教育は静かに終わりを告げようとしている｜Jay＠副業する心臓の医者
最近話題のやりがい問題について、思うところがある。 猫山課長の裏note, 裏ラジオでも語られていた内容だ。 若手の方は絶対にこれらのコンテンツに触れた方が良い。 今の時代を勝ち抜くのに必要なエッセンスが凝縮されている。 僕は30代半ばで、猫山課長よりおそらく一世代若い。 僕らの世代はギリギリハードワークが許されたが、すぐ下の世代から働き方改革丸出しといった感じの世代である。 30半ばの「ようやく自立した若手」の立場から私見を述べたいと思う。 ＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋ 最近は「ライフワークバランス」や「働き方改革」といったいわゆる労働に対するネガティブな動きが盛んだ。 今の新人にとってみればもはや上記の概念は常識になっている。 ただ、断言する。 正直、上司はうんざりしている。 自分たちの享受していない制度の、よくわからないプレッシャーに戸惑っていると言ってもよい。 僕らの業界でいえば「研修医」
Learn to Code – Grasshopper
Welcome to Grasshopper, the coding app for beginners Learning to code opens new doorscreates new hobbieslaunches new careersdevelops new skillsexpands your networkopens new doorscreates new hobbieslaunches new careersdevelops new skillsexpands your networkopens new doorscreates new hobbieslaunches new careersdevelops new skillsexpands your networkopens new doorscreates new hobbieslaunches new care
動画配信サービス「TVer」のUI・UX研究｜同じ釜の釜飯
大学の講義で書いたレポートなんですが、せっかくなのでほぼそのままここに貼り付けます。お暇があればぜひご覧ください。1章 はじめに1.1 研究の背景 私が今期履修している「●●●●●●」の講義にて、「Netflixに対して日本の地上波⺠放テレビ局は勝ち目があるのか」という議題があった。その講義内で意見を発表していた生徒の話を聞き、「スマホでもテレビを視聴できる」という事実があまり広まっていないことを感じたため、本研究を行うこととした。 「テレビつまらない」って声高らかに言う人たちって、NetflixとかYouTubeに載ってる全動画を見てるわけでもないくせにテレビになるとその取捨選択をめんどくさがるよな。 — 同じ釜の釜飯 (@onajikamameshi) April 26, 2022 ↑このリンクはレポートには載せてないです↑1.2 研究の目的 1.1で述べたことから、本研究では⺠放テレ
「勝手に学ぶ人」と「期待されて学ぶ人」の差が埋められない｜柴田史郎
ここ1年ぐらい感じていた「学びに関する格差」の話を書く。 最初にまとめ・勝手に学ぶ人は、自分の周囲にある「学びに使えそうな仕事」を探して自分の仕事にすることを繰り返す ・期待されて学ぶ人は、上司とかの期待に応えて新しいことを学ぶ ・「勝手に学ぶ人のスピード」＞「期待されて学ぶ人のスピード」なので、格差が開いていく ・「早く行きたければ一人で行け、遠くへ行きたければみんなで行け」が実現できない ・勝手に学ぶ人を止める理由も見つからない ・困ったなあ（解決策わからない） では詳細を書いていく。 勝手に学ぶ人：自分の周辺にある「誰も手をつけてない仕事」を発見し、自分の学びに利用するそれぞれが自分の担当範囲の仕事をしているとする。 それぞれが自分の担当範囲の仕事をしている勝手に学ぶ人は、「誰も手をつけてない」かつ「自分の学びになりそうな」仕事を自ら発見して、自分の仕事として取り組む。 勝手に学ぶ人
我慢には二種類ある｜DaiTamesue為末大
我慢しないということを以前書きましたが、そこで「我慢は大事じゃないか」というご意見をいただきました。我慢しない利点は書きましたが、おっしゃる通り、何かを成し遂げようとすると耐えなければならない局面もあります。我慢した方がいいのかしない方がいいのか。どういう時にした方がいいのか。これらを紐解くには我慢というものを、大きく二つに整理しなければならないと思います。すなわち、受動の我慢と能動の我慢です。 まず受動の我慢です。これは理不尽耐性と言ってもいいと思います。例えば「靴下は白く」などの学校のルールは合理的な理由はおそらくありません。けれどもそのように決まっているから守りましょうということを受け入れて守る事が受動の我慢です。自然災害は人知を越えた如何ともし難い不条理なものですから、このような受動の我慢の性質が効いてきます。日本在住の外国人の方に日本語で印象的な言葉を聞くと今までで一番多かったの
