ちなみに、IT業界全体のシェアとしてはMicrosoftのAzureの方がGCPを上回っていますが、Web業界においてIaaSにAzureを採用している企業さんは2019年時点ではまだまだ少ないので、現状ではとりあえずAzureへのキャッチアップは後回しにしておいて問題ないと思われます。 クラウドアーキテクチャ設計 前述したAWSやGCPの各種マネージドサービスを適切に組み合わせてアーキテクチャ設計を行い、それを構成図に落とし込める能力は必須となります。 いわゆる「アーキテクト」という職種の担当領域でもありますが、「サービスを安定稼働させたまま、バリューをユーザに迅速に届ける」ためには、自動化のしづらい構成が採用されてしまったり、無駄な機能が開発されてしまったり、アンマネージドなツールやサービスが使用されて管理工数が肥大化したりしないように、アーキテクチャ設計の段階からDevOpsエンジニ
【年末年始】2021年の「年間総合はてなブログランキング」トップ100と「はてな匿名ダイアリー」トップ50、一挙公開！ - 週刊はてなブログ
みなさんにとって2021年はどんな一年だったでしょうか？ 週刊はてなブログでは、毎週月曜日にはてなブログ・はてな匿名ダイアリーの記事を対象としてはてなブログ独自の集計を行い、「今週のはてなブログランキング」を公開。ランキングにはそのときどきの注目記事が集まっています。 今回は、その総決算として2021年にもっとも注目を集めた「年間総合はてなブログランキング」トップ100の記事と、「はてな匿名ダイアリー」トップ50の記事を発表します！*1。集計期間は2021年1月1日～同12月22日です。 # タイトル／著者とブックマーク 1 東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital by id:touya_hujitani 2 高卒新人に資産運用を説明する - やしお by id
「虚数とか社会に出ていつ使うんだよ」にセガが回答 社内勉強会用の“ガチ数学”資料公開、ゲーム開発現場で使われていた
※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています セガが6月15日、社内勉強会用の資料をSEGA TECH BLOGで公開しました。ゲームの開発に必要な知識ということなのですが、内容は大学初年度レベルのガチ数学、そしてその内容は150ページ以上！ よ、読んでも全然分からん……！ う、うわぁぁぁ（画像はセガ公式Twitterから） この資料は、セガで2020年に有志で行われていた数学の勉強会で使用されていたもの。内容としては、高校数学を超駆け足で復習し、大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直しと応用としての3次元回転の表現の基礎の理解を主目的としています。 勉強会のゴールは、「クォータニオン」（日本語では「四元数」）を数学的に理解すること。クォータニオンは、ゲームではキャラや背景などを3次元回転させるときに応用されるものだそうです。 150ページ以上に及ぶ資料は全ページ公開されている
プログラミング学習の挫折を防ぐには？
May 9, 2022 プログラミングの学習は時間と労力のかかる学習で、途中で学習を挫折してしまう事も珍しくありません。学習が思ったように進まないと、自分はプログラミングに向いていないのではといった迷いが出ることも少なくないでしょう。 このような問題についての研究は長年続けられており、2015年にラトビア大学のJuris Borzovs氏、Lalia Niedrite氏、Darja Solodovnikova氏らが「コンピュータプログラミング適性検査による中退学生の削減」という論文を発表しました。この論文では心理テスト、高校数学の補修講座、出願前のプログラミング体験、メンタープログラムなどによるドロップアウト削減施策が講じられました。 今回はこの論文の中から特に目に付いた点を紹介します。 半数近くの学生がコンピュータサイエンスを初年度に中退 MBTI診断テストとプログラミング学習の関連 E
同社は2017年から新卒エンジニア向けの研修資料を公開しており、外部からのフィードバックを基に毎年内容を変更している。例えば21年版ではAWSの入門研修資料を公開。22年版はNext.jsの資料を新たに追加した。過去に公開した資料は今後も閲覧可能という。 関連記事 リクルート、新人エンジニア向け社内研修資料を公開 AWS入門やマネジメント手法など20講座以上 リクルートが、新人エンジニア向けの社内研修資料を無償公開した。Webブラウザの仕組みやAWS入門、トヨタ生産方式など20講座以上の資料を公開している。 「動画で助かる」「IT基礎知識が一通り学べる」──各社が公開した新人エンジニア向けの研修資料が話題に 人気資料まとめ IT企業が社内の新人エンジニアに向けた研修資料を無償公開して話題になっている。学べる内容はIT業界の文化からゲームエンジン「Unity」を使ったゲーム開発までさまざまだ
