Git/GitHubレベル別オススメ学習サイトまとめ完全保存版【2019.06】 - Qiita
＜ 最新 変更履歴 - Latest Changed History ＞ 2019.06.05 - コマンド記事へ追加 『 Linuxコマンドを連続して使うには - @egawa_kun 』 このページをご覧くださった方は、資料探しで悩む"気疲れ"と"時間"を大幅に減らし、かなり効率的に早くGit/GitHubを学習できるでしょう。 背景 なぜ今更 Git/GitHub という感がありますが、まとめてみました。何故かというと、ググると確かに初心者向けのGitの使い方や設定方法などが掲載されたサイトは多くありますが、個人的に体系立ってイメージを掴める内容が少なく、探すのに苦労したため、その中から特に役立ったと感じたコンテンツをかなり厳選し、まとめてみました。下記の良質なコンテンツは、Git/GitHub習得に大いに役立つでしょう。 初心者〜 さらに初心者用の資料もレベル別に番号順で分けました
本の内容を「仕事に役立てられる人」は◯◯している。“理解力が高まる読書” を試してみた - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
「本を読むだけじゃダメ。仕事に活かしてこそ読書だ」——読書に関して、耳が痛くなるような上司や同僚からの指摘。でも、「具体的にどうすれば、仕事に活かせるのだろう？」と疑問に思ったことはありませんか？ ヒントは、自分の言葉に置き換えて理解すること。今回の記事では、本の内容を仕事に活かすための、フランスの要約トレーニングをご紹介します。筆者の実践も交えながら解説しますので、ぜひご一読ください。 【ライタープロフィール】 青野透子 大学では経営学を専攻。科学的に効果のあるメンタル管理方法への理解が深く、マインドセット・対人関係についての執筆が得意。科学（脳科学・心理学）に基づいた勉強法への関心も強く、執筆を通して得たノウハウをもとに、勉強の習慣化に成功している。 本の内容を活かせないのは「自分の言葉でまとめられない」から 本の内容を活かすためには「説明できるように要約する」 フランスの要約トレーニ
文系卒エンジニアがどうやって独学でコンパイラを作ったか
この記事の内容 コンパイラには興味があるが情報学科を出てないのでどう学べばいいか分からないといった人のヒントになるように、雑ですがメモを残しておきます。 高評価が多ければ、もうちょい詳しく書こうかなと思います。 自分の経歴 大学は文系を卒業し、建築関係の仕事をしている会社の事務職として就職しました。 入社2年目の途中からシステムの部署に移動してエンジニアになり、Ruby on Railsをちょろっと教えてもらいました。その後独学して副業先を見つけ、副業先のdigglueという会社に転職しCTOになっています。 作った言語 Javascript-- というJavascriptの下位互換言語を作りました。 Javascriptのsemicolon邪魔だろって思ったのでsemicolonなしでもコンパイルできます。(確か classなどをサポートしてない単純な言語です。 作った動機 元々はウェブ
数学の勉強のやり方
はじめにお前は誰やねん解析学を研究している博士課程の2年生。 この記事の目的もし大学1年生の自分に会えたら数学の勉強についてアドバイスしたいことがいくつかあるので、それを簡単にまとめたい。現在進行形で学部生をやっている人の参考になれば嬉しい。ただし、あくまで個人的な考えであり、視点が偏っているので、鵜呑みにはしない方が良い。 最初にやるべきことできる限り早い段階で集合と写像の言葉を覚えよう。微分積分や線形代数より先にこちらをやった方が良い。そもそも集合と写像の言葉は大学数学をやっていくうえで必要不可欠であり、微分積分や線形代数さえこれらの知識がなければ十分には理解できない。それから、定義に従って厳密に議論できるようにならなければ、そもそも大学数学のスタートラインにさえ立てない。集合と写像の勉強はその習得に適していると思う。 ちなみに、僕がこの「スタートライン」に立てたのは学部1年後期だった
ここにきて、養老孟司が「やっても頭が良くならない学習法」を断言…「これでは壊れたロボットです」という納得のワケ（養老 孟司） @gendai_biz
ものがわかるとは、理解するとはどのような状態のことを指すのでしょうか。 この度『ものがわかるということ』を上梓した、脳科学者の養老孟司氏は子どもの頃から「考えること」について意識的で、一つのことについてずっと考える癖があったことで、次第に物事を考え理解する力を身につけてきたそうです。 『バカの壁』の大ヒットから20年。そんな養老先生が自然や解剖の世界に触れ学んだこと、ものの見方や考え方について、脳と心の関係、意識の捉え方についての「頭の中身」を明かします。 身体を伴って理解する 解剖は派手な作業ではありません。ごく地味な手作業です。 私がいまも作り続けている虫の標本も手作業です。私が扱う虫は小さい。虫なら小さくて当たり前だと思うかもしれません。そうはいっても、カブトムシとノミではずいぶん大きさが違います。私が作っている標本は、ノミのサイズが普通だから、単純に昆虫針を虫に刺せばいいというもの
Python・データマイニング・統計・機械学習帳など、データサイエンスを無料で勉強できる教材6選 | Ledge.ai出張所
2022年はデータサイエンスという言葉が色々な場所で聞かれる1年だったと思います。今回は、2023年にもっと多くの人が興味を持つであろうデータサイエンスを無料で学べる教材6選を紹介したいと思います。これらの教材は、アメリカの大学で統計学や機械学習などを勉強している筆者が実際に利用したり、利用しようと思っているものです。Pythonや統計学、機械学習を学んでみたいと思っている方はぜひ活用してみてください。また、この記事の最後にはレッジAIが今までに紹介してきた学習コンテンツ紹介の記事へのリンクもあるのでぜひそちらもチェックしてみてください。 筑波大教授が著した無料の初心者向けPython教材筑波大学の三谷純教授によって著されたスライド教材で、2021年5月に初公開され、2022年2月に大幅に内容が更新された新たな改訂版が公開された。同スライドは三谷教授の著書である「Python ゼロからはじ
