私はUdmeyに年間50万??ぐらい教材に投資して常に、Udemyに貼り付いて良い講座ができるのを監視しています。その中で、最後まで講座を受講してその講座の感想を書きたいと思います。私は、優良だと思わない講座は即返金処理を行うので、ここに紹介される講座は、とてもわかりやすいものしか基本的に載せてありません。この記事は更新されていきますので、ご興味ある方はいいねとストックをお願いします。(よかったやつ証明書とかコピペしてここに貼るの正直まじでめんどくさいので、更新するモチベーションに繋がります)。下記に書いてあるものは全部、優良のものだが、中でも個人的に良いなと思ったやつは、右バーのindexと題名に「👍」をつけておいた。下までスクロールするのがめんどくさい人は「👍」まで。 どうやら、この記事がUdemy Advent Calender 2023に参考記事になったようです。 ちょくちょく
MySQLとインデックスと私
2021/05/24 サイボウズ開運研修 動画が以下のサイトからリンクされています - https://blog.cybozu.io/entry/2021/07/20/100000 - これに矢印を書きながらぐりぐりやっていたわけなので、資料単体だとわかりづらいと思います…
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
JavaScript is cool (don't @ me), but how can a machine actually understand the code you've written? As JavaScript devs, we usually don't have to deal with compilers ourselves. However, it's definitely good to know the basics of the JavaScript engine and see how it handles our human-friendly JS code, and turns it into something machines understand! 🥳 | Note: This post is mainly based on the V8 eng
はじめに もう文字列の置換で sed コマンド使うの禁止して良いんじゃないですかね？ 言いすぎだとわかってあえて言っていますが。 悪い書き方（外部コマンドに頼る方法） # 変数 line に入ってる文字列を echo コマンドで出力して sed コマンドに渡し、 # sed の s コマンドで "from" を "to" に置換して出力したものを ret 変数で受け取る ret=$(echo "$line" | sed "s/from/to/")
短いメッセージを書くことはできても、まとまった文章を書くのに苦労している人は多いのではないでしょうか。 この記事では、まとまった文章を作るときの技術を学ぶことができる記事や学習コンテンツを紹介します。新人エンジニア向けです。 文章の「型」を学ぶ まとまった文章を書くには、「型」が必要です。頻繁に使うものは、「型」を覚えてしまいしましょう。 バグレポートの書き方を学ぶ エンジニアとして書く文章の代表例が、バグレポートです。 バグレポートでありがちな失敗として「何が問題だと思っているのか」が伝わらないというものがあります。 これを防ぐために、「期待する結果」「実際の結果」「再現手順」の3つを必ず書くようにしましょう。 質問の書き方を学ぶ エンジニアが扱う技術は、最初はわからないことだらけです。 それを解決するために、質問の文章を作成する技術が必要となります。 概ね下記の4つの情報があれば、良い
言語処理100本ノック 2020 (Rev 2)
言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) 言語処理100本ノックは，実用的でワクワクするような課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です． 詳細 ツイート
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノートJavaScriptd3.jsデータ分析データサイエンスcolaboratory CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/lGyPElrihg pic.twitter.com/mWZn
Contents Command Line Interface Guidelines An open-source guide to help you write better command-line programs, taking traditional UNIX principles and updating them for the modern day. Authors Aanand Prasad Engineer at Squarespace, co-creator of Docker Compose. @aanandprasad Ben Firshman Co-creator Replicate, co-creator of Docker Compose. @bfirsh Carl Tashian Offroad Engineer at Smallstep, first e
