米ハーバード大学がオンラインで無料公開している、PythonやJavaScriptのプログラミング学習とコンピューターサイエンスの入門講座の日本語訳ページ「CS50.jp」が無償公開されました。2022年8月31日に2022年度最新版の日本語化が完了しました。講義動画の日本語字幕の翻訳化を順次すすめています。学生向けですが、年代にかかわらず、コロナ禍で学習環境やキャリアに悩んでいる誰もが学ぶことができます。 ハーバード大学のCS50xとは ハーバード大学のCS50xとは、日本語翻訳ページ「CS50.jp」によると、コンピューターサイエンスとプログラミング技術を紹介するオンラインコースです。この講義がオンライン上で無償公開されており、世界で282万人が履修登録しています。 edX - CS50s Introduction to Computer Science 学べる内容はPythonのプロ
〜〜が知っておくべきサイト20選とか、エンジニアなら今すぐフォローすべき有名人とか、いつも釣られてみにいくと全く興味なかったり拍子抜けしたりするわけだが、こういうのが並んでいたらあまりの格の違いに絶望してしまうだろうというものを適当に並べてみた。私が見ているわけではなくて、こうありたいと思っている私の願望である。どちらかというとインフラ系とか基盤系のものに偏っているが、あくまで私が興味ある一連の例だと思ってください。「これが入ってない!」というクレームは受け付けますので、是非教えてください。一緒に成層圏まで意識を高めましょう。 情報サイト、有名ブログ Software Engineering Radio : IEEEが主催しているソフトウェアエンジニア向けのPodCast。データベースからフロントエンド、暗号、ハードウェア、マイクロサービス、などなどとにかく多様なジャンルの最新のトピックの
2019年11月11日追記 ただのタイトルで煽ってるだけの記事に半年経っても未だに大量のアクセスがあるので追記しておきます。 ここで言いたいことは、「プログラマならコンピュータサイエンスを勉強してると役に立つよね」、ということ だけ です。 この一文以上に有用な言葉は以降の文章では出てきません。みなさんの時間を無駄にしないために注意書きをしました。 それでも良いという人は読んでみてください。 Twitterで「〇〇ができるという人が面接に来たけど、『じゃあXXXやYYYって知ってます?』というと知らないという人が多いんだよねぇ」とかいうツイートを見かけて、私はXXXやYYYってのを知らなかったので調べた見たところ、常識とまでは言えない概念だったり、名前は知らなくても誰もが知ってる概念だったり、むしろもっと良いアプローチがあるのではという思想だったりでなんだかなぁと思っていたところ、半日くら
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
プログラマというのは、道具に慣れることが、実力があがることにならないのですよね。だから、勉強せず業務経験だけだとレベルが低いままということになってしまう。 Javaを10年さわり続けて、Strutsを5年さわり続けても、それだけでは、与えられた画面を手際よく作成できるようになるだけで、たとえばStrutsすらよりよく使えるようになるわけではなかったりする。 Javaにしても、「volatileってなんですか?」という問いに、まあ知らないのはしかたないとしても、解説を見ながらですら答えられない可能性がある。 プログラムの反復生産は、プログラミング能力の向上にあまりつながらない。設定や記述に慣れるだけだ。そして、この「慣れ」というのには「難しいからそもそも実装を回避する」というようなものも含まれる。実力の向上は、作業ができるレベルで止まってしまう。 プログラマとしての実力をあげるための勉強が自
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
お知らせ: 2022/9/1 CS50 を活用した非営利/協賛企業による「コロナ学生支援」プロジェクトを実施中 ▼ 学生の方へ:CS50 の学習(履修証明書の取得)を一緒に取り組むプロジェクト CS50日本語版の翻訳コントリビューターである CODEGYM が主催する、非営利/無償のプロジェクト「CODEGYM Academy (外部リンク)」は、昨年に続き2022年度(春/秋)も、キャリア選択を控えた学生に対し、以下の企業の協賛により無償で17週間のプログラミング教育カリキュラムを提供します。 CODEGYM Academy 協賛企業(2022年) https://codegym.jp/academy/ 今年度のエントリーは締め切りました — ようこそ! このページは、ハーバード大学 CS50 の日本語版翻訳プロジェクトのページです。当サイトのドメインに掲載されているコンテンツは、Cre