【決定版】2022年～2023年で必ず確認するべきGitHubリポジトリ 40選
はじめに 今回の記事では、個人の独断と偏見で2022年～2023年で必ず確認するべきGitHubのリポジトリを紹介する。私のTwitterでこれまで紹介したものもあれば、そうではないものもある。 GitHubはプログラマーにとって、普段の学習・開発を進めるうえでもっとも重要な情報源の１つである。本記事では、分野ごとに確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。 なお、今回の記事で紹介するGitHubリポジトリの分野は以下の通り。内容はWeb開発に特化している。 確認必須 Web Python JavaScript TypeScript ちなみに、「確認必須」は分野を問わずすべてのプログラマーに役立つGitHubリポジトリを紹介している。 今回の記事を通して、年末年始の学習・開発に大いに役立ててもらえたら幸いだ。 確認必須 freeCodeCamp 世界最大規模のプログラミングメディア「f
開発・学習で必見のWEB記事 10選
はじめに 今回の記事では、プログラマーが開発・学習で必ず確認するべきWEB記事を10個紹介する。本記事の読者の対象は以下の通り。 情報収集に困っているプログラマー プログラミング初心者 今回の記事で紹介されているものはあくまで一例に過ぎない。1つでも興味深い記事が見つかれば非常に幸いである。 【まとめ】これ知らないプログラマって損してんなって思う汎用的なツール 100超 開発を効率化させるWebサービスやツールを100以上も紹介してあるQiita記事。便利なWebサービスを探している人は必見。 Notionでプログラミングノートを作ってみた ドキュメントツール「Notion」でプログラミング学習専用のノートの作り方とその使い方を徹底解説されているZenn記事。 タスク、スケジュールやメモ管理を一元化できるNotionをプログラミング学習にも活用したい人にオススメする。 初心者プログラマが犯
【必ず確認するべし】開発・学習で役立つGitHubリポジトリ 10選
はじめに 今回の記事では、私たちプログラマーが開発や学習を進める中で必ず確認しておくべきGitHubリポジトリを20紹介する。今回の記事の対象は主に以下の通り。 開発・学習に必要な情報を収集しているプログラマー GitHubを開発・学習の参考にしたいプログラマー 情報収集の方法がわからないプログラマー freeCodeCamp 世界最大規模のプログラミングメディアであるfreeCodeCampのGitHubリポジトリ。扱う内容はWeb開発、モバイルアプリ開発やデータサイエンスなど非常に幅広い。特にPythonやReact、Node.js、Flutterを実務で扱うプログラマーは必見。 最大の特徴はGitHubリポジトリの名前にあるように完全無料で学べることだ。初心者から上級者まで毎日確認するべきGitHubリポジトリ。 free-programming-books ネット上にあるすべての無
ゼロからのPython入門講座 - python.jp
このPython入門講座では、プログラミング経験の未経験者・初心者を対象に、ブラウザからPythonを実行できるサービスGoogle Colaboratory(Colab)を使って、Pythonの基礎をチュートリアル形式で解説します。 Colab は、Google社が提供する、Webブラウザからプログラミング言語Pythonを実行できるサービスです。Colabは無料で使えますし、めんどうな環境設定なしに、いきなりプログラミングを体験できますから、これからプログラミングをやってみたい、という方にはおすすめの学習環境です。 この講座では、プログラミング未経験者を対象に、Pythonプログラミングに必要な最低限な操作方法と、基礎知識を覚えてもらうことを目標にしています。この講座でかんたんにプログラミングの概要を学び、それから一般的なPythonの入門書に取り組むと、学習がスムーズに進むのではない
ハーバード大のプログラミング講座を日本語化 無料で学べる「CS50.jp」公開
米ハーバード大が無償公開しているプログラミング入門講座を日本語に訳したWebサイト「CS50.jp」が公開された。プログラミング教育ベンチャーのLABOTが、「コロナ禍などで大学のキャンパスの環境が不安定になる中、多くの学ぶ意欲がある学生に、良質な教材に母語でアクセスしてほしい」と翻訳作業を進めてきたという。 公開したのは、ハーバード大コンピューターサイエンス学部のデビッド・J・マラン教授が、無料オンライン教育サービス「edX」で公開している人気講座「CS50」のうち、コンピュータサイエンス入門と、Python・JavaScriptを使ったプログラミング講座を日本語訳したもの。YouTubeの英語教材とあわせ、日本語のテキストで学べる。 CS50は、非営利で再配布・改変可能なクリエイティブ・コモンズライセンス（CC BY-NC-SA 4.0）で公開されており、非営利なら改編や再配布が可能だ
ゼロから作るDeep LearningシリーズはGoogle Colaboratoryで写経して学習するのがおすすめ - karaage. [からあげ]
