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技術ようつべチャンネル集 - Qiita
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
CS50 for Japanese: コンピュータサイエンスの入門 – 当ウェブサイトは、Creative Commons ライセンスに基づいて管理されています。
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
新人ITインフラエンジニアに役立つ学習リソース まとめ
まえがき IT業界で10年弱努めて見て、現在は教育部門にいることもあり”新人教育に向いている教材は有りませんか？”という質問を頂くことがあります。 昨今ITに関する様々な知識は情報が溢れていて、少し検索エンジンで調べれば大量のリソースにすぐアクセスができます。 一方で、本当に価値があるものも大量の情報の中に埋もれてしまいがちです。 本記事が目指すポイントとしては、”これからIT業界でインフラエンジニアとして頑張るぞ”という方向けが、短時間で良質なリソースにアクセス出来るようにすることです。(私自身のおすすめ色が強いです) なお、ここで想定する”インフラ”というのは次の要素を想定しています。 サーバ オペレーティング システム ストレージ ネットワーク 仮想化 パブリッククラウド ですから、次のようなカテゴリについては全く触れていない、あるいは触れていてもかなり部分的だと言う点をご理解下さい
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos In this article, we are going to create an entire Computer Science curriculum using only YouTube videos. The Computer Science curriculum is going to cover every skill essential for a Computer Science Engineer that has expertise in Artificial Intelligence and its subfields, like: Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision,
高校レベルの数学から大学の教養数学くらいまでを独学/学び直した - razokulover publog
去年の12月頃から数学の学び直しを始めた。 職業柄少し専門的な、特に機械学習の方面の書籍などに手を出し始めると数式からは逃れられなかったりする。とはいえ元々自分は高校時代は文系で数学1A2Bまでしか履修していない。そのせいか少し数学へ苦手意識があり「図でわかるOO」とか「数学無しでもわかるOO」のような直感的に理解出来る解説に逃げることが多かった。実務上はそれで問題ないにしてもこのまま厳密な理解から逃げているのも良くないなと感じたのでもう少し先の数学に取り掛かることにした。 巷には数学の学び直しについての記事が既にたくさんある。それに自分の場合は何かの受験に成功した！とか難関の資格を取得した！というような華々しい結末を迎えている状態ではない。そんな中で自分が何か書いて誰の役にたつかもわからないが、少なくとも自分と似たようなバックグランドを持つ人には意味のある内容になるかもしれないので、どの
The Twelve-Factor App （日本語訳）
はじめに 現代では、ソフトウェアは一般にサービスとして提供され、Webアプリケーション や Software as a Service と呼ばれる。Twelve-Factor Appは、次のようなSoftware as a Serviceを作り上げるための方法論である。 セットアップ自動化のために 宣言的な フォーマットを使い、プロジェクトに新しく加わった開発者が要する時間とコストを最小化する。 下層のOSへの 依存関係を明確化 し、実行環境間での 移植性を最大化 する。 モダンな クラウドプラットフォーム 上への デプロイ に適しており、サーバー管理やシステム管理を不要なものにする。 開発環境と本番環境の 差異を最小限 にし、アジリティを最大化する 継続的デプロイ を可能にする。 ツール、アーキテクチャ、開発プラクティスを大幅に変更することなく スケールアップ できる。 Twelve-F
《特別開講》社会人のためのデータサイエンス入門
2021年1月12日開講予定の「誰でも使える統計オープンデータ」にさきがけて、「社会人のためのデータサイエンス入門」を特別開講いたします。 本講座では入門編として、統計学の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べます。統計学の基礎を学ぶことにより、活用編である「誰でも使える統計オープンデータ」もより効果的に受講することができますので、この機会にぜひ2講座併せてご受講ください。 「誰でも使える統計オープンデータ」はこちらのページをご参照ください。 講座内容 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち"データサイエンス"力の高い人材が求められている。このようなことを踏まえ、本コースでは"データサイエンス"力の向上を目指し、事例なども踏まえ、データ分析の基本的な知識を学ぶ。 コースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用
Udemyで新春セール開催！ 2020年にUdemyで最も興味を集めたカテゴリートップ5と人気コースを紹介 - はてなニュース
