起動したら反映されました。本質的な理解はしていませんが、どこでVS側で新しいソースビルドできてかったのか、エミュレータが古いソース見ていたのか、もう少し問題切り分けできたいなと思いました。コード正しいはずなのにコードビハインドで赤線が表示されている多分できるのでビルドしてみください、でビルドできました。正しいコードでも即座に反映(コード解析的な意味で)してくれないこともある...けど何でなんだ...APIからデータ引っ張ってきてくれないデータ引っ張ってくる部分コメントアウトされていたので、コメント外してもらいました。基本コードのコピペで進めていくハンズオンだと気付けないこともあると思うので、実際追ってみてから参加するのとても大事だと思いました。Azureのポータルの見方よくわからない本筋はXamarin.Formsであるがゆえに、バックエンドのサービス構成の基本事項等々まで説明するわけではないので、なおさらこういう部分まで丁寧にサポートできると安心して本来の勉強したい部分にフォーカスできるのかなと思いました。Commandの書き方がしっくりこない...どう勉強したらいいか?MVVMでUIからビジネスロジックを呼ぶ手段であること、メソッドと動作可否を引数にとること、ActionやFuncの元になるラムダ式の仕組みがあることをお話したものの、自分でもあまりしっくりこず...勉強していくための記事とか添えれたらよかった気がしました。他にもあった気がしますが、覚えてるのはこれくらいです。答えられなかった質問iOSのプロジェクトをiPhone実機でデバッグするために必要なことiOS持ってなくて、事前にも調べてなくてその場で調べました。強い人が教えてくれてました。Xcodeから設定してましたがよくわかったないので調べてみよう。Androidのエミュレータが起動できない今の自分の環境では特に問題なく動いた(理解してるわけではない)ので、何かあったときに何もわからず...別の方に助けていただきました。エミュレータ系は環境構築でハマるお決まりなのでもうちょい勉強しといてもよかったかもですね。まとめ自分の力不足感は否めなかったものの、自分が勉強できたこと、本質的な提案ではないけどハンズオンを進めるための手助けにはなった(はず)ということで勇気を出して申し込んでみてほんとによかったなぁと思いました。#3)で、JXUGでは初めての登壇です。1ヶ月半くらいあるので、それまでにもっと強くなって臨みます。Lambdaの開発フローの違い」を話してきました。LTで登壇してきました。Azureを学び、楽しみ、活かす、日本のユーザーグループです。2010/8/26に結成したばかりのコミュニティです。一緒に作っていきましょう。職種はなんでもござれ。※プログラマ~企画者、デザイナ歓迎。ゆるふわなコミュニティとお考えください。発表した資料はこちらです。Lambdaの開発フローの違い今回、社外・面識のない方が大半の場で登壇するのが初めてでした。そのため、なぜ登壇しようと思ったのか、これからどうしていくのかとかその辺書き残しておこうと思います。登壇のきっかけマネジメント色々あった気もしますが、根本にあったのは特に技術面での成長に対する不安だったと思います。営業から業務プログラミングとか0でエンジニアへ転職したのが2015年の1月。思うように伸びない時期が大半だった気もしますが、2017年4月、正式にロールとしてチームの運営的な部分もやっていくことになり、拍車がかかったというのが大きかったと思います。当時といってもそんなに時間経ってないですが、こんなことを考えていました。ある一分野なのでキャッチアップしないと業務として純粋にコード書いたりする時間減るかも技術大してないのにマネジメントってなんというかダサいマネジメントが技術的成長を妨げるとは全く思ってなくて、技術的に成長していける確認が持てていないタイミングでマネジメントもやる絶望感がただただありました。インプットの質を高めるためのアウトプットチームではMicrosoft関連の技術を扱っていて、品川でよく開催されている勉強会にけっこう頻繁に足を運んでいました。3/25に参加したのがこちら。#dotnetlab後の懇親会で色々と話を伺っていると、雰囲気的に自分も登壇できたらなぁと思いました。当日目について記事がこちら。