「ゼロから作るDeep Learningシリーズ」が最高 ゼロから作るDeep Learningは、TensorFlow、Keras、PyTorchといったディープラーニングのフレームワークを一切使わず、基本PythonとNumpyのみでディープラーニングのアルゴリズムを作って理解していくというハードコアな内容です。 シリーズは3冊出ていて、1が画像認識、2が自然言語、3がフレームワークに重点を置いた内容です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅発売日: 2016/09/24メディア: 単行本（ソフトカバー） ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編 作者:斎藤 康毅発売日: 2020/04/20メディア: 単行本（ソフトカバー） ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 作
![ゼロから作るDeep LearningシリーズはGoogle Colaboratoryで写経して学習するのがおすすめ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/365e160f7985198b0825782005c70157d0e88576/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200523%2F20200523123857.jpg)
さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日～5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した
「AIをどう習得したのか教えて」と大募集し、技術者から集まった記事49本を紹介
出典：日経クロステック、2020年2月7日 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） 日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味がある
HRzine
HRzine Day（エイチアールジン・デイ）は、人が活き会社が成長する人事のWebマガジン「HRzine」が主催するイベントです。毎回、人事の重要課題を1つテーマに設定し、識者やエキスパードが持つ知見・経験を、参加者のみなさんと共有しています。
Python入門者向け・問題を解きながら独学で学べる7つのサイト - paiza times
こんにちは。谷口です。 先日paizaが実施したアンケートで、「好きなプログラミング言語」の1位にPythonがランクインしました。 paiza.hatenablog.com Pythonは 比較的短くシンプルな構文の言語なので、コードを読みやすく書きやすい そのため初心者でも勉強しやすい 機能的な標準ライブラリや外部のライブラリが多い などといった特徴があり、近年非常に人気の高いプログラミング言語です。 特に計算処理やデータ解析、画像処理などの分野で使えるライブラリが多いため、機械学習の分野でよく使われています。また、DjangoなどのWebアプリケーションフレームワークも人気があり、Web開発の現場で使われる場面も増えていますね。 今回は、プログラミングの勉強を始めたばかりの初心者の方向けに、Pythonを使ってプログラミング問題をたくさん解ける問題集のような学習コンテンツをご紹介しま
Pythonでの機械学習の環境構築にAnacondaはいかがでしょうか - Qiita
主張 ほぼタイトルで完結しています。 Anacondaでは余計なパッケージが多すぎるという場合には、Minicondaで必要なパッケージだけをインストールすればいいと思います。 主張の理由 定期的に初心者向けにPythonの環境構築の記事が投稿されています。 そして、その多くで一緒にTensorflowかPytorchもインストールしていると思います。 環境構築で問題になるのがCUDAです。 CUDAのバージョンとTensorflowやPytorchのバージョンを正しく選んでインストールする必要があります。 これは、以下のような面倒くささがあると思います。 単純に対応するバージョンを調べてインストールするのが面倒くさい ついでにCuDNNのインストールも面倒くさい 迂闊にTensorflowやPytorchのバージョンを上げられない 複数のバージョンのTensorflowやPytorchを
Pythonでゼロからでもサービス開発・公開できる学習ロードマップ - Qiita
初めに 株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はPythonでサービス開発できるまでのロードマップを扱っていこうと思います。 この記事は 『プログラミング未経験からPythonでサービス開発できる』 ことを目標に、習得すべきスキルを学習ロードマップとして整理しました。 毎日２～３時間（土日は+２時間） 続ければ最短３ヵ月で完了できる内容に絞りました。 すでに習得済みのスキルは飛ばしつつ進めて大丈夫です。 Rubyなど他の言語でも大筋は同じ流れなので、 Pythonと書いてある部分を、そのままRubyと読み替えれば大丈夫です。 ※なお、Twitter でもプログラミングに関する情報を発信しています。 もし良ければ Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 学習ロードマップの全体像 まず、サービス開発に必要なスキルは大きく分けて１０種類ありま
「AIをどう習得したのか教えて」と大募集し、技術者から集まった記事49本を紹介
日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味があるエンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中
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