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね
ARMはx86より効率がいいというのは過去の神話
従来から、「ARMはx86より（電力的に）効率的だ」という言説があります。これは単純に「ARMは省電力なスマホ向けで、x86は電力を食うPC向け」程度のアバウトなイメージのこともありますし、前世紀のRISC vs CISC論争のころからある「ARMはx86 (x64を含む)に比べ命令セットがシンプルなので、命令デコードにかかる電力が少なくて済んで効率的」という議論の形をとることもあります。 この議論については、半導体エンジニアの多くは「ARMがx86 より効率が良いというのは、もはや過去の神話」(in today’s age it is a very dead argument)という認識を共有していると言っていいでしょう。有名なところではApple CPU (ARM)とZen (x86)の両方を開発したジム・ケラー氏のインタビューでも言われていますし、Chips and Cheeseとい
1年半のソフトウェアエンジニア長期インターンで出会ったオススメ本をたくさん紹介します - Qiita
イントロ ABEJAアドベントカレンダーの4日目に一昨日飛び込みました、長期インターン生の佐藤(Twitter: @TodayInsane)です。 去年は機械学習を通して、TWICEというK-POPグループへの愛を語りました。 ABEJAには昨年4月、「本当に何も出来ないけど、休学してプログラミングとかエンジニアの経験を積みたいんです」という何とも不安な主張をするぼくを受け入れていただきました。 この1年半のエンジニア / リサーチ両インターンの過程で出会った良い本をどしどし紹介します。 ちなみにインターン開始時は プログラミング、Pythonだけならちょびっと書けます！(ABCのB問題とか機械学習ライブラリの写経) HTMLってどんな風になってるんですか？(？) サーバ...？？リクエスト...？？ JavaScript、名前は聞いたことあります 英語の論文しんどい、2時間ぐらいかけてI
2023年11月19日に統計検定1級を受験し，統計数理，統計応用(社会科学)にダブル合格。 勉強期間半年(半分ダラダラ)で一発合格できた経験をもとに主観込み込みで綴っていきたいと思う。 結論 結論からいいます。統計検定1級に受かりたければやることはただひとつ。 現代数理統計学の基礎を完璧にする。 これだけです。現代数理統計学？統計検定準1級ワークブック？過去問？いりません。 現代数理統計学の基礎，この本を仕上げ切るまでは手をつけなくていいです。 なぜ僕がこう言い切れるのか軽く説明していきたいと思います。 簡単な自己紹介 某都内私立大学3年生。大学の授業で線形代数，微積，確率統計の基礎を履修。受験期は理系で数3も勉強していたためそこまで数学に対する抵抗はない。というか数学に抵抗のある方は統計検定1級に向いてないと思う。 なぜ現代数理統計学の基礎だけでいいのか 統計応用の勉強はどうするの？そう
言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき
競技プログラミングに関係する数学の整理 ～文系出身や数学苦手erが、もっと競プロを楽しむために～ - テルの競プロメモ
まえがき この記事の目的 意図する対象読者 今回の整理の仕方（記事の見方） 注意 競プロに関係する数学（本題） 言葉（文系でも多分聞いたことはある）編 言葉（文系だと聞いたことないかも）編 言葉（離散数学）編 「式変形」編 「図形っぽいやつ」編 筆者のバックグラウンド 経歴、仕事など まえがき この記事では、競技プログラミングに関係する数学用語・概念と、それがどんな単元（分野）に属するものかを整理（一覧化）します。 競技プログラミングの問題に出てくる用語・概念をはじめ、競技プログラミングの解説記事などに出てくる用語・概念も、思いつく限り挙げています。 「この記事の数学的な部分、どのぐらい信用できるの？」とか、「数学苦手と言ってもどのくらい苦手なの？」といった疑問への参考としては、筆者のバックグラウンドを記事の最後で紹介したので、気になる方は先にそちらを読んでください。 この記事の目的 文系
