はじめに
こんにちは、strongWhiteです。今回は大阪オフィスで開催された9月ビアバッシュをご紹介いたします。 前回の記事はこちら↓ tech-blog.rakus.co.jp
発表一覧
今回はオンラインでつないで東京オフィスのエンジニアと合同で開催することとなりました。 以下が今回の発表一覧です。多くの方に発表していただきました！
- 自由枠（質疑応答込みで13分）
- らくらくでないLINE＠連携
- まず、やってみる（社内/社外イベント取り組みの振り返り）
- 1日で学ぶ機械学習
- 社外イベント登壇の取り組みの実績
- エンジニアの知的生産術を読んで
- GASとclaspについて
- iOS13で実装された念願の『アレ』の話
- LT枠（5分厳守）
全体に触れると長くなってしまうため、個人的に気になった発表をピックアップしてご紹介いたします。
個人的に気になった発表
1日で学ぶ機械学習
Chainerが公開している機械学習の学習教材に取り組んだお話でした。
機械学習と聞くと漠然と難しいイメージですが、この教材ではPythonや数学、確率・統計の基礎から学べるので入門者にはとっておきの学習教材です。
開発環境はGoogle Colaboratoryを使えば、初めから主要なライブラリを利用することができます。
個人的には開発環境構築が必要ないのは、学習の負担削減になり魅力的だなと感じました。機械学習はマーケティングや製造、情報セキュリティなど様々な分野で活用されており、いまホットなテーマなので、基礎を学ぶにはちょうどいいなと思いました。
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エンジニアの知的生産術を読んで
『エンジニアの知的生産術』を読んで実践したことを共有していただきました。
書籍には「学びのサイクル」が紹介されており、すなわち情報収集→モデル化→検証→※最初に戻るを繰り返すことで学びを繰り返すことができます。自分が学びたいことを「情報収集」し、集めた情報をKJ法などで「モデル化」、最後にモデル化した情報を本当に理解しているか「検証」するフェーズを実施します。
個人的にはそもそも何を学べばいいかわからない事態に陥ることが多いのですが、ひとまずは（IT分野に限らず）興味のあるものは何でも学んでみようというスタンスで「学びのサイクル」を実行するとうまく知識が定着するのかなと思いました。
- Information
スクリプト言語のベンチマーク
各言語の最新バージョンでベンチマークを実施したお話でした。
対象言語はWeb界隈でメジャーなPHP、Ruby、Python、Perl、Node.jsで、フィボナッチ数列や竹内関数（たらい回し関数）などを検証されました。
今回の発表では主にNode.jsが速く、検証する関数に再帰が多いと速いのかもしれないという推測ができました。
個人的には一時期流行った「ズンドコキヨシ」のベンチマークを実施した話が面白かったです。5000回実行した場合の時間を計測されましたが、結果的にはPerlが一番速かったです。
おわりに
今回は東阪合同だったのがとても新鮮でした。ふだん関わりの少ないメンバーも積極的に発表に参加してくださり、いつものビアバッシュとは違った雰囲気でした。
今年度入社・配属された方も発表に参加してくださり、ますますビアバッシュが盛り上がっていく感じがします。
今後もビアバッシュの内容はブログという形でレポートしていきますので、どうぞお楽しみに！！
