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2018.09.19

イベント

builderscon tokyo 2018に参加してきました!

はじめまして、TUです。

builderscornに情報発信チームとして参加しました。

個人としては初参加です。

日程は前夜祭を含まないと9/7(金)~9/8(土)で両日とも参加しました。

場所は慶応義塾大学日吉キャンパスで開催されました。


 

オープニング

藤原洋記念ホールにて行われ、手の込んだ動画が再生されました。

オープニングに登壇せず動画を流した理由は、毎回同じような内容を話すしかなくマンネリ化してしまったからだそうです。

オープニング動画制作裏話の記事があったので是非。

https://medium.com/@lestrrat/builderscon-tokyo-2018-%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%81%AE%E8%A3%8F%E5%81%B4-b8fac8390aca


 

カンファレンス

聞いたトークで印象に残っているものを紹介します。

産業でガチ利用されるRaspberry Piの話

ラズパイはおもちゃみたいなイメージでしたが、高品質、非常に安価、汎用性の高さを活かしたガチな採用実績の話がとても興味深く、触ってみたいと思いました。

特に手軽にIoT開発ができるということで、今後活躍の機会が増えるのかなと思いました。

Algorithms in React

Stack、Fiberについてとても細かく説明されていました。

途中のデモが実用的でわかりやすかった、新機能のTime SlicingとSuspenseは面白そうだと思いました。

この非同期レンダリングの活用はUXの分野で今後重宝されるかも?

Webサービスにて200週連続で新機能をリリースする舞台裏

始めから200週連続リリースが目標だったわけではなく、ある時気づいたら50週連続リリース手前だったというのがすごい。

連続リリースのポイント

・週ごとにリリース担当のローテーション

・エンジニアが自主的に活動できるように余力が残る計画

・スキルマップの作成で得意、不得意を把握し、チームスキルバランスの維持

20~30%の余力の残る計画とスキルマップで技術力の可視化はスピード感とモチベーションを維持するために重要だと思いました。

機械学習を用いず数学でゲーム内の需要予測をする

主に分析の話、数学的な内容は抑えめでした。

・分析は「数%の改善」のために地道に数学と向き合うことが多い

・長期的に効いてくる(月2%ずつの改善で2年後には2倍以上)

・長期運用ほど分析の重要性が増す

・なぜの追求と数値と言語の行き来

仮説(言語)→ 数値に落とし込む → 数値がかけ離れている、どのデータがズレているか観測

→ なぜズレているのか言語化

機械学習は?

・データベースが機械学習を想定して作られていない

・十分なデータがない

状況に応じて理論で詰めるのと機械学習の使い分けが必要

分析において数学的思考はとても重要な要素であると知ることができました。

機械学習を有効活用するために因果関係を正しく理解することがとても重要でそのためにも「なぜ」の追求が必要であると思いました。


 

感想

普段触れることのない技術の最先端を知ることができ、とても刺激になりました。

参加できなかったカンファレンスも動画を拝見しようと思います。(JavaCard、脱Excelなど)

正直言って自分にはまだレベルが高いのでイベントをより楽しめるように日々精進したいです。

今後もこのようなイベントがあれば積極的に参加したいと思います。


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