連載目次 本連載（基礎編）の目的 スクラッチ（＝他者が書いたソースコードを見たりライブラリーを使ったりせずに、何もないゼロの状態からコードを記述すること）でディープラーニングやニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network、以下では「ニューラルネット」と表記）を実装して学ぶ系の書籍や動画講座、記事はたくさんあると思います。それらで学んだ際に、「誤差逆伝播」（バックプロパゲーション）のところで挫折して、そこはスルーしている人は少なくないのではないでしょうか。個々の数式や計算自体を理解していても、何となく全体像がつかめずに、 と自信を持って言えない人も多いのではないかと思います。 本連載（基礎編）はそういった人に向けた記事になります。この記事はニューラルネットの仕組みを、数学理論からではなくPythonコードから学ぶことを狙っています。「難しい高校以降の数学は苦手だけど
【2021年版】国内外Tech系YouTubeチャンネル10選 - 登録者数順まとめ！ - - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
技術広報のyayawowoです。 エンジニアの皆さん、プログラミングの勉強は捗っていますか？ 効率的な学習ができていますか？ 本記事では、昨今盛り上がり続けているYouTube市場で、 プログラミング学習をメインで配信している国内・国外のチャンネルをご紹介します。 動画を見ながらコーディング学習もできるので、一石二鳥？いや、三鳥なレベルで効率的な学習ができますよ。 また、YouTubeの高度な検索方法にも触れていますので是非最後までお読みいただけますと幸いです！ では、スタート！ 国内チャンネル プログラミング全般を学習するなら？ たにぐち まことのともすたチャンネル フロントエンドを学習するなら？ しまぶーのIT大学 【とらゼミ】トラハックのエンジニア学習講座 バックエンドを学習するなら？ キノコード / プログラミング学習チャンネル プログラミングアカデミー 渋谷で働くエンジニア福の「
こんにちは。本エントリは 社会人学生 Advent Calendar 2019 の第7日目です！ このエントリでは、社会人大学院で得たもの、失ったものについて思うところを思いつくままに書こうと思います。 特に、失ったものについては正直に書いておく必要があるでしょう。 自己紹介 僕のブログでは社会人大学院のことをたびたび書いており今更感もあるのですが、このアドベントカレンダー経由で本エントリを読んでくださる方も当然いらっしゃると考えるので、コンテキストの共有のために改めて自己紹介をさせてください。 白山と申します。36歳会社員です。妻と2歳6歳の女児を育てながらフルタイム会社員をしています。 現在は北陸先端科学技術大学院大学（通称JAIST）の修士課程で情報科学を専攻しています。元々いわゆる文系出身ですが、かれこれ10年以上もIT産業の片隅で禄を食みつづけておりました。去年〜今年の春にかけて
雑文：放送大学（情報コース）をなんとか4年で卒業確定できたという話 - φ(・・*)ゞ ｳｰﾝ カーネルとか弄ったりのメモ
tl;tr 2023/02/17に放送大学の2023年2学期の成績発表もされ、卒業要件の124単位も一通り取りきったのでなんとか4年で卒業できる感じになりました😊 放送大学に入ったときのblogエントリはこちら。 kernhack.hatenablog.com 学位の情報も登録されているし、4年間の区切りがついたなあと🌝 まあ、学位の情報は成績発表の3日位前にシステム上で登録されてるのを確認できてたので正式な成績発表前に履修した科目の単位を取れてたことは知ってたんですけどね🥲 履修した科目 取得した単位は124単位で、そのうち放送授業が104単位、面接・オンライン授業が20単位でした。 以下が自分が履修した科目です。所属コースは情報コースなので当然情報コースからの履修が多く、社会と産業からは仕事で役に立つこともあるだろう経営学系、経済関係の知識も欲しいよねというところで経済系などを取
