非エンジニアのSQL学習ことはじめ 〜1日1時間・3か月でSQLがそこそこできるようになる勉強方法とおすすめ書籍〜これは何「来年こそはSQL書けるようになるぞ」と思ってる方に向けた、1日1時間・3か月でSQLそこそこできるようになる学習方法について書いた記事です長文がつらつら書いてある本稿ですが、要するに言いたいことは
Chakra UI で MDN Web Docs の CSS レイアウト料理帳 をやってみた | DevelopersIO
はじめに おはようございます、もきゅりんです。 月からの啓示を受けて、Chakra UI の学習していました。 遥か昔に学習した CSS がまるで記憶になかったので、CSS: カスケーディングスタイルシート | MDN でざっと復習しました。 そして、コンテンツ内にある CSS レイアウト料理帳を見て、これを Chakra UI で対応してみるときっと良い総まとめになるゾ！と思ってやってみました。 そして、ついでにブログにしました。 ソースは こちら です。 なお、自分は AWSのソリューションアーキテクトではあるのですが、フロントエンドは見様見真似のお猿さんなので、クオリティへの期待は禁物です。 生暖かい目で眺めて下さい。 ついでに「よく、がんばったな。でも、こうしたらもっと良くなるぞ？ boy。」みたいなコメント貰えたら嬉しいです。 Chakra UI の使い方のベストプラクティスとか
何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談
未経験からRuby on Railsを学んで仕事につなげるまでの1000時間メニュー - Qiita
Rails使って仕事してて、最近はRubyを使って初学者の方たちにプログラミング教えてます、@saboyutakaです。 未経験からエンジニアになりたいという人達に普段教えていて、ガイドラインがあるといいなと思って作りました。 まずなんで1000時間か これからWebアプリケーションを作るエンジニアになりたい人がこれを読んでくれていると思って書きます。そもそもなぜエンジニアとして働けるかというと、作りたいものがある人や企業が居て、それを作ることができる技能に対して給与や報酬が発生します。そして技術職として仕事で対価を得られる最低限のスタートラインに立つための学習期間が1000時間だと想定しています。 技術は投資時間に比例して身につくので向き不向きはここでは考えません。向き不向きはむしろ時間投資を続けれるかどうかであって、楽しめるかどうかやなぜやるかの動機、決意などに依存します。これに関して
3ヶ月くらいフロントエンドやったのでやったこと一旦まとめ - Stimulator
- はじめに - 9月くらいから趣味でフロントエンド周りをやっていたので、その勉強過程のまとめ。 何が良かった悪かったとか、こうすればよかったとか、所感とか。 - はじめに - - 前提 - - どんな感じで進めたか - 最初の開発 TypeScriptとNext.jsを使った開発 アプリ手伝いから自分のアプリ開発まで - できてないこと - - 所感 - - おわりに - - 追記 - - 前提 - 前提として9月頭くらいの私のフロントエンドに対する理解と技術的な知識はこんな感じ。 5年程前まではjQueryで謎のWebサービスや動きモリモリのプロフィールページを作ったりDjangoで研究室のWebサイトを作ったりしてた Railsチュートリアルはやったことある 仕事では普段機械学習モデル作ってるが、機械学習のデータやモデルの変更が及ぶ場合に既存のPHP、Railsアプリの改修をしたり、
普段やってる情報収集や学習について(フロントエンド寄り)
どうも。 普段フロントエンド周りの開発をやっている者です🐶 今回は普段自分がやっている情報収集と学習で使ってるサイトや手法を紹介します。 過去にも何度かこの類の話をしているのですが、2020年版という感じです。 誰かの参考になればいいなと思います。 情報収集 まずは情報収集についてです。 自分の場合は、毎日見るものと週に1度見るものがあります。 daily.dev 普段はこのdaily.devのブラウザ拡張機能を入れて、Chromeのトップ画面で情報を見ています。 新しいタブを開くたびに表示されるので、いつも目に入るのがいいところです。 2021/05/26 追記 Chrome拡張だけではなく、Web アプリケーションもリリースされました🎉 PWAにも対応しているので、デスクトップやモバイルでインストールも可能です！ daily.devは簡単に説明するとさまざまなサイトのRSSリーダー
