VOYAGE GROUP　エンジニアブログ

2010年09月10日09:51

カテゴリ: お知らせ

Treasure開催中!!(その3)

こんにちわ。システム本部の吉村(@yes2339)です。
インターンTreasure開催中!! の　続編となります。
プログラム初心者から経験者まで幅広く参加頂いています。
早いもので中間発表を挟んで　半分を折り返しています。
(期間は、1ヶ月)

その後の講義は、
・PHP
・iPhone関連
・Twitter関連
・Security　　
・中間発表課題製作　でした。

中間発表では、技術面・理解度などをチェックしました。
特に技術面では、セキュリティー対策を重視しました。
(XSS,SQLインジェクション,CSRF)

iPhoneのアイコンも作成

中間発表の様子

また前半部分の開催中は、社内からゲストを招き受講生に向けて話をして頂いています。

・CEO　宇佐美「Treasureをはじめたきっかけ」
・CCO　青柳「学生時代の話」
・CTO　小賀　「Treasureに対する姿勢」
・cybozu.net 　CEO　椿「情報収集の話」
・人事　楓　「頭の体操」

今回のTreasureのTwitterのハッシュタグは、　#treasure2010 です。

タグ：: #インターン

ecnavi_tech

2010年09月06日18:22

カテゴリ: お知らせ

Treasure開催中(その2)

こんにちは。来年度からECナビでエンジニアとして働き始める玉木といいます。
この夏はECナビの理系インターンシップ "Treasure" でTAとして右往左往しています。
去年のこのインターンシップでは参加者の側でした。

早いものでこのTreasureが始まってから丸二週間が経ちました。
参加者の皆さんの集中している姿を眺めながら、去年のことを思い出しては感慨にひたっています。

去年と変わって、教えられる側から教える側になった訳ですが、
立場が変わったことで去年とは違ったTreasureの一面が見えてきました。

ひとつは、いかにこのインターンシップが僕の生活を変えたかということです。
朝から晩までプログラミングをしたことはあっても、一ヶ月もの長い期間を集中して、
しかも色々な人と関係を持ちながら、という機会は僕はそれまでありませんでしたし、
普通の生活の中ではなかなかない経験だと思います。

そのおかげで、いかにそれまで時間を雑に扱っていたか、
いかに毎日出社して働くのが大変か（笑）などを身を以って知ることができましたし、
それからは時間の使い方や、日常の活動の選択などができるようになりました。
いろいろな人と出会えたことで、自分自身に対する理解も深まりました。
最近は、以前と比べて日々の満足度が高くなった気がしています。

もうひとつは、いかに恵まれた環境にいたかということです。
インターンシップ参加中は気付きませんでしたが、
これだけ多くのが、僕を含めた参加者たちを気にしていて、
助けてくれていたということに改めて驚きました。

正直なところ、お金が貰えて勉強ができるということで参加した人も居ましたが、
それを気にせずに参加者の成長を求めるというインターンシップだったことを知って、
参加できてよかったと感銘を受けていました。
しかし、そのとき知っていたことの裏で、
これだけこのインターンシップを良いものにしようと奮闘している人達がいたことと、
それによって感激するインターンシップになったのだということを、
TAという立場で参加したことで知ることができました。

まだ今回のインターンシップは日程の半分を少し過ぎたところです。
今回は人数が多かったので、皆が仲良くなって終われるか多少不安でしたが、
ぎこちなかった開始当初から変わって、一緒にご飯を食べに行ったり、
社内バーで一緒に飲んでその日の労を労うなど、
当然まじめに取り組みつつも、楽しめるようになってきたように思います。

数日後には前期の成果を発表する中間発表が、
その後にはもっと密度の高い後期日程が始まります。
今年も去年の僕以上に、みんな悔しがりながらも楽しんで
このインターンシップを終えてくれると思います。

この貴重な体験をしたいという方はぜひ来年のTreasureに奮ってご応募ください！

タグ：: #インターン

ecnavi_tech

2010年09月03日17:10

カテゴリ: ネタ; 自炊

Happy Scaning(2): 島本和彦漫画の「濃度」の研究

こんにちは, 株式会社ECナビシステム本部の春山(@haruyama)です.

前回の記事「Happy Scaning(1): 「濃い」漫画「薄い」漫画」で予告したように, 島本和彦(@simakazu)先生の漫画の濃度の研究をします. 「濃度」とは, 漫画をPDFにしたときのファイルサイズ/ページ数のことです. 詳細は前回の記事をご覧下さい.