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、AIおよびデータサイエンスを基礎から学びたい大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習の基礎学習コンテンツ4種を、個人向けオンラインAI人材育成講座 SIGNATE Quest*のマーケットプレイスで本日提供開始します。 各産業の専門分野にAIおよびデータサイエンスを応用することができる人材の大幅な不足が指摘される中、そうした人材の育成が国家戦略の重要テーマの１つとして位置づけられています。 PFNは深層学習フレームワークの開発、深層学習技術の産業応用において培ってきた経験をもとに、これからの社会を担う大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習技術の活用に必須となる知識を習得するための4つの基礎学習コンテンツを提供します。 SIGNATE Que
Udemyで夏のビッグセール開催！ 話題の生成系AIからプロダクトマネジメントまで、新たな得意分野を見つけよう - はてなニュース
※夏のビッグセール、およびキャンペーンは終了しました。ご応募ありがとうございました。なお、Udemyの講座修了者を対象とした「学習応援キャンペーン」は9月30日まで実施中です。 オンライン学習プラットフォーム「Udemy」では、2023年8月22日（火）から夏のビッグセールを開催します。対象の講座が1,200円から購入可能と、なかなかチャレンジできなかった新しい領域を学習するにはとってもお得なチャンス。 今回のセール対象講座から、ChatGPTやMidjourneyといった話題の生成系AI、その基礎となる大規模言語モデル（LLM）の入門や実装を扱う講座といった人気のトピックに加えて、アプリケーション開発やプロジェクトマネジメント、さらには英語学習など、ステップアップを目指すITエンジニアにオススメの中級から上級の講座もピックアップして紹介します。 Udemyで勉強を始めたいけれど、いろいろ
JAISTに入学してようやくひと月が経ちました1。 ひと言でいうとJAISTは最高です。働きながら大学院生になった感想を残しておこうと思います。 JAISTは最高 JAISTは最高です。僕は東京サテライトの学生なので以下特に「石川本校」と断りのない限り東京社会人コースのことだと思ってください。 学生のレベルとモチベーションが高い 社会人コースはその名の通り社会人しかいません。働きながら勉強しようという連中なので当然非常に高いモチベーションです。 グループワークをするとみんなつばを撒き散らしながら白熱の議論をしますし、発表するとなるとマイクを奪い合って登壇します。 また、どういうわけかすでに高い教育を受けて世界を股にかけて活躍している第一線のビジネスパーソンがずらりと揃っています。JAISTは入試の際に「自分の出身大学、指導教官、勤め先などを一切明かしてはならない」というルールがあります。こ
2023年の話題＆ベストセラーをまとめて紹介！ Udemyで今年最大級のセール開催、生成AIなど対象講座が1,200円より - はてなニュース
世界中を席巻した生成AIは、ブームに終わることなく着実に社会のさまざまな場面で利用が進んでいます。特にChatGPTを始めとするテキスト生成はビジネスシーンですぐに適用可能なケースも多く、使いこなす人とそうでない人には大きな差が生じつつあります。 使いこなすノウハウにも一定の知見が貯まっており、定番となるセオリーが整理されています。正しく学ぶことができれば一気にキャッチアップできるでしょう。Udemyの講座でも、ChatGPTを使いこなすプロンプトの作法や、アプリケーションにLLM（大規模言語モデル）を組み込むノウハウ、AIをより深く知る数学知識などに人気があります。 この記事では、2023年11月17日（金）に始まるブラックフライデーセール（24日まで）、そして26日（日）から2日間のサイバーセールの対象になる人気講座から、エンジニアリングやビジネスシーンにおいて読者の成長を助けてくれる
おすすめのエンジニアリング関連YouTubeを紹介しながらエンジニアとYouTubeについて考える - Stimulator
- はじめに - 最近、所属企業でYouTubeの企画やインタビューを進める事になった。 私の所属する企業は、どのような事柄に対しても説明責任を重視する企業であり、ある程度の合理的な理由付けの上でYouTube上での広報活動をしていこうとなったのだが、実際は「Podcastで良いんじゃないか？」「ブログとリーチできる層は違うのか？」という話が後からも出てくる事が予想できるので、自分の中でも整理と記録を取っておきたい。 体感として、特にソフトウェアエンジニアリング業界でのYouTubeに対する評価は、正直半々といった所だろう。 私の認識としては、大きな2つの主張を短く要約すると「YouTube（全般的に）は面白い」「日本のソフトウェアエンジニアのYouTuberが技術の話をしていない」辺りにまとめられる。 これはある種実態を表しているとも言えるし、違うとも言える。 この事も踏まえ、本記事では