2020年は新型コロナウイルスの流行、それに伴うリモートワーク（テレワーク）やワーケーション、オンライン授業での学習といった大きな社会的変化がありました。 意図せず起きた変化ではありましたが、働き方や学び方の変化は、自分次第で何かを大きく変えられるチャンスでもあります。内閣府の調査*1によると、在宅勤務などで生じた空き時間を新たな挑戦に充て、オンライン学習でプログラミングなどIT関連の学習に取り組む社会人が増えているとのこと。 めまぐるしく変わる社会へ適応するためには、自分にとって必要な情報を見極めるだけでなく、時代と共に学び続ける姿勢も必要。新しい学びはきっとあなたの強い味方になってくれることでしょう。ちょうどオンライン学習プラットフォーム「Udemy」では、2020年12月30日（水）～2021年1月7日（木）の間、対象の講座を1,200円から受講できる新春セールを開催。講座は買い切り
【練習内容公開】イラストを100日練習しました｜燕禅
イラストレーションの練習を100日やりました．知らないことばかりだったので勉強していてとても楽しかったです！ いいタグがあったので記念として初日に描いたものと並べておきます#進化してたらRT見た人もする#画力変化ビフォーアフター pic.twitter.com/WKhBvyZSoi — 都路 燕禅 (@enzen3852) November 29, 2020 イラストの練習を始めてトータル100日を突破しました．一旦立ち止まって初日のイラストと今のイラストを比べてみると，見違えるほど上達できたかなと思っています． そこで今回はこの記事で，私が100日でどんな練習を行い，どんな変化を遂げていったかを振り返ってみようと思います． (追記: 60日目と70日目のイラストの削除について。着物や扇子などの模様は、自分の手元や実家にある実物の写真・インターネットの写真などを複数参考にして、いずれのデザ
ソフトウェア1 (2020)
ソフトウェア1 (2020)¶ 本サイトは、東京大学工学部電子情報工学科・電気電子工学科の進学内定者（２年生、A1ターム）を主たる対象としたソフトウェア１の講義ページです。C言語の基礎を勉強します。 電気系の学科のslackにて講義に関する通知を行うので、常時学科slackをチェックするようにしてください。 電気系の2年生は最初のオリエンテーションで全員slackに招待されるはずですが、もし招待されていなければ松井まで連絡してください。 3年生は既に全員招待済みのはずです。電気系以外の履修者、および4年生は招待されていないので、松井まで個別に連絡してください。 本サイトは2020年度版です。2021年度版はこちら。 ニュース¶ [2020.11.16] Q&Aにweek7を追加しました。 [2020.11.12] week7、およびバージョン管理を追加しました。 [2020.11.09]
社会人のためのデータサイエンス演習
この度、「社会人のためのデータサイエンス演習」の開講に先立ち、入門編となる『社会人のためのデータサイエンス入門』を特別開講しております。 データ分析の基本的な知識を学ぶことができる内容となっており、『社会人のためのデータサイエンス演習』と併せて学習していただくことで、より理解が深まるかと思います。この機会に、ぜひご受講ください。 ※「《特別開講》社会人のためのデータサイエンス入門」は、修了証の発行はございません。 ＞＞入門編はこちらから＜＜ 講座内容 総務省統計局が提供する講座、ビジネスの現場で求められているデータサイエンスをわかりやすく解説します。 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち“データサイエンス”力の高い人材が求められている。本コースでは“データサイエンス”力の向上を目指し、事例なども踏まえ、ビジネスの現場で使われる実践的なデータ分
リクルートテクノロジーズ エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2020年度版） | Recruit Tech Blog
こんにちは！ リクルートテクノロジーズでセキュリティエンジニアとして活動している、藤原 巧です。 毎年恒例となっており、大きな反響をいただいている、エンジニアコースの新人研修の内容を紹介させていただきます。 研修の概要 リクルートテクノロジーズでは、新卒採用の新人向けに３ヶ月間の技術研修を行っています。この技術研修では大きく分けて２つのコースが設けられています。 1. プログラミングやWebサービスの構造の基礎を体系的に学び、その後一人につき、ひとつのスマホサイトを企画からリリースまで行うコース 2. 一定以上のプログラミングスキルと開発系経験がある新人に向けた、実際の開発で必要となる様々な技術要素をより深く学び、その後実際のサービスでチーム開発にてOJTを行うコース 今回公開するのは 2. で使用した資料です。 この技術研修は、そのほとんどの部分を内製で実施しています。 この研修の最大の
アメリカの美大で学んだこと05:「絵がうまい」より大切なこと｜Kenta Shimbo
突然ですが絵がうまい人ってたくさんいますよね。 SNSなんか見てると、もう全人類が自分より絵が上手いんじゃないかって思えてきて、凹むことさえあります。笑 僕は23歳のド素人として美大に入学したので（うちの学校はポートフォリオ審査や美術スキルのテストは無いので本当に素人でした）、入学時点でのスキルは学校内ではすごく下の方でした。 さて、絵がうまいのはコンセプトアーティストとして働く上で当然大きなアドバンテージになりますが、一番大事なことが「絵がうまいこと」かと聞かれれば、、、どうなんでしょう？ 今回は「絵がうまいこと」よりもっと大切なことがあるぞ、と教わった授業の話です。 絵の天才じゃない人は何で勝負するの？学校が３年目に突入すると、基礎授業が終わり、だんだんとコンセプトアートらしい授業が始まります。そんな中、ある授業で教授がこんな質問をしてきます。 「さて、この中（教室内）に絵の天才はいな
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
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