「濃度」を比較する島本和彦漫画

今回は以下の島本漫画を対象とします.

炎の転校生: 小学館文庫. 「心に棚を作れ」は名言. 他人のコードをレビューするときには常に心の中でつぶやいています.
燃えるV: MF文庫
仮面ボクサー: リュウ・コミックス
逆境ナイン: サンデーGXコミックス
燃えよペン: サンデーGXコミックス
ワンダービット: MF文庫. ログインを読んでいて第12話に感動したことを覚えています. 「正義の怒りが爆発した!!!!」
無謀キャプテン: リュウ・コミックス
卓球社長: ビッグコミックス. 弊社は会社に卓球台がありますよ.
スカルマン: MF文庫
吼えろペン: サンデーGXコミックス
ゲキトウ: リュウ・コミックス
新吼えろペン: サンデーGXコミックス
アオイホノオ: ヤングサンデーコミックス, 少年サンデーコミックススペシャル. いま一番先が楽しみな漫画です.
アスカ@未来系: サンデーGXコミックス

注: 島本先生以外の作品が含まれていたりあとがきやあとがきまんがが含まれている本もありますが, 島本先生の当時の漫画だけ抜き出して解析するのは面倒なのでやっていません. 厳密な解析ではないことをお断りしておきます.

Rを用いた島本漫画の「発表年」と「濃度」の関係

今回もCSVデータ()を用意しました. Rで島本漫画の「発表年」と「濃度」の関係を解析していきます.

散布図の作成(1冊単位)

まずは1冊単位で散布図を書いてみます.

> titles <- read.csv("mangapdf_simamoto_20100903.csv", header=T)
> head(titles)
      タイトル   シリーズ ページ数   サイズ      濃度 発表年
      1    燃えるV_1    燃えるV      318 38968411 119.67009   1986
      2    燃えるV_2    燃えるV      300 37353253 121.59262   1986
      3    燃えるV_3    燃えるV      322 39400631 119.49434   1986
      4   燃えよペン 燃えよペン      256 54833637 209.17373   1990
      5 炎の転校生_1 炎の転校生      352 31075035  86.21226   1983
      6 炎の転校生_2 炎の転校生      351 28646951  79.70239   1983
> attach(titles)
> plot(発表年,濃度, type="n", xlim=c(1980,2015))
> text(発表年, 濃度, タイトル)
> detach(titles)

散布図の作成(シリーズ単位)

1冊単位だとごちゃごちゃしているので, シリーズごとに平均をとって散布図を書いてみます.

> series <- data.frame(cbind(tapply(titles$発表年, titles$シリーズ, mean), tapply(titles$濃度, titles$シリーズ, mean))) 
> series
                 発表年      濃度
                 アオイホノオ   2008.500 222.38068
                 アスカ@未来系  2009.333 279.77622
                 ゲキトウ       2004.000 268.72471
                 スカルマン     1999.200 169.88056
                 ワンダービット 1992.000 147.18995
                 炎の転校生     1984.000  95.18908
                 仮面ボクサー   1988.000 186.40856
                 逆境ナイン     1990.333 184.23147
                 新吼えろペン   2006.182 217.06700
                 卓球社長       1997.000 217.79991
                 燃えよペン     1990.000 209.17373
                 燃えるV        1986.000 120.25235
                 無謀キャプテン 1992.500 175.62237
                 吼えろペン     2002.154 229.93902
> colnames(series) <- c("発表年", "濃度")
> attach(series)
> plot(発表年,濃度, type="n", xlim=c(1980,2015))
> text(発表年, 濃度, rownames(series), cex=2.5)
> detach(series)

回帰分析

だいたい「発表年」と「濃度」に線形な関係がありそうなので分析してみます. タイトルごとの「発表年」と「濃度」について回帰分析を行ないます.

> attach(titles)
> summary(lm(濃度~発表年))

Call:
lm(formula = 濃度 ~ 発表年)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
    -51.184 -20.481  -2.988  20.218  57.185 

    Coefficients:
                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
                  (Intercept) -9924.4382   860.2566  -11.54   <2e-16 ***
                  発表年          5.0635     0.4305   11.76   <2e-16 ***
                  ---
                  Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

                  Residual standard error: 28.49 on 59 degrees of freedom
                  Multiple R-squared: 0.701,    Adjusted R-squared: 0.6959 
                  F-statistic: 138.3 on 1 and 59 DF,  p-value: < 2.2e-16 

> abline(lm(濃度~発表年))
> detach(titles)