N予備校のプログラミング教材編集に約3年携わって得られた知見 - Qiita
プログラミング教材の編集に携わって3年経ち、いろいろな知見が貯まってきたので「ドキュメント執筆に関するアウトプット」を行ってみようと思います。 自己紹介 ドワンゴでN予備校のコンテンツ制作に携わっているアルバイトの1人、 ryo-a です。 現在の本業は大学生で、慶應義塾大学にて計量経済学の分析に関係するあれこれをやっています。4月から慶應義塾大学大学院に進学予定です。交通関係の情報や大規模データの処理を好んでおり、最近は地理空間情報処理ツールや各種CLIツールなどを作っていたりします。 2017年4月よりアルバイトとしてドワンゴで働いており、主にプログラミング教材の制作補助に関わっています。働きはじめて3年近く経ち、色々な知見が貯まってきたので教材編集を通じて得られた知見を書いてみます。 併せて、プログラミング教育におけるノウハウが業界内で共有されていけばいいな、とも思います。 （個人的
全米No.1スキルコーチが伝えていったこと ～ギャノン・ベイカー氏特別クリニックレポート～ | ゴールドスタンダード・ラボ
コービー・ブライアント、ケビン・デュラント、レブロン・ジェームス、クリス・ポール、カイリー・アーヴィング、デロン・ウィリアムス、アマレ・スタウダマイヤー、タイソン・チャンドラー、ケビン・ガーネット、マヤ・ムーア。 これらは全て以前に「真に効果的な練習をするための8つのヒント」で紹介した、全米No.1スキルコーチ、ギャノン・ベイカー氏（以下ギャノン）がクリニックを一緒に開催したり、指導したりした選手たちです。今回ギャノンが来日して大阪・愛知・東京と3か所でクリニックを行いましたが、そのうち最終日の東京でのクリニックのレポートをお届けします。 クリニックを受講した選手だけでなく、近隣から多くの指導者が集まったことからも注目度の高さが伺える クリニックは午前2時間、午後2時間、100人以上の子どもたちが参加して行われ、スキルドリルの数も多く非常に濃い内容でした。スキルドリルの紹介については今回主
【Python】Pythonエンジニア認定基礎試験に合格しました - みけをの日記
(更新日：2019/8/17 コメントをいただいての追記、表記ゆれ等修正をしました。） Pythonエンジニア認定基礎試験を受けて合格しました 勉強のきっかけ 試験勉強前の私の知識 勉強の期間 勉強のステップ その１ ネットの先達の意見を参考にする その２ 『独学プログラマー』を読む その３ PyQをやる その４ 公式テキストを読みながらColaboratoryでコードを動かす その５ DIVE INTO CODEで模擬試験を受ける 試験当日と感想 Pythonエンジニア認定基礎試験を受けて合格しました これから試験を受ける方の参考になればと思い、合格までのことを書きます。久しぶりに試験を受けたのでなかなか大変でした。 勉強のきっかけ Pythonを使ったデータ分析と業務の自動化に興味があるので。VBAでエクセル作業を自動化するのは仕事でやっていたのですが、場当たり的な勉強ですませていま
「Googleと、褒めてくれる人がいれば、子どもは誰でも勉強ができるようになる」 スガタ・ミトラ
教育科学者のスガタミトラ氏の自己学習にまつわる新しい試みという動画のまとめです。 簡単に要約すると、「ググる力」、そして「ほめてくれる人」がいれば、子どもは勝手に勉強ができるようになることを実験した研究の紹介です。 ちょっと長いので簡単に要約すると ・貧困層の子供たちにパソコンを用意して ・とにかくほめてくれるおばちゃんを用意したら ・その結果、高所得層の通う私立小学校の生徒たちと、同じ学力にまでアップした という話です。少し長いですが、非常に面白いtedトークでした。 自己学習にまつわる新しい試み 自己学習環境とは何か 自己学習環境とは、スガタミトラ氏が考案した、教育プログラムです。 ・貧困層、遠隔地の恵まれない少年少女に、パソコンを設置する ・インターネット環境だけ与えておき、課題をおいて放置する ・困ったらSKYPEで遠く離れたボランティアスタッフとつながって、教えてくれる という教