昨日はITpro主催のイベント「ユーザー企業のためのエンタープライズ・クラウドフォーラム」に参加してきました。 日経コンピュータ 中田敦記者のセッション「みえてきたクラウドのコスト」では、グーグル、アマゾン、マイクロソフトの最新データセンターの動向を紹介してくれたのですが、これが非常に興味深い内容でした。セッションの内容からトピックを2つほど紹介します。 大規模データセンターは7倍効率がよい 1つ目は、日経コンピュータ2009年7月8日号で同記者が記事としても書いていることなのですが、データセンターの規模の経済について。1000台クラスの中規模データセンターと、5万台クラスのデータセンターを比較すると、大規模データセンターのほうが7倍も効率がよいというデータが示されています。 つまり、ユーザーがある大きさのコンピュータリソースを調達しようとするとき、大規模データセンターは中規模データセンタ
ある文系プログラマがテックリードを任されるまでに学んだこと ── 最前線で生き延びる4つの戦略 コンピュータサイエンスの専門教育を受けず、20代半ばで本格的なプログラミングを始めた文系エンジニアが、いかに学び、考え、生き延びてきたのかを伝えます。 こんにちは。白山(@fushiroyama)と申します。現在は新聞社のデジタル事業部署で、モバイルアプリ開発のテックリードをしています。 自分のエンジニア人生を振り返ると、これまでの道のりは決して平坦ではありませんでした。コンピュータサイエンスの専門教育を受けず、本格的にプログラミングを始めた年齢も23、4歳と決して早くありません。 そんな自分が、いかにして開発チームのリーダーを任せてもらえるまでになったか? 考えてみると、次の4つの戦略で生き延びてきたようです。 自分だけの居場所を見つける 必要な知識を効率的に取捨選択する 他のエンジニアに差を
いつものようにヘロヘロと仕事をしていると、突如担当編集の松尾氏からMessengerで「これに対するちゃんとした回答を書けるのは大原さんだなということで、また歴史物をお願いしたく」という依頼が飛び込んできた。 いやちゃんとした回答も何も、上のTreeで出題されたSEライダー氏が正解を出されているわけですが、歴史的経緯というか、ここに至るまでの話というのが長い訳で、その辺りを少し説明してみたいと思う。 ちなみに出題に少しだけ違和感がある(なぜ10bitがキリがいいと思うのか?)のは、筆者もこっち側の人間だからかもしれない。 回答の前に、その根底にある2進数採用の経緯 そもそも非コンピュータ業界の方からすれば、2進数がベースという辺りから違和感を覚えるのではないかと思う。実際、世界最初の計算機(≠電子計算機)とされる「バベッジの階差機関」(写真1)にしても、世界最初の電子計算機(※1)であるE
役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ
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俺はさっきまで知らなかった。これはやばすぎるので増田に書いて広めようと思う。(追記にも書いたが、公式の英語字幕があるので聞き取れなくても心配しないでほしい。) 以下のリンクから飛べる。 https://nptel.ac.in/courses リンク先を見ればすぐ分かると思うが、驚くべきは、カバーしている分野の広さだ。アメリカのMOOC(Udacityだの、Udemyだの)は、表層的な、「すぐ使える技術」の講座ばかりで、オペレーティングシステムやコンピュータネットワーク、あるいは偏微分方程式や代数学といった、コンピュータサイエンスや数学等の基礎学問のような分野はあまりカバーされていない。(主観だが、恐らく正しいはずだ。Udacityのジョージア工科大のコンピュータサイエンスの授業は別だが、数は少ないし、それにしても数学はカバーしていない。) しかし、この「NPTEL」では、自分に関わりのある
