京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.aiTop > ラーニング > 京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」
「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や動画を無償公開し、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で、中には150ページ超のスライドや5時間超の動画もある。 ネット上では「初心者（エンジニア）の指針になる」「IT基礎知識の一通りのことが身につく」「動画があって助かる」などと評判だ。改めて公開内容と目的をまとめた。 サイボウズ、新人ITエンジニア向けに「IT業界文化」など サイボウズが7月20日に公式ブログで、4月から6月にかけて行った研修の資料を公開した。7月30日時点でブログへの「はてなブックマーク」（以下、はてブ）は約1950件、Facebookの「いいね」は約590件付いている。同社は“駆け出しエンジニア”向けとしている。 （関連記事：サイボウズの“駆け出しエンジニア”向け研修資料が話題 Webアプリ開発やIT
Linuxの基礎用語を完全理解するためにエンジニアが作成した「10のミニプロジェクト」とは？
by Adam Harvey Linuxを利用していると「シェル」や「grep」「プロセス」といった言葉を目にします。エンジニアのCarl Riis氏はそんなLinuxの基礎用語の意味や仕組みをさまざまなウェブサイトから学習し、「10のミニプロジェクト」を作成することでスキルを向上させたとして、その詳細を公開しています。 Getting better at Linux with 10 mini-projects - carltheperson https://carltheperson.com/posts/10-things-linux GitHub - carltheperson/10-things-linux: Getting better at Linux with 10 mini-projects. https://github.com/carltheperson/10-thing
「キズナアイ」の3Dモデルの原点は「アイマス」!? トミタケさんに聞く3Dモデリングの世界
バーチャルYouTuber・VTuberという言葉が普及して幾年が経ち、バーチャルYouTuber市場は，今まさに群雄割拠の世にあります。 読者の中にも、テック系バーチャルYouTuberとして一躍することを志しているエンジニアの方がいらっしゃるのではないでしょうか？ そんなバーチャルYouTuberのなかでも、ひときわ知名度が高く、世間にも知られているキャラクターといえば、2016年6月30日に自我に目覚め、同年12月1日にバーチャルYouTuberとしてデビューした「キズナアイ」さんでしょう。 YouTubeをはじめとしたWebコンテンツのみならず、地上波放送にも活躍の幅を広げる彼女は、バーチャルYouTuberの草分け的存在として、その地位を確固たるものとしています。 そんな世界の「キズナアイ」さんをモデリングしたのが、今回アンドエンジニアがインタビューした3Dモデラー、トミタケさん
AWSによるクラウド入門
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
中国AI企業が開発した中国語学習サイトが凄い｜ばやし＠イマチュウ
大家好！イマチュウのばやし（@muraba1)です 今日は中国語学習に強力な力を発揮するサイトの紹介です これなら中国語を独学で学習できる 今までいろんな中国語学習サイトやアプリがありましたが、個人的にはダントツでこれがおすすめです 中国政府の教育局との協業サイトとのことでちょっと使えばその力の入れようが分かります 全球中文学習平台 このサイトは普通語を学習者向けのサイトで、地方出身者や外国人が普通語をマスターするためのあらゆるコースがあります。 とにかく完成度が高く、楽しく学習できるように工夫されていますので一度見てみてください。 なかでも日本人が中国語学習に使えるのは主に以下の3つです 1．段階式中国語講座（全43コース） クイズ形式ですすむ中国語レッスン 難易度は初級~中級程度ですが、発音やリスニングもあります。 2．中国語ケーススタディー 1000シーン 生活、学習、旅行に分けてケ
プログラミング初心者がKaggle Expertになるまでの１０ヵ月間を振り返る - Qiita
Kaggle Expertになったので、イキってポエムを書こうと思いました。 AIに興味あるけどプログラミングすらできないんだよねという人向けの参考になれば幸いです。 1. 初期スペック (2019年2月) 機械工学系修士卒。よくいるメカニカルエンジニア 線形代数も統計も正直そんなに好きじゃない。力学の方が得意。 AI？あれでしょ。将棋超強いやつでしょ？ パイソン？スト２のボクサーみたいなやつ？ 2. 現在のスペック (2019年12月) Kaggle Expert (微妙?) 機械学習コンペでそれなりの成績 (Kaggle Kuzushiji Recognition 7th,Signate tellus 3rd 5th) 機械学習：なんとなくコーディングできる。 深層学習：なんとなくコーディングできる。 関連論文読める。簡単なものは実装できる。 業務適用も見えてきた 3. 機械学習を学ん
1. 機械学習概論と単回帰 (1) | 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW
計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
各社のエンジニア研修で探る、新人エンジニアに必要な技術と駆け出しエンジニアの成長論 - このすみノート
新人研修の内容を検討しているのですが、それにあたり各社の新人研修を調査しました。 なお本記事は、@gcchaan氏のGitHub Gistにある「研修資料まとめ」を参考に作成しております。 @gcchaan氏の「研修資料まとめ」はとても素晴らしいまとめで、これを見ると各社がどのように新人エンジニアを育成しているのか見てとれたり、新人エンジニアがどのような研修を経て成長していくのか垣間見えます。 DMM.com（2019） DMM.comの研修で紹介されている技術書 GMOペパボ（2019） LINE（2018） Spee（2016） Wantedly（2019） ウエディングパーク（2019） エムスリー（2018） 研修概要 KAYAC（2017） クックパッド（2016） GREE（2014） ぐるなび（2017） LEMPについて サイバーエージェント（2019） エンジニア研修がど
Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
GWはAWS学習で有意義に。優良コンテンツ集めてみた。(初心者向け) | DevelopersIO
はじめに どうも、大阪オフィスのちゃだいんです。 みなさん、GW（ゴールデンウィーク）の予定はバッチリですか？ フルで休める人もそうでない人も、せっかくの長期休暇は有意義に過ごしたいもの。私もちょこちょこ予定が入ってる状態なので、何もない日は落ち着いて勉強に取り組めたらなんて思ってます。（でなければ全てAmazonプライムビデオに吸われてしまう……。） そこで、このGWに個人的におすすめなAWSの勉強方法をまとめてました。 5/7迄！公式オンラインカンファレンス 4/8より開催されている AWS Innovate 2019 が、5/7（火）で終了します。 様々な切り口や特集で、１コマ３０分程度のプレゼン動画を自由に視聴できるので、割とサクサク学ぶことができます。特に、通常は有償のトレーニングコースを、期間中はダイジェスト版を無料で受けることができます。これはお得！ AWS Innovate
機械学習の数理: 学部の講義で出した100問の演習課題 – Joe Suzuki (鈴木譲) 公式ブログ
機械学習の数理100問の改訂版 (2019年2月24日)。 2018年度の講義も残りわずかになった。 私が着任した昨年度から、基礎工学部情報科学科数理科学コース3年「計算数理B」で、機械学習の数理に関する講義を行っている。その中で、計算数理B100問 を学生に解かせている。 線形回帰 ロジスティック回帰と判別分析 クロスバリデーションとブートストラップ 情報量基準 スパース推定 非線形 決定木 サポートベクトルマシン 教師なし学習 機械学習の演習と言うと、参加費が◯十万円の企業のセミナーなどでも、中身を理解させないで、データを流し込むだけのものが多い。そういうのをみると、頭を使わない勉強方法を奨励しているように思えてならない。この100問は、理論(簡単な数式の証明)だけでなく、R言語でかかれたソースプログラムを理解するようにしている。 データサイエンスの人材が◯万人不足すると指摘する声は多
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