微分方程式をしっかりと学んだことが無く、何か手ごろな入門書はないかと本屋さんに出向いたあなたは、きっと驚くはずだ。 微分方程式の入門書はとても多いからだ。さらに、ぱらぱらとめくってみたり、目次を見てみても、中身はほとんど同じだったりする。 これは例え話ではなく、本当に驚くほど同じような書籍が連立している。 線形代数ともなると、さらに多い。 そこで、この記事では、似たような専門書・入門書の中からあなたが欲しいと思う一冊を見つけ出すための３つのコツを紹介する。 これは勉強マニアの私が常に実践しているコツで、この方法を使い始めてからほとんど本の購入に失敗したことが無い。（多くの失敗を重ねてできたノウハウだともいえる） もちろん、数学でなくても物理学の専門書・入門書を選ぶときでも使える。 【目次】 「はじめに」に注目 あなたが得たい知識は「練習問題」にある 最初の1割を理解できるか 最後に 「はじ
フォローよろです （この方がそうかわからないけど）Rust界隈の人の発言が結構、プログラミングスクール界隈の人と水と油みたいになっているきがして、気になる。 ＝＝＝（追記）＝＝＝ とおもって書いてたら数学は要らない派の人がちょっと不味いことをいってたので。。https://techgym.jp/colmn/mingra38/私はできれば高１の途中ぐらいまでの数学はいると思います。不要なのは、東大目指して大量に「二次関数」の問題を大量に取り組むみたいな数学のことを指し示します。学習指導要領に沿っていうと中２で数学を辞めるという感じだとそもそも、頭をつかってプログラミングに向いてなさそうです。 ＝＝＝（追記）＝＝＝ なんだかゴール設定が違うのが理由かもしれないが、一応両方の心が分かる人だと思うし、プログラミングスクール界隈の方に肩入れしているので、Rust界隈の人のエッジの効いた発言に対しては
最近の話ですが、以下のようなニュースが話題になっているのを見かけました。 データサイエンス系の学部は文理融合の学びを掲げ、文系の受験生も集めるため、受験科目に「数学」を含まない入試方式を設ける大学も少なくない。河合塾によると、私立大のデータサイエンス系学部・学科における昨春の一般選抜のうち、数学を選ばずに受験できる大学は約半数もあった。 要は「数学不要」のデータサイエンス学部が出てくるようになったというお話で、各種SNSでは論議を呼んでいるようです。界隈によってはほとんど「嘲笑」に近い評が流布していることもあり、少なくともデータサイエンス業界におけるこのニュースの受け止められ方としてはかなり冷ややかだという印象があります。 とは言え、冗談でも何でもなく「全国津々浦々どこに行っても大学の新設データサイエンス学部の広告を見かける」*1というのが既に常態化している昨今では、これに類する話題は今後
どうして Julia を作ったか
プログラミング言語「Julia」開発者さんの文章がとても好きなので、雰囲気重視で訳しました。結構意訳です。原典：https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia/ =================================================「どうして Julia を作ったか」 それは、僕らが欲張りだからだ。 Matlab はめっちゃ使う。僕らの中にはLispの天才もいるし、PythonやRuby のすげー奴、Perl を巧みに使いこなす奴もいる。毛も生えない子供の頃からMathematica で遊んだ奴もいる。いまだにツルツルな奴だって仲間だ。Rではアホみたいにたくさんグラフを書いた。C言語からは、いつだって冒険の匂いがする。 ぜんぶ、大好きだ。面白いし、いろいろなことができる。何かをしたいと思った時--科
戦略ファーム時代に読んだ700冊のまとめ *随時更新 - Digital, digital and digital
戦略ファーム時代に読んだ700冊程度の本をまとめています*随時更新 戦略ファーム時代に読んだ700冊程度の本をまとめています I. 戦略 企業参謀 https://amzn.to/44iKVxM 当初、いまいち戦略というものが掴めきれず迷子になっていた時に「大前研一はこれだけ読め」と教わった本。大量に出ている他の大前本を読まなくて済むのが見過ごせない大きな価値 戦略サファリ 第2版 https://amzn.to/3csZg0t 経営戦略の本を読み漁るも、実プロジェクトの方が全くもって学びになるという普通の感想をもち、俯瞰での戦略論を求めるようになる。いやあ懐かしい 企業戦略論【上】基本編 競争優位の構築と持続 Jay Barney https://amzn.to/3dJjVxB 任天堂の戦略の妙に気が付きはじめ、ベースか似通ったものはないだろうかと思うようになった時にJay Barney