2011年11月08日10:22 カテゴリ 自分の周りに居る凄腕プログラマーが実際に読んでいる本 こんにちわ、VOYAGE GROUPでエンジニアをしている伊織といいます。 RubyKaigi2010/2011でスタッフをさせて貰ったりしています。 他にも渋谷rbランチなどに顔を出させて貰っています。 弊社の先輩エンジニアは勿論の事、RubyKaigiのスタッフをやらせてもらったりShibuyarblunchやLispコミュニティでうろちょろしているお陰で僕の周りには凄いプログラマーが沢山います。そこで、周りの凄腕プログラマーが実際に読んで「良かった」と言っていた技術書を幾つか挙げてみたいと思います。自分で手を動かしてやった本は僕の感想も添えます。 計算機プログラムの構造と解釈 クチコミを見る 有名な魔術師本。MITで長年教科書として使われてきた本です。今はPythonなので違う筈。今やっ
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。 pic.twitter.com/XyBBslyeBa 2022-10-08 22:01:21 🎍QDくん🎍Python x 機械学習 x 金融工学 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出
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コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト Rubyist Magazine 第 61 号をお届けします。 (今回は内容に合わせて文体を変えております。ご了承ください。) さて、コンピュータサイエンス(以下「CS」)は知らないけど日々プログラミングしている、というプログラマの方はたくさんいらっしゃるかと思います。 そんな方でも、ふとCSを知ってる方がいいのかなとか、CSも知らないとまずいのかな……などと思い、改めて勉強してみたいけどとっつきが悪いとか、うっかり手にとったCSの教科書が何を言ってるかさっぱりで10秒で閉じた、という方もいらっしゃるかと思います。 それでもCSが気になるので、「本腰を入れて勉強をする前に、どういうことをやってるのか眺めてみたい」くらいの温度感の方向けに、CSに隣接するジャンルで、職業プログラマや趣味プログラマの人なら読めそうな書籍のリストを作っ
今のインターネットはIPバージョン4で動作していますが、そのIPv4で各機器を識別するためのIPv4アドレスが遂に事実上枯渇しました(参考)。 長年「枯渇する」と言われ続けていましたが、それが遂に現実の物となりました。 ここでは、IPv4アドレス枯渇とは何かと、それによって何が起きるのかを紹介します。 IPv4アドレス枯渇に関して、アナログ放送の停波と地デジへの移行や、原油枯渇と似たようなものであるような認識が多く見られますが、個人的にはIPv4アドレス枯渇後のIPv4アドレスのアナロジー(類比)としては相撲の親方株の方が近い気がしています。 まず、アナログ放送の停波と地デジへの移行ですが、アナログ放送は2011年7月に一斉に停止します。 しかし、IPv4アドレスの場合は、ある日突然IPv4が使えなくなるわけではなく、今まで使っているIPv4アドレスはそのまま使い続けられるという意味でアナ
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※取りに行く話なのでまだ取ってません。 界隈ではコンピュータサイエンス(以下CS)を学ぶことが流行っていますが、これはとあるパパのとある一例です。どなたかの参考になれば。 こちらの通り申請致しました。 https://t.co/IDkVJAWjc2— Y (@wbspry) 2021年2月13日 誰? 事の経緯 なぜ大学でCS・数学を学びたいのか CS系学位を課す外資大企業たち CSできるマンへの憧れ 立ちはだかる数学の壁 dynamicなものよりstaticなもの ところで、CSって何? 選択肢と選択 なぜUoPeopleではなかったか 週次の人巻き込み課題が大変そう 単位移行が可能なのか(※当時は)よくわからなかった とはいえ なぜ帝京理工通信ではなかったか なぜJAISTではなかったか 学位授与機構との出会い 新しい学士への途(単位累積加算制度)とは 学位取得までの流れ そして単位集