はてなブックマークで便利なWebサービスが話題になっていました。 https://anond.hatelabo.jp/20200525021541 anond.hatelabo.jp 記事のトラックバックやブックマークのコメントが参考になりました。 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/anond.hatelabo.jp/20200525021541 b.hatena.ne.jp 知らないツールやWebサービスもあったので、良さそうなのをメモ。 情報収集 ウェブ魚拓 RSSリーダー hckr news ノイズレスサーチ 情報整理 start.me 検索デスク Myfaves IFTTT RAINDROP.io Zotero tagtory 情報交換 IRCCloud Trickle Discord タスク管理 Zenkit Habitify 作業の自動化 Zapie
【はじめに】自己紹介とご挨拶 こんにちは、@CPAKOといいます。 普段は公認会計士として監査法人というところで働いておりますが、ひょんなことからプログラミングを学んでいる趣味趣味エンジニアです。 今回がQiita初投稿となりますが、自分が実際に勉強をしていて、「これが無料なの？」と思った教材やハンズオンの一覧をまとめていきたいと思います。 基本的に興味が爆散した結果、デザインからフロント、サーバーサイド、インフラ、DB全部手を付けているので、取り留めが無いことをお許しください。 また、秘伝のたれのように継ぎ足し継ぎ足しで書いていこうと思いますので、是非、「これもあるよ！！！」とか、「これ忘れんじゃねえ！！！」などありましたら御指摘頂けると幸いです。 コマンドライン（Linux操作）編 まずは、コマンドライン（Linux操作）です。 急にコマンドラインかよと思うかもしれませんが、残念ながら
昨日Twitterを眺めていたら、衝撃的な論文が飛び込んできた。「行動経済学」に関する論文で取り扱われたデータが捏造だったのではないか、と疑義を投げかける論文である。そこで今回は、この論文の論証の大意を日本語でお届けしたい。また、その前後に、行動経済学とは、また、行動経済学の今後は、等についても、簡単に触れてみたい。 そもそも行動経済学とは 行動経済学を一言で表すなら、「経済学と心理学の融合」とでもいえばいいだろうか。そもそも従来の経済学では、人は「合理的に判断する」生き物として描かれていた。ありとあらゆる便益を計算し、比較し、より便益が大きい選択肢をとるその様は、「ホモ・エコノミクス（合理的経済人）」と（しばしば揶揄の意味をこめて）呼ばれてきた。 行動経済学は、それに対して、「人々の心理的な側面」をより重要視したアプローチをとる。仮定する人々を、より現実の人々が下す価値判断に近い行動をと
Hatebu Grep
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Microsoftの創業者であり読書家としても知られるビル・ゲイツ氏が、例年夏に向けてお決まりとなっている「この夏に読むべき本5冊」を発表しました。ゲイツ氏の挙げる本は興味深いものが多い一方、日本語版が出版されていないものもあり「気にはなるが原語ではさすがに読めない……」と悩むこともあるのですが、2020年夏のオススメは5冊のうち4冊が日本語訳されているので、手軽に手に取ることができます。 5 summer books and other things to do at home | Bill Gates https://www.gatesnotes.com/About-Bill-Gates/Summer-Books-2020 ◆1：「The Choice」イーディス・イーガー 16歳のときに家族とともにアウシュビッツ強制収容所へ送られ、生き延びてアメリカで精神科医になったイーディス・イー
Representation Learning for Scale-free Networks: スケールフリーネットワークに対する表現学習
シェルスクリプトは変数代入で = の前後にスペースを置けない！･･･の本当の理由を知ると優れた文法が見えてくる - Qiita
シェルスクリプトは変数代入で = の前後にスペースを置けない！･･･の本当の理由を知ると優れた文法が見えてくるShellScriptBashUNIXshellPOSIX はじめに シェルスクリプトの変数代入で = の前後にスペースを置くことができない理由は、検索すれば「プログラマーの君！ 勘違いするな！ シェルスクリプトでは読みやすさのためにスペースを置くな！！ という話」のような記事がすぐに見つかります。記事に書いてあるとおり変数代入とコマンド呼び出しと区別がつかないからです。それは間違いではないんですが、私はもう少し説明が足りないと感じています。そこで今回は = の前後にスペースを置けない本当の理由を解説したいと思います。 の前に皆さんにはこの話を読みながら、自分がシェルスクリプトの言語設計者だったとしたら、どういう言語仕様にするかを考えて欲しいです。なぜかと言うとシェルスクリプトの文