数学は難しい、だからこそ面白い。アカデミアを諦めてプログラマーに戻った私が今でも学び続ける理由 - Findy Engineer Lab
はじめまして、千葉竜介（@metalunk）です。 ソフトウェアエンジニアとしてのキャリアをサーバーサイド開発からはじめ、その後は数学の知識と組み合わせることで機械学習エンジニア、検索エンジニアとして働いてきました。現在は株式会社10X で検索と推薦のシステムを作っています。 機械学習と検索は、ソフトウェアエンジニアリングの中でも特にコンピュータサイエンスの知識が重要である分野だと思います。実際に、機械学習と情報検索は現在アカデミアでもっとも活発に研究されている分野の一つです。 そんな分野の専門エンジニアを名乗るような人というのは、小さい頃から算数が大好きで、大学一年の線形代数に躓くことなく進んできたに違いない、と思うかもしれません。しかし、少なくとも自分は違いました。 そんな自分のキャリアについて、この記事では数学を軸に据えてお伝えできたらと思います。 はじめに：ぼくが理系に進んだ理由
サイボウズは6月23日、ITエンジニア向けの研修資料を自社ブログで公開した。同社が5月9日から20日にかけて実施した新入社員向け研修で使った資料の一部で、モバイルアプリ開発やセキュリティなどの基礎を解説している。 資料は全8種類。モバイルアプリ開発やセキュリティに加え、技術文書の書き方やソフトウェアのライセンスなどに関する基礎知識が学べるという。このうち技術文書の書き方など4種類の資料については、内容を口頭で説明する動画も公開した。 サイボウズは「各社のエンジニア研修や駆け出しエンジニアの役に立てれば幸い」として、2018年から研修資料を毎年公開している。21年には、Webアプリ開発やIT業界の文化を説明する資料を公開。「初心者エンジニアの指針になる」「一通りできれば相当なレベルになれそう」などとしてTwitterで話題になった。 今回公開した資料もこの取り組みの一環。「今年の資料も皆さま
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット＆JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール
こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井（@Yagami360）です。世間では ChatGPT などの大規模言語モデル（LLM）による対話型 AI が盛り上がってますね。クオリティーも凄いし AI 業界以外でも盛り上がってると嬉しいですよね。この数年で一段と AI の社会実装が業界以外の人にも目に見える形で進んできたなあと実感しております。 自分は普段業務では ABEJA Platform という AI プロダクトやその周辺プロダクトのバックエンド開発とフロントエンド開発をやっているのですが、AI 業界所属していながら ChatGPT などの LLM 全然追いかけれていない状態になっちゃてて自責の念にかられているので、このブログ執筆という良い機会に ChatGPT の仕組みについて調べてみました。 本記事の対象読者としては、以下のようになりま
はじめにこの記事は、文系出身の若手SIer社員が放送大学で情報学を勉強した記録です。主に似たような境遇の方への情報共有を目的に執筆しました。こんなやり方もある、という参考になれば嬉しいです。 簡単に自己紹介通信会社の名前が頭につくシステムインテグレータ（SIer）で、フロントエンドエンジニア兼UIUXデザイナーとして働いています。私立大学の文系学部を卒業後、研究留学を経て東京大学の学際情報学府という大学院で修士を取得し、2018卒として新卒入社して現在3年目ですそうこうしてるうちに5年目になりました。 大学院は広い意味での情報系ではあったものの、「社会情報学」と呼ばれる分野で、いわゆるコンピュータサイエンスではありませんでした（ICT4Dと呼ばれる国際開発学と情報学の合いの子のような分野の研究をしていました）。入社前には応用情報技術者試験にも合格し、何とかついていけるかなと思っていました。
線形代数演習講義へのjulia導入を考える