“ただの興味”がいつか武器になる–及川卓也氏が語る、一流エンジニアのアウトプット法インプットしないかぎりアウトプットできないので、最初にアウトプットするということを続けていくと、必然的にインプットしなければいけなくなるのです。僕がよく勉強会で言っているのは、「ライトニングトークは敷居が低いから、とりあえず枠を押さえちゃえ」と。それで手を挙げて、「こういうネタで話そうと思ったけどダメでした」と言っても、やさしい勉強会やコミュニティなら許してくれます(笑)。”>僕がよく勉強会で言っているのは、「ライトニングトークは敷居が低いから、とりあえず枠を押さえちゃえ」と。それで手を挙げて、「こういうネタで話そうと思ったけどダメでした」と言っても、やさしい勉強会やコミュニティなら許してくれます(笑)。「実際にデザインパターンが必要な必要な開発・シチュエーションに出会って適用すること!」っていうお話をしていきました。これは登壇のきっかけではないのですが、自分の「技術的成長に対する不安感」の核心なので後でまた触れます。今度はどこで話すかというお話です。雰囲気的に3月に参加した.NETラボさんでお話できたらなぁと思っていました。NightにLT枠があると知って(?)20秒くらい悩んで申し込んでみました。話すネタそう、申し込んでみたものの何も決まってない。Dive俺の作ったサービスを見てくれなんとなくエモい話とかとか?形から入ると一番大事な部分、話す内容がない。折しも社内ではピアレビューというのがある時期。会社では定期的にマネージャー以外にも近くで仕事をする同僚から良い面と良い面を伸ばすために必要なことを書いてもらう機会があります。そこでもらったコメントの一部がこうでした。得意分野ができて技術をインプットするサイクルはうまく作れるようになったと思うので、今度は情報をまとめるだけじゃなくアウトプットを意識するといいと思う。ここで言うアウトプットは社外での発表とかそういうものではなく、ちゃんと技術を形にしたものであるべき。Webアプリ開発などの基礎的なスキルはまだまだ不足していると感じるので、引き続きエンジニアとしてのレベルをトータルで1段あげれるような取り組みはしていったほうがいいと思う。これも勉強会に参加するとかじゃなくて手を動かす時間を取ったほうがいい。自分が直面している問題の話でそうだなぁと思う一方で、もっと意図が知りたいと思ったのでランチのお時間いただきました。誤解を恐れつつまとめると「自分が困った問題の原因を考え抜く、調べきる」です。いうわけで、LTするにしても、LTのためのネタ集めをするのではなく、問題に向き合うことを大前提にすると決めました。その課題を解決する手段として、今回であればAzure技術を位置付けるような形で話できるのが理想であると。先ほども少し触れたように「デザインパターンどう勉強したらいいですか」みたいな質問をしてしまう前提として、漠然と自分の打ち手がないことへの不安から何となく教科書的なものを一通りさらっていくような勉強してしまうという自分の弱点があります。体系的な知識が必要な場面はあるとは思うものの、自分に圧倒的に足りてなかったのは問題そのものに向き合う姿勢でした。Functionsの話です。サーバレスアーキテクチャとか、話は最近よく聞くし、ポップでキャッチーな響きなので登壇後も優しい方々がいいねやリツイートしてくださいました。2017年6月22日もちろん、このLTの準備はサーバレスアーキテクチャに始まっていなくて、メインはこうだったのがこうなったというのが中核です。アプリへのレスポンスを改善するためにとった手段が最終的にサーバレスアーキテクチャになっただけで、beforeとafterの間に移行のための別アーキテクチャがあったりします。Functionsの勉強はとても有益でした。新機能の意図は特定のプラットフォームにだけ活きるものではなく、両者に活きるものだからです。LTのスライドだけ見ると、ちょろっと調べれば何となくまとめられてしまいそうな内容になっています。最終的な成果物がどういう形であれ、問題に向き合うプロセスは別に形にしたり、こんな風に書き留めておきたいと思っています。NightにLT枠で既に申し込んでいます。