久しぶりの Web。周回遅れになっているので、情報収集のために参加した。思っていたのとは、ちょっと違った*1が、参加してよかった。充実した 1 日になった。 案内 https://www.owasp.org/index.php/2017_OWASP_World_Tour_Tokyo 詳細 Opening "OWASP Project Overview for Developers" Training 1 "OWASP TOP 10 を用いた脆弱性対応" Training 2 "最小権限の具体的な実現方法" Training 3 "開発者・運用担当者に向けた、OWASP ZAP を用いた脆弱性診断手法" Training 4 "OWASP BWA を用いた学生および職員向けトレーニング" Training 5 "開発プロジェクトの現状を把握する OWASP SAMM の活用" Closing

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Photo by ecodallaluna こんにちは。谷口です。 先日paizaが行ったアンケートで、「好きなプログラミング言語」の4位にC#がランクインしました。 paiza.hatenablog.com C#は、Microsoftが開発した言語で、サーバー用のプログラムやゲーム、アプリ開発、企業向け業務システムなどに幅広く利用されているプログラミング言語です。特に近年はUnityというゲームエンジンとC#を使えば個人でも簡単にゲーム開発ができるため、ゲームエンジニアを目指す人からの人気が高まっています。 paizaにも「もっとC#の勉強がしたい」「C#でいろいろな問題が解きたい」といった声が多く寄せられていますので、今回はC#の練習問題がたくさん解ける学習コンテンツを7件ご紹介します。 【目次】 ■C#の問題がたくさん解ける学習コンテンツ ◆北ソフト工房　C# 練習問題集 ◆TECH

今年も野球は終わりですね*1...こんにちは,野球の人です. このエントリーは,PyCon JP 2017で発表した内容の続きであり, 前回のエントリーの続きでもあります.*2 Scrapyでスクレイピング&SQLite3に保存したデータを, Jupyter pandas matplotlib で分析と可視化をしてみましょう. ３行でまとめると Jupyter本（以下,jupyterbookと略す）はいいぞ！Pythonでデータを操る人すべての必読書やぞ！ pandasのread_sqlとwhere,groupbyで簡単な野球統計分析ができる 率系の指標（打率・出塁率・長打率・OPS）のHistogramで大雑把な打撃の傾向がつかめる 対象の読者 Pythonでデータ分析・可視化をされたい方 前回のエントリーの続きで野球データを使った分析をしたい方 jupyterbookの感想や実際の利用

プログラミングやIT関連技術に関する情報を、以下のようなものを組み合わせて効率よく検索する検索方法を紹介します。 Stack Overflow Slideshare 画像検索 Githubのawesomeレポジトリ Github 背景 近年のOSSを積極的に活用した開発では、常に新しい技術や概念が登場します。全てを取り入れることはありませんが、顧客や社内の色々な事情により、こういった技術を調査して必要に応じて取り込んでいくことが以前よりも多くなっていると思います。このため開発者は以下のような状況に置かれることが多くなりました。 同じプログラミング言語、ライブラリを使い続けることができない 分かりやすい書籍、研修が存在しない 取り組むべき技術について詳しい人が回りにいない しかしこのような状況に陥ったとしても、新しく取り組む技術について素早く把握する必要がありますし、開発においても慣れいない