本記事はJulia Advent Calendar 2022の12/23の記事です。 東京大学で働いている松井と申します。 線形代数の講義における演習（実際にコードを書き行列演算を行う）の重要性を感じています。 そのためにjuliaを使えないかと思い至り、pythonとの比較に焦点を当て思っていることを述べます。 線形代数における演習の意義 線形代数は工学全般において重要で基盤的な学問体系ですが、なかなかとっつきにくいものです。その理由の一つは線形代数の諸アルゴリズムは最終的には計算機で実行するにも関わらず、学生は自分の手を動かしてコーディングする機会が少ない点だと感じます。多くの大学のカリキュラムでは大学初年次に線形代数講義があると思いますが、座学がメインであることが多いと思います。本当は、座学と並行して実際にコーディングして行列演算を行う「演習講義」があれば、理解が深まるだろうと感じま
anond:20240520211053 https://b.hatena.ne.jp/entry/4753738212916529184/comment/preciar ＞名誉毀損裁判、裁判官の価値観出過ぎて一貫性が保ててなくね？ これ見て書きました 日本歴史学協会の声明歴史研究者による深刻なハラスメント行為を憂慮し、再発防止に向けて取り組みます（声明） http://www.nichirekikyo.com/statement/statement20210402.html 呉座の主張https://ygoza.hatenablog.com/entry/2022/04/07/102424 日本歴史学協会の「今般、日本中世史を専攻する男性研究者による、ソーシャルメディア（SNS）を通じた、女性をはじめ、あらゆる社会的弱者に対する、長年の性差別・ハラスメント行為が広く知られることとなりました
最近、データサイエンスが流行っていることもあり、線形回帰モデルについても解説記事を見かけることが多くなりました。情報にアクセスしやすくなったのはいいことだと思うんですが、ずっと以前から間違いや解説の不足が多い理論なので、私なりに解説を試みたいと思います。全体的にあまり厳密ではありませんが、線形回帰モデルを学びたての方には有益な記事になるかなと思います。 あと、私も勉強中の身なので、間違いがあったらご指摘いただけたら嬉しいです。 本題 さて、よくある間違いとは以下のような解説です。 線形性の仮定が満たされていないので、線形回帰モデルを使ってはいけない 残差が正規分布&等分散ではないので、線形回帰モデルを使ってはいけない 回帰係数に対するt検定の結果をもとに、p値が大きい説明変数を除外する 多重共線性があるとよくないので、変数間で相関が強い、もしくはVIF値が大きい変数を除外する AICが小さ
「その日本語、ちょっと違うよ」中国語フォントとの違いを見せる海外開発者向けページ 「例が秀逸」と話題 - ITmedia NEWS
「日本語で繁体字や簡体字（のフォント）を使うと、日本語ネイティブには奇妙に見える。aとαどころではなく、英語をキリル文字など形の似た字を交えて書くくらい変だ」──海外開発者に向け、日本語の文章で中国語のフォントを使ってしまうことをこのように注意喚起した英語のWebページが「例が秀逸」「全ての開発関係者が目を通してほしい」と話題を集めている。 日本語を繁体字や簡体字のフォントで書く違和感を英文で例えた文章。「It would be looking something like this」をキリル文字などアルファベットに似た言語を交えて書いている（Needleさんが公開しているページから引用） Webページではフォントの違いがもたらす違和感に加え、繁体字、簡体字、日本語フォントの違いを図説。「刃」の字を使ってそれぞれの違いを説明している他、フォントの間違いを確認する方法やその原因、解決方法など
30歳を過ぎて機械学習エンジニアに転身して半年になったのでこれまでやってきた勉強についてまとめる - Qiita
はじめに どうも、30過ぎて情シスから機械学習エンジニアに転身するという割と変態的なキャリアを形成しているものです。 これまでの自分の反省も元にどう勉強してきたか振り返ってみたいと思います。 もともと理系出身ですし、IT業界の経験自体はあるので完全未経験というわけでもないので、理系の情報系の学生さんとか、大学卒業してあまり年数が経たない社会人の方であれば参考になる部分があるのではと思います。 基本スペック 年齢…32 学歴…理系大学院修士修了。物理系(大学初年度の線形代数、微分積分、確率統計ならギリギリなんとかなる。Python機械学習プログラミングやはじめてのパターン認識を見て数式でつまづくことはほとんどない。) これまでのキャリア…ERPのパッケージ開発1.75年(Javaなど)→ネットワークエンジニア1.75年(ツール作成程度にPython)→社内SE3年(社内システムの企画/保守。