学びの密度を上げる。｜市谷 聡啓 (papanda)
このモデルを使って、主に仕事の上で、より効果的な経験学習「学びの密度を上げる」ためにはどういう状態を目指せば良いのか考えてみた。 具体的経験の密度を上げる 経験を増やす、つまり仕事をたくさんこなす、多くのアウトプットを出力するよう努める。この密度を突出させて上げていくと、このモデルの回転が間に合わず、多くの経験が「やっただけ」で終わる可能性が高い。 仕事であればアウトプットに伴う対価は増えるかもしれないが、やたらめったら忙しいだけで学び薄いという状況になりうる。仕事量が増えるということは、その分他のこと(内省、概念化、実験)に時間の配分ができないからだ。 この状況は危険だ。そして、私もこの5年ほどはどちらかというと「経験過多」にあった。この5年は会社の立ち上げということで、それまでの人生には無いくらい仕事を気張っていた。物理的な時間の意味でそれまでの仕事量の2〜3倍、質的な意味ではもっと何
学習の定着化のためにできること！ラーニングピラミッドから紐解く成果向上の方法とは？ | Habi*do（ハビドゥ）
ラーニングピラミッド。これは「平均学習定着率」を示す図です。 能動的になればなるほど学習の定着化を図れるとされています。裏を返せば、受動的になればなるほど定着化しないということです。 講義を受ける－5% 資料や書籍を読む－10% 視聴覚（ビデオや音声等による学習）－20％ 実演を見る－30% 他者と議論する－50% 実践による経験、練習－75％ 他者に学んだことを教える－90％ と言われています。定着率が高くなるものほど、他者の関わりも必要であり、且つ主体性・能動性が求められますね！ 教育手法として「アクティブラーニング（能動的学習）」が注目されるのは、世界のトップクラスの大学で授業の方法を変えたことで実証されたことが大きいでしょう。例えばハーバード大学、スタンフォード大学、マサチューセッツ工科大学（ＭＩＴ）など。 受講対象者に能動的になってもらおうと、教育機関ではプロジェクトベースドラー
公文式オフィシャルサイト KUMON（くもん） | 公文教育研究会
お手数ですが、新しいKUMON公式サイト（オフィシャルサイト）にアクセスの上、お気に入り登録（ブックマーク）等の再登録をお願いいたします。
小規模な組織でのデザイナー教育で工夫してること｜kazuma nishiwaki
前提教育プログラムが定まっていない小規模の組織で、インターン・アルバイトに対して、どのようにデザイン教育をしていくか 課題（悩み）教育とリターンのバランス 即戦力じゃない人にデザインを覚えてもらいつつ、組織へのリターンのバランス 時間的制約 インターンやアルバイトの場合、フルタイム勤務ではないので間が空いてしまう。学生さんだとテスト期間を挟むと１ヶ月ほどのブランクも。 また、１年や２年で一度卒業することを前提とするため、卒業を見据えた着地も考える必要がある。 めざすゴール長い目でみて、良い関係値を築けるようにする 将来的に仕事を手伝ってもらったり、将来の転職先候補に選んでもらったり、短期的なリターンは目指さない （性善論ではなく、短期的リターンならクラウドソーシングなどのほうが楽だし早い） 前述、時間的制約も見据えて、デザイナーとしてのキャリアのスタートになるような経験をできるだけしてもら
Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで - Lean Baseball
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
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スガタ・ミトラ : 自己学習にまつわる新しい試み
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