クォータニオンとは何ぞや？：基礎線形代数講座 - SEGA TECH Blog
---【追記：2022-04-01】--- 「基礎線形代数講座」のPDFファイルをこの記事から直接閲覧、ダウンロードできるようにしました。記事内後半の「公開先」に追記してあります。 --- 【追記ここまで】--- みなさん、はじめまして。技術本部 開発技術部のYです。 ひさびさの技術ブログ記事ですが、タイトルからお察しの通り、今回は数学のお話です。 ＃数学かよ って思った方、ごめんなさい（苦笑） 数学の勉強会 弊社では昨年、有志による隔週での数学の勉強会を行いました。ご多分に漏れず、コロナ禍の影響で会議室に集合しての勉強会は中断、再開の目処も立たず諸々の事情により残念ながら中止となり、用意した資料の配布および各自の自学ということになりました。 勉強会の内容は、高校数学の超駆け足での復習から始めて、主に大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直し 、および応用としての３次元回転の表現の基礎の理解
Amazon.com、同社内で使われていた従業員向けのセキュリティオンライントレーニングを無償で一般公開、日本語版も提供
Amazon.com、同社内で使われていた従業員向けのセキュリティオンライントレーニングを無償で一般公開、日本語版も提供 Amazon.comは、これまで同社内で従業員向けに提供してきたセキュリティのオンライントレーニングコースを無償で一般公開しました。 Starting today, we're making the same cybersecurity training used by Amazon employees available to businesses and individuals around the world at no cost. #CybersecurityAwarenessMonth https://t.co/h1EXJf6lrn — Amazon News (@amazonnews) October 26, 2021 セキュリティトレーニングは「Cyber
大学間コンソーシアム | 東京大学 数理・情報教育研究センター
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
アジャイル手法提唱者が涙ぐんだ「日本発の論文」 | Japan Innovation Review powered by JBpress
新しいソフトウェア開発方法論「アジャイル開発」の一手法である「スクラム」の源流は、日本発の論文にあった。その論文著者の一人、野中郁次郎氏（一橋大学名誉教授、中小企業大学校総長）が語る「アジャイルの真髄」とは何か。（JBpress） 新しいソフトウェア開発手法として、さらに組織変革やビジネスの革新手法として注目を集めている「アジャイル」。「スクラム」はその中で最も普及している具体手法である。その「スクラム」提唱者の一人ジェフ・サザーランド氏が着想を得る原点となったのが、日本企業におけるイノベーションの成功要因を研究した日本発の論文なのだ。 サザーランド氏が、その論文を竹内弘高氏（現ハーバード・ビジネス・スクール教授）とともに執筆した野中郁次郎氏に実際に対面したのは、「スクラム」を提唱してから時間が経った2011年だった。サザーランド氏が着想を得た論文の中核部分は何か、またどのような経緯で対面
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
note版 突然画力が伸びだした時、僕が発見した事｜安倍吉俊
これは、僕のYouTube動画の台本です。台本、というと、これを朗読しているみたいですが、これをこのまま読み上げているわけではなく、話す内容を整理したり、それを頭に入れるために、まずこのくらい書かないといけないので、コツコツと文字を打って、何度も読み返して、それから話すようにしています。 普段はもう少しメモ書きに近いのですが、今回はしっかり書いたので、noteに置いてみます。 動画はこちらです。あっ、台本の時とタイトル違う……。 これは、僕の予備校時代のある気づきに関する話です。漫画やイラストではなく、鉛筆の石膏デッサンの話ですが、イラストでもこの考え方はそのまま使えます。 絵は基本的には手を動かさないと上手くなりません。でも、ただ枚数をこなしても、上手くなるとは限りません。予備校時代、何年も浪人していて、でもあるレベルで止まってしまう人もいたし、現役生でスイスイと上達していく人もいました
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因果推論100本ノック(1)因果効果とランダム割付
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