未経験からエンジニアになり3年が経ちました。 この3年間はベテランエンジニアとの差を埋めるべく、プライベートの時間の大半を学習に充ててきました。幸い少しずつ成長を感じられ、業務では難易度の高い仕事を任せてもらえるようになったと感じます。このキャッチアップのために100冊以上の技術関連書籍を読んだことでしょう。 ここ最近、知人やTwitter経由で知り合った方から、私が学習に使った書籍について質問を頂くことが多いです。そこで、今後参照していただきやすいように、これまで私が読んで良かった書籍を1つの記事にまとめようと思います。 前提：エンジニアとして経験した技術 書籍について 全エンジニア向け Web / インターネット イラスト図解式 この一冊で全部わかるWeb技術の基本 (★) HTMLコーダー＆ウェブ担当者のための Webページ高速化超入門 (★) Webを支える技術 -HTTP、URI

プロダクトマネジメントを体系化したクライテリアです。企業がプロダクトを成功に導くために必要な要素を多角的かつ具体的に記載してあります。対象はプロダクトマネージャー個人ではなくプロダクトを取り巻くチームとし、プロダクトマネジメント全体をスコープにしています。

2024/5/5更新：生成AIに興味を持った方向け、続編を投稿しました。 「Qiitaに聞いた！！」をAmazon Bedrockで作った！（Claude 3でRAG） タイトルはふざけてますが、プロンプトエンジニアリングにより本投稿と同様の内容を行う解説をしています。 （BedrockのClaude 3モデルと、Google検索を使った構成です） 生成AIはとても注目度が高い技術ですが、すこしとっつきにくいところがあるかもしれません。新しいモデルや活用手法が毎日のように登場し、ウォッチし続けるのはかなり大変です。 タイミングを逃して入門できていない方向けに、 とりあえず作って体感してみよう というコンセプトで、ハンズオン記事を作成しました。🎉🎉🎉 ハンズオンの内容は「RAG」です。RAGは生成AIの活用法としてよく出てくるキーワードです。ハンズオンでは、ただのRAGではなく最先端の

こんにちは！東芝UIデザインチームnote事務局の小林Jです。 みなさんは「使いやすさ」について、どのように考え、どのようにデザインしていますか？ちゃんと「使いやすい」ものづくりができているか不安になったことはありませんか？ そんな時によりどころになるのが「人間工学」です。 「人間工学」とは、人間にとって使いやすく、安全な道具や製品、システムを考える学問です。人間特性をもとに環境や道具の使い勝手などを研究する学問でもあります。 「人間特性」とは、知覚から認知、身体に至るまで人間特有のあらゆる機能や性質のことです。どうしてそのような行動をするのか、という原理を知っていることが、モノづくりや仕組みづくりをする人たちにはとても大切なんです。 弊社デザイン部門には人間特性ワーキンググループという専門チームがあり、デザイン部門内で情報共有や勉強会を行っております。 noteにも「人間工学シリーズ」と

SOLID原則を学び、完全に理解した！になるための本

最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力

はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ

犬とチャーハンのすきま @kaekome2 ピリ辛チキンスティック 材料がゆりさんレシピの中では多め。でも計量する価値がありすぎる。ごはん泥棒。本に私のコメントが掲載されており歓喜した思い出(自慢です)。 ameblo.jp/syunkon/entry-… 2024-04-17 15:55:22 リンク 山本ゆりオフィシャルブログ「含み笑いのカフェごはん『syunkon』」Powered by Ameba 山本ゆり『【簡単！めっちゃおすすめです】やわらかい！！鶏むね肉でピリ辛チキンスティック』 きてくださってありがとうございます！ 料理記事はもういいから と言われようとも、オススメなので書かせてください。（そう言ってもらえるのもまた嬉しいんですけども… 9 users 33

ᴹ·̩えむ @r32020531 誰が調理しても簡単に･･･って書いてあったんだけど、なぜ？どうしてこうなった？ お嫁に行けないｯｯ🥺🥺🥺笑 pic.twitter.com/rYzgmIDqZd 2024-04-15 20:49:58

はじめに こんにちは、CARTA HOLDINGSでエンジニアをしているこんちゃん(@konchanSS)です。 この記事は筆者が新しく発足したプロジェクトのシステムを外部委託で作った経験をチームで振り返った際に得た学びを『システムを作らせる技術』によって補強したものです。 この記事を読んでくれた方は是非『システムを作らせる技術』を一読して欲しいです。 システムを知らないあなたにこそ読んでほしい この記事はビジネスサイドや、PdMだったりマネージャーといったいわゆるシステムの開発を依頼する側の人たちに向けて書いています。 意図した通りのシステムを作ってもらうための術を知ることはあなたにとって以下のメリットがあります。 意図した通りにシステムが動くことで業務の効率的になる 貴方がやろうとしているビジネスを促進させる システムを作ってもらうための術を知ることがなぜそのようなメリットを享受できる

はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ

はじめに みなさんはChromeの拡張機能を使っていますか？ 僕も使っていますが、案外Chromeの拡張機能を作るのは簡単です。 今回は、普段の業務の効率を上げるのも兼ねて自作してみました! 最低限準備するもの manifestファイル Javascriptファイル ぶっちゃけ、これだけで動きます。 実際に作ってみよう それでは実際に作成していきましょう。 今回はDとVを押すだけで、Markdownのリンクを作成する拡張機能を作成していきます。 まずは、manifestファイルから設定していきます! manifestファイル を参考にして、備忘録も兼ねて説明していきます。 今回は、最低限の設定を行います。 { "manifest_version": 3, "name": "Create markdown link", "version": "1.0.0", "icons": { "16":

この記事は？ 著者は、エンジニアにとって最も大事なものの一つは契約であると考えます。なぜなら、契約によって我々はお金を得ることができ、労働対価を受け取って生きていくことができるからです。プロジェクトにおいてトラブルが発生すると、契約はメンバーを守ってくれるものになります。したがって、雇用契約、請負契約、準委任契約など何の契約であっても隅々まで確認し、不利にならないようにしないといけません。社員であれば誠実に職務に向き合う必要があります。請負契約であれば対価を得るために納品する必要がありますし、準委任契約であれば善管注意義務を背負いプロとして日々業務を行なっていく必要があります。一方で、著者は長くにわたって業務委託契約でパートナーとして参加してくださっているエンジニアたちと長らく協働してきた経験がありますが、ユーザーとしてもベンダーが妨害要素なく働けるように、協力義務を果たす必要があります

今のLLMを取り巻く状況について紹介します。

こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google　Colaboratory Windows　10 目次 1．目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker

はじめに こんにちは！kindle unlimitedヘビーユーザーです。 kindle unlimitedは定額料金で、登録されている書籍が読み放題というサービスです。 今回はその中で私が読んだ書籍から、おすすめのものを紹介します。 現在は1ヶ月の無料体験もできます。 これを機にぜひ良書を1ヶ月で読破してみてはいかがでしょうか。 ※この記事はAmazonアソシエイトに参加していません。 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 kindle unlimitedで無料で読める超良書45選 さっそく紹介していきます。以下のカテゴリに分けてみました。 ・ビジネス・実用書 ・健康・メンタルヘルス ・エンジニアにおすすめ

1. 株価はサプライズによって動く 株式相場には常にプロの投資家がうごめいており、各銘柄の各種業績数値を常に予想して投資活動をしている。そんな状況下において、仮に「売上が前年比2倍」という決算が発表されても、株価が2倍になるわけではない。むしろ3倍が予想されていたのに、2倍だったら失望売りとなる。つまり事前予想と比較してこそ意味があり、staticな値や過去実績との比較を特徴量にすることはあまり意味がない。事前予想と決算の乖離、または前回予想と今回予想の乖離こそが意味のある特徴量であると言える。 2. 業績数値の単純な変化率では株価インパクトは測れない 営業利益の事前予想100億円に対し、決算が200億円の場合、 変化率 = （ 実績 - 予想 ) / 予想 の計算式を使うと、変化率は100%となる。 この変化率を特徴量にするのは一見もっともらしいが、株においてはこれは使いづらい。 営業利

はじめに データ分析基盤の資料を力尽きるまで追記していきます。 構成図にあるアイコンや記事の内容から技術要素を調べて記載していますが、不明分は未記載にしています。修正のコメント頂ければ助かります。 あと、この記事追加してっていう要望も歓迎いたします。 テンプレート 記事公開日 : 会社名（サービス名） データソース : データ処理 : アウトプット : 画像 URL 2025年 2024/03/14 : 株式会社エス・エム・エス（カイポケ） データソース : Amazon Aurora データ処理 : Datastream、BigQuery、dbt アウトプット : Looker Studio 2024/03/12 : 株式会社マイナビ データソース : SQL Server、Amazon S3 データ処理 : Embulk、Amazon MWAA、Apache Airflow、Snowf

Xの初学者のポストにて古の手法を教わっている方をよく見かけるので、2024年現在そのCSSテクニックはもう古いってものをいくつか列挙しました。 ブロックのセンタリングに margin を使うなら margin-inline:auto を使いなさいmarginを使ってブロックのセンタリングを行う際によく教わるのはmargin:0 autoあるいはmargin:autoでしょう。