2022年4月13日の試験で統計検定準1級に合格したので、記事を書く気になりました。daminです。（Twitter: @5882353i） うおおおおおおお統計検定準1級合格！！！！！！！うおおおおおおお！！！おおおおおお！！！！！！うおおおおおお！！！！！！！！！！！！！！！ pic.twitter.com/J1LDsgUVm1 — 惰眠👻 (@5882353i) 2022年4月13日 背景や、合格するまでに使った本などを書いていきます。 背景（受験までのおおまかな流れなど） 余談：センター統計選択のススメ 持っていた方がよいもの・知識 線形代数の知識 Pythonの知識 goodnotes5 使った本 東大出版の統計学入門（通称：赤い本） 公式の準1級対策本（通称：ワークブック） 過去問 クラインバウム生存時間解析 ゼロDL ベイズ漫画 まとめ 真剣に読んでいる人向けのまとめ あま
行政サービスの向上と業務効率化を目指し、市役所業務の「会議」「打ち合わせ」の質の向上を目的としたガイドラインを策定しました。 デジタル・トランスフォーメーション（DX）では、単にデジタルツールを活用するだけでなく、従来の業務のやり方を見直し、改善していくことが重要とされています。 会議は、新規事業の立案や重要事項の決定、情報の共有など多くの場面で行われることから、市役所業務の根幹である行政サービスの質を左右します。 以上を踏まえ、業務時間の多くを占める「会議」をより良いものにするため、ガイドラインを策定しました。市役所全体として会議の改善に取り組んでいきます。
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
話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度（float16）のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk
Kubernetesを触り始めて約1年。 1年の間にたくさんKubernetes関連の日本語書籍が出たし、1年の間に「え、これ先知っておきたかったわ」ということがありました。 ということで今1から勉強するとしたらどうするかな〜と考えたのでまとめてみます。 あくまで私ならどうするか、ていう話なので人によっては再現が難しい可能性があるのであしからず！！（英語がある程度できる前提で書いてるところもあります） 条件 ドキュメントをいきなり読むのは日本語だろうと結構苦手 なるべく手を動かしたい 最初はアプリケーションエンジニアとしてKubernetesを触れるくらいのレベル感をめざす Dockerはなんとなくわかる 分散システムにあまりなじみがない 本当はできれば最初からドキュメントをしっかり読み通すのが一番いいと思っている！思っているよ... 1st step 動画を見る UdemyのCKAのコー
PDFは扱いにくい PDFファイルをPythonで扱うのは大変です。 表がPDFの中に埋め込まれているケースも割とあります。 例えば 平成30年 全衛連ストレスチェックサービス実施結果報告書の中にはたくさんの表データが埋め込まれています。 例えばファイルの40ページの【表14 業種別高ストレス者の割合】を抜き出したいと思ったとします。 この表を選択して、Excelにコピペしてみましょう。 コピーして、Excelに貼り付けます。 おや？うまくいかないですね。 1つのセルの中に、全部のデータが羅列されてしまっています。 実はPythonを使ってこのPDF中の表を比較的簡単にcsvやExcelに変換することができます。 PythonでPDFの表をcsvに PythonでPDF内の表(テーブル)をcsvやexcelに変換する手順は2ステップです。 ステップ1. PDFから表をpandasのData
githubで人生を管理する
人生はいろんなことが起こります。なにも起こらなくて退屈な時もあります。 少しでも自分の望む方向に進めるために「とりあえずIssue立てるか」というレポジトリ life を作ってみてはいかがですか？ こちらはエンジニアと人生コミュニティのAdvent Calender2021 17日目の記事です。 エンジニアと人生は、技術力をベースに人生を謳歌する人たちのコミュニティです。 この記事では、開発者なら多くの方が使っているであろう github を使って少しでもストレスフリーに人生を謳歌しようと思い、取り組んだことを紹介します。 類似のケーススタディとして Backlogを使って家庭内のタスクを管理した記事や 【インタビュー】「お中元の検討」など、家庭内のタスク管理にBacklogを徹底活用！“IT系母ちゃん”平 愛美さん JS開発者では有名なazuさんも以前にブログで GitHub Issue
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話題のStable Diffusionがオープンソース化されたのでローカルで動かしてみる
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