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あるふぁべっとがおおすぎる

勉強会とかITネタとかメモだったり色々

DMM.comラボ勉強会 | Advent Calendar 2015

勉強会 設計 開発手法

IT系の勉強会行ってきた Advent Calendar 2015 - Adventarの9日目!

リンク貼ろうかと思ったけどPW必須だったのでやめました…。

 

DMM.comラボデブサミ限定勉強会(3/4)

DMM.comラボで取り組むモデリングとハンズオン

  • モデル=簡素化
    視点と用途がありそれに対応するために作成
  • モデリング手法
    OAUTH 2.0を自前で作る際に4つのモデルを使用
    ユースケース図、オブジェクト図、分析クラス図、シーケンス図
    →分析も良いけど分析中毒にならないよう適宜相談
  • モデリングハンズオン
    モデルに正解は無い。その場での最適解を合意を得るようにする
    モデルとは頭の中にあるもの!図やUMLはただの表現方法でしかない

設計力やモデリング力のなさが露呈してハンズオンでした…。

ウォーターフォール vs アジャイル

  • ウォーターフォール
    →全部作る。その為の要件定義や基本設計や詳細設計等の工程が分かれる
    メリット:工程管理、スケジュール、ゴールが明確
    デメリット:逆戻りできない。リリースまで時間がかかる。上流工程での認識のズレやばい
  • スクラムやリーン。色々あるよ!
    →必要な部分から作成。全ては作らないかもしれない。
    メリット:こまめにリリース、変更に強い、仮のゴールでも良い
    デメリット:ゴールあやふや、計画むずい、コミュ力は必須
  • リリースとは一般公開ではなく内部公開もリリースになりえる
  • 作るものが同じならコストや時間は、ウォーターフォールアジャイルに大差はないやも
    アジャイル宣言も優先度高いものから作っていくだけで、コストに対しての言及はない
  • リリースタイミング、優先度を決める!基準は絶対に必要
  • 手法にこだわらず、効率的なやり方を進化させていく。
  • 流行がどうとか今までこうではない。開発手法はメンバーや案件に応じて対応。

 

DMM.comラボデブサミ限定勉強会(3/11)

Spark X Solrによるリアルタイムトレンド抽出の具体的手法

  • Twitterから形態素解析➡商品検索➡トレンド抽出➡クラスタリング
  • Hadoopは分散処理がゆえにバッチ処理っぽくなる
    Sparkだと基本的にメモリで処理するので早いらしい
  • SparkはRDDsという単位でデータを扱う
    RDDsの集まりがDstream(n秒分のデータみたいな)
  • Sparkは8Gだとギリギリなので16Gは欲しい

形態素解析とかN-Gramとかの解説が丁寧でわかりやすかった。

SparkStream X GraphXによるトレンド商品のリアルタイムレコメンドの具体的手法

ほとんど理解できませんでした。。。
1ノルム正規化に内積計算とか…事前に触ってないと全然イメージ出来なかった。

  • ワード×ジャンル×ベクトル をマッピング
  • Pregel、GraphX、KnowledgeGraphとか紹介されてた
  • VertexCutで定義されているのが一般的

 

事前知識が足りなかったです。。。(´;ω;`)ブワッ