よくしていくためにほんのちょっと振り返りますGoodLTに臨む指針ができた会社でMS関連の技術扱ってることをLT後も含めて伝えられた他社の方と一緒に何かをやるきっかけができようとしているChallenge間違ってる部分があったシーケンス図→会社の人に教えてもらった。Functionsの実行時間は5分から10分に伸びた→LTの準備段階で参考にさせていただいたブログ書いてらっしゃる方のLT資料に対するご指摘。HDMIしか持ってってなかったけど、端子トゲトゲの青いやつだった。コネクタ買っとくかな...次回もがんばるぞースライドにも書きましたが、この本よかったです。Lambda始めるならこれ!という感じです。豪華3点盛+IoT」に行ってきました!IoTには機械学習がつきもの!ということで、AWS、GCP、Azureのユーザグループからそれぞれ各プラットフォームの昨今の機械学習事情を勉強させてもらえる、という貴重な勉強会@品川Microsoftでした。(←登録必須:無料だし)とのことです。概要はconnpassより。支部・コンテナ支部コアメンバー。エンジニア・ソリューションアーキテクトプロフェッショナル。選択する理由やその上手な使い方をご紹介します。デモを交えて実例も見ていただけます。v1.0を中心に、GCP上の種々のデータ分析、機械学習サービスの話をします。GCP上のデータ分析のワークロードについてイメージを掴んで頂けるようなお話にします。中丸良さん機械学習ってなんだっけ?というところから、中でも話題の深層学習について。TensorFlow、Chainer、CNTK等、深層学習を一から実装せずに済ませるフレームワークについては下記を基準に妥当なものを選定する必要があるという話はどのプラットフォームでやるにも大事なので詳しくなりたいなぁと思いました。情報の豊富さ/エコシステム/商用サポートそして、チュートリアルならまだローカルのpythonで済むものの、多様かつ大量のデータを扱うにはクラウドサービスを活用して環境構築するのがよいと。機械学習関連のサービスはもちろん、GPUインスタンスや機械学習にもってこいのDockerイメージも。Dockerは必須だという話がありました。これが全部入りAMI。僕は機械学習(ガチ)の環境構築やったことないのであまり実感わきませんが、経験ある方だとありがたみがより深く実感できるようです。下田倫大さんTensorFlow、名前はよく聞くものの、version1系になったのが2017年2月というのはとても意外でした。翻訳(翻訳の自動学習)で活用されていて、2015年の11月にオープンソースに。Trendsでの人気度動向僕も今ちょっと見てみます。セッションでもあったようにかなり地域差もあって面白いです。リンククリックしたらそのまま見れるのでよかったらどうぞ!コスト関数の動きや分類度合い等いろいろ可視化できるTensorBoardもいい感じです。TensorFlowの技術的詳細はこっちのスライド見ると幸せになれるとのことでした。Datalabが気になりました。Notebook形式で分析のデバッグ、記録、共有していくのはデファクトな感じになってるみたいですね。Datalabはpythonの3系に対応しておらず、GPUインスタンスも使えないことから伸び代あります!状態。猛まずはこちらのチュートリアルのお話。MLはデータ準備→モデルトレーニング→スコア付けとテストをGUI操作するとそのモデルをAPIとしても使えるというサービスです。機械学習のフローをモジュール化し、パズルのように組み替えがらモデルを作ります。豊富なチュートリアルを見つつ、チートシートを参考にしてアルゴリズムを選びつつ...作ったモデルはAPIとして公開できるので、しっかりバッグエンドまで面倒見てくれるところが魅力的です。MicrosoftのAI投資は基盤からサービスまで徹底してる様はこのブログの記事(勉強会レポート...)でもとりあげてきました。NCシリーズ上に構築するまとめコミュニティでっかい!今回はプラットフォームごとのユーザグループ複数分野で集まってたのもあるとは思いますが、めちゃくちゃ盛り上がってますね。自分の業務がWebだから余計に感じるのかもですが、きゅうりの分類とか普通にわくわくしましたw今はまだローカルでなんとかなる範囲の勉強してますが、そのときもフレームワークそれぞれの特徴の差異はまとめていこうと思いました。miniOrange。