文字数が超えるため、本の画像をて削除しました。興味がある方は、元記事をご覧ください。 2019年データサイエンスにオススメの本80冊！ ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ #Part I: データサイエンス概論 1.『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2.『戦略的データサイ
40歳エンジニア管理職が「Deep Learning for ENGINEER(E資格)」に合格した話 - Qiita
Deep Learning for ENGINEER（E資格）とは この記事は2020年1月時点の情報であることをご了承ください。 現在、この日本においてAIのスキルを証明する公的資格として下記が挙げられます。 JDLA Deep Learning for GENERAL（G検定） JDLA Deep Learning for ENGINEER（E資格） です。 位置付けとしては、G検定がAI関連技術に関する一般教養を問う試験。 E資格がAI関連技術に関する理論を理解し、AIを実装できるスキルを問う試験。 という理解です。 詳細というか、正確な定義については、日本ディープラーニング協会（JDLA）のサイトをご参照ください。 E資格の受験方法とJDLA認定プログラム とういうわけで、ここからはE資格のことを中心に話を進めていきたいと思います。 E資格を受験するチャンスは年に2回あり、2月と8
こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない人 独学で機械学習を身につけたい人 機械学習エンジニアになりたい人 発展的な機械学習を学びたい人 日本語 Python 三重大学奥村教授のサイト 機械学習、様々な分析、スクレイピング、データ可視化、地図データ、CV、統計など幅広い分野を扱っている R編もある
CGのための数学
コンピュータグラフィックスに関する数学，線形代数や確率，統計，微積分，クォータニオン，フーリエ解析などに関する解説書です． 誤字や間違いなどのご指摘は以下からコメントをお願いします． https://zenn.dev/mebiusbox/scraps/90bc293a07430d
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
2019年のDevOps/MLOpsエンジニアの標準的スキルセット - Qiita
リクルート、新人エンジニア向け研修資料を無償公開 Next.jsの基礎など15種類
統計検定1級に受かりたければこれをやれ - Qiita
【2023年版】機械学習の日本語無料学習教材まとめ - Qiita
Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう
社会人大学院で得たもの、失ったもの - 怠惰を求めて勤勉に行き着く
AIおよび高度IT人材育成のための教材提供を開始 - 株式会社Preferred Networks
JAISTに入学してひと月が経ちました - 怠惰を求めて勤勉に行き着く
数学の入門書を選ぶ3つのコツ - webエンジニアの日常
プログラマなんて飯を食べれればいい派にとって「高1の途中以降の数学は要らない」と思う｜euroGOGO
「入試に数学を課さないデータサイエンス学部」は是か非か - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
「電卓」のグラフモードが正式機能に昇格 ～「Windows 10 May 2020 Update」で利用可能／複数の方程式をプロット、変数に応じたグラフの変化を確認。線形代数の学習にぴったり
サイボウズ、エンジニア向け新人研修の資料を公開 セキュリティやモバイルアプリ開発の基礎を解説
ChatGPT の仕組みを理解する（前編） - ABEJA Tech Blog
文系出身の若手SIer社員が放送大学で情報学を勉強してレベル上げした話｜lumpsucker
法律に詳しくない人と司法のズレがよく見える例なのでまとめたよ
プロでもよくある線形回帰モデルの間違い - Qiita
データサイエンスにオススメの本80冊！ - Qiita
無料、独学で機械学習エンジニアになる！~機械学習が学べる無料サイト、書籍~ - Qiita