急速なIT化の進行によってエンジニアが不足しており、情報系の学位を取得せずに独学やプログラミングスクールを通してエンジニアになる人も増えています。そうした人たちがコンピュータサイエンスを学ぼうとしたときにおすすめの分野や本・オンライン講義などが「teachyourselfcs.com」というサイトにまとめられています。 Teach Yourself Computer Science https://teachyourselfcs.com/ ◆コンピュータ・アーキテクチャ コンピュータが実際にどのように機能しているのかをしっかりとイメージできなければ、安定した抽象化を行うことはできません。この分野を学ぶのにおすすめなのは「コンピュータ・システム ~プログラマの視点から~」という本で、タイトルに「プログラマの視点から」とついている通り、高速で効率的で信頼性の高いソフトウェアを作成するという目的
この記事の狙い この記事は、端的に言えば この図が言わんとしていることを理解できるようになるための解説を目指しています。 昨今のプログラミング環境において、メモリの管理方法やその実態は、詳細を知らずとも目的を達成できるようになっています。といっても、実際にはメモリは無尽蔵に使えません。制約が厳しい環境下で動かさねばならないプログラムもありますし、多少潤沢に使える環境であっても、無駄に浪費するよりは、必要最低限のメモリで効率よく動作するプログラムの方が、多くの場面においては良いプログラムと言えるでしょう。 メモリのことなど知らなくてもプログラムを書けるのは一つの理想ではありますが、現実的にはその裏に隠されている(抽象化されている)仕組みを知っておいたほうが有利です。また、昨今のレトロゲームにおけるタイムアタックで駆使されるメモリ書き換えのテクニックなども、何故そういったことが可能なのかを知る
4年前に会社の福利厚生を使ってスタンフォードの授業を取ってみたら面白く、 働きながらでも続けられそうだなという実感を得たので、 2年後、受験を経てジョージア工科大学にリモートで通い始めた。 そして先日、ジョージア工科大学からコンピュータサイエンス修士号をいただくことができた。 画像の学位記は卒業式イベント用の非公式のもので、1~2か月すると Masterとちゃんと書いてある本物が来るらしい *1 。 After 1 year and 9 months, I graduated from Georgia Tech and got a master's degree in computer science. It was intense to be a student while working full-time, but I learned a lot. pic.twitter.com/J
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今回は「情報工学を体系的にやりてぇな...」という方のために 情報工学を体系的に学べるような記事を書きます。 内容は高専のカリキュラムを時系列にまとめ、参考になった教科書などを! というわけで1年目から書いていきます~ もちろん思い出しながらなのでヌケモレが有りそうですが… 1年目 ここではぶっちゃけ専門はほとんどありませんでした。 やったことは コンピュータ・リテラシー 情報数学 コンピュータ・リテラシー 色々Linuxに触れてみよう的な感じの授業。 最初にセットアップして、Emacsとかコマンドラインとか徹底的にやりました。 バッファの概念とか当時はさっぱりだった気が。 とにかくコマンドラインを使いまくったのでその時やっといて本当に良かったなと。 情報数学 何が情報数学なのだかようわからなかったけど、 数列 証明 2進数 不等式 集合論 なんかをやりました。他にも合った気がするけど。
2019年もついに終わりを迎え、2020年になろうとしている。 6月末に転職してから半年が経った。 SESから自社開発になり、自分の動き方・考え方も少しずつ変化したように感じられる。 技術的な部分だけではない、前職とはまた違った観点でエンジニアリングそのものの難しさを実感している。 しかし、自社開発ならではのサービスとチームの距離の近さは素晴らしく、一つ一つサービスを良くしている実感を得られるのはやはり楽しい。 同僚も優秀な方ばかりで、転職して良かったと心から思う。 一方で、この半年で心の奥底からふつふつと湧いてきたものもあった。 コンピュータサイエンスへの興味だ。 コンピュータサイエンスへの憧れ 僕は工業高校を卒業してからすぐ、石油天然ガスのプラントに就職。 その後、1年半でベンチャー企業(SES)に転職。 そして再び1年半後、現職(Webサービス開発)に転職、という経歴を持っている、2
今日もプログラマになる勉強する人のところで話をしてきました。 で、また適当にいろいろ書いてました。 http://www.slideshare.net/nowokay/20140228-31742219 今日は特に、この図の内容についてまとめておきます。 ※ このエントリは、主に今日の話を聞いた人を対象としています。前提や補足については省略しています。 まずはプログラミング言語を プログラマというのは、利用者に直接サービスを提供することはできません。コンピュータの上でプログラムを動かして、そのプログラムを使ってもらうことでサービスを提供します。 ※組み込みは前提から外しています。 そのプログラムも、コンピュータで動くものを直接記述することは現実的にできません。 なんらかのプログラミング言語で、プログラムを書くことになります。つまり、プログラマの仕事は直接的にはプログラミング言語をいじくる作
はじめにこの記事では、放送大学で修得した単位を独立行政法人大学改革支援・学位授与機構に「積み上げ単位」として提出し、2022年8月に同機構から情報工学の学士(厳密は学士(工学)、専攻の区分:情報工学)を取得した際の記録についてまとめています。 執筆者のプロフィールとこれまでの経緯についてはこちらの記事をご覧ください。いわゆる文系SEだと思っていただければ大丈夫です。これまでに何本か記事を書いていますので、この記事では学位授与機構関連の部分に絞ります。 なぜ情報工学の学位が欲しかったのか放送大学は1学部6コース構成となっており、どのコースを卒業しても(=例えば情報工学っぽい科目だけを取っても哲学っぽい科目だけを取っても)得られる学位は一律「学士(教養)」というものになります。せっかく情報科学・情報工学に全振りした履修をしたのに(教養)では少々寂しいということで、学位授与機構の「積み上げ単位」
僕はバイオインフォマティクスという生物と情報の融合分野で研究を行っています。東大の理学部情報科学科にいた頃は同僚のマニアックな知識に驚かされたものですが、そのような計算機専門の世界から一歩外に出ると、それが非常に希有な環境だったことに気が付きました。外の世界では、メモリとディスクの違いから、オートマトン、計算量の概念など、コンピューターサイエンスの基礎知識はあまり知られていませんでした。コンピューターサイエンスを学び始めたばかりの生物系の人と話をしているうちに、僕が学部時代に受けた教育のうち、彼らに欠けている知識についても具体的にわかるようになってきました。 バイオインフォマティクスに限らず、今後コンピュータを専門としていない人がコンピューターサイエンスについて学ぶ機会はますます多くなると思われます。そこで、これからコンピューターサイエンスを学ぼうとする人の手助けとなるように、基礎となる参
私は経済学部出身でWeb系エンジニアをやっているわけだが、コンピュータ・サイエンスはずっと学びたいと思っていた。 そんな中、Turing Complete FMというpodcastに出会ってその気持ちが更に強くなり、ここ1年くらい、子育ての合間にコツコツコツコツとコンピュータ・サイエンス周りのことを学んでいた。このエントリでは、学んでいたこと、及び子育ての合間にどうやって時間を捻出しているのかをまとめた。 目次: やっている/やったこと コンピュータサイエンス系のPodcastを聞く コンパイラを書く(ペンディング中) OSの作り方を学ぶ RustでOSを書く(ペンディング中) Rustを学ぶ プログラミングコンテスト系のサービスをやってみる LeetCode Atcoder 計算理論の初歩を学ぶ 白と黒の扉を読む 大学の教科書で使われているような書籍で学ぶ システムのパフォーマンスについ
先日、博士(情報学)になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例:(半端)とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
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