世界中の大学のコンピュータサイエンスやプログラミング講座が日本語で学べる「MOOC」（大規模公開オンライン講座）サイトまとめ。2024年版
世界中の大学のコンピュータサイエンスやプログラミング講座が日本語で学べる「MOOC」（大規模公開オンライン講座）サイトまとめ。2024年版 インターネット上にはコンピュータ関連の情報があふれていますが、その情報の正確さや網羅性は玉石混淆で、いざそれらから学ぼうとしても取捨選択の段階で立ち止まってしまうこともあるはずです。 そうしたときに頼りになるもののひとつが大学のような専門の教育機関による講座であり、それらの講座を有料もしくは無料で提供する「MOOC」（Massive Open Online Courses：大規模公開オンライン講座）のWebサイトはここ数年で広く知られるようになってきました。 そこで本記事では、世界中の大学の講座などを提供している主要なMOOCサイトから、日本語で学べるコンピュータ関連の講座で、しかも無料で学べるものをピックアップしてみました。 もちろん、MOOCサイト
データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
Rustでリレーショナルデータベースを自作したときの成果と反省と学び - better_hacking_life
はじめに この記事では、個人プロジェクトとしてRust言語でリレーショナルデータベースを開発した経験（もう五ヶ月も前...）について、その成果と反省、得た学びを共有します。 DBMSを自作した理由 自分がDBMSの自作に着手したのは、『Designing Data-Intensive Applications』という本の内容を深く理解するためでした。 この本は、データシステムの設計と運用において最も大切な「信頼性」、「拡張性」、「保守性」を保証する方法論を、豊富な文献を引用しつつ、理論と実践の橋渡しを巧みに行いながら、丁寧に説明している名著です。読んだことがない人は速攻購入してくだい。本当にいい本です。 この本は、データベースの内部構造に関する話も豊富に含まれていたので、「データベース自作してみようか...」という気持ちになりました。 Rustを採用した理由 データベースの実装のついでに、
勉強方法について - Don't Repeat Yourself
最近よく聞かれるのですが、実際のところ答えに困ったので普段何をしているかをメモしておこうと思います。自分語りです。前提として、筆者はソフトウェアエンジニアであり、ソフトウェアエンジニアとしてどうしているかという話をしています。 学び方 学ぶ際に気をつけていること 濃淡をつける 身体知を大事にする 時間がかかることを前提とする まとめ 学び方 学ぶチャネルは学ぶ対象に完全によります。大別するとふたつかもしれません。 文字媒体（技術書やドキュメント、チュートリアル）を読んで学ぶ。 「大規模言語モデル」「TypeScript」のような大きなテーマを学ぶ際は、基本的に技術書を読んでいます。 YouTubeなどの動画を見て学ぶ。 技術書やドキュメントを読んだ上で、特定のテーマについて具体的に知りたくなったときに利用しているかもしれません。 最近だと、Neovimのセットアップについてよく海外のストリ
【Day 2】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
自己紹介 データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（202.01.09時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←普段はXで活動しています。ありがたいことに、フォロワーは6500人を超えました😌 プロフィールページ👇👇👇 X👇👇👇 Day2の概要 Day2のテーマは「Prompting and Augmented Language Model」ということで、LLMの活用法に焦点が当てられている。（学習済みLLMを追加学習なしで活用する技術について） 項目としては大きく3つ。 プロンプティングや文脈内学習とは何か プロンプティングによる性能改善方法 Augmented Language Modelの概要 LLMの使い方に焦点を絞っているので、今回の授業だけでも幅広い人に役立ちそう。 言語
t-wadaさんと学ぶレガシーコード改善ワークショップのつくり方～虎の巻～ - Qiita
昨年、テスト駆動開発のエバンジェリストである和田卓人(t-wada)さんと共同で、社内で2回のレガシーコード改善ワークショップを開催しました。概要については、以下の記事に詳しく書かれています。 このワークショップの最大の特徴は、実際の製品のソースコードを対象に自動テストの作成やリファクタリングを行うことです。 題材となるコードを探す作業から始めるため、準備には手間がかかりますが、開発チームがレガシーコードに向き合うスキル・マインドを育成するために非常に有効な手法だと感じています。このため、今年も他の製品開発チームを対象に同様のワークショップを計画しています。 この記事では、今後の開催に向けてこれまで運営として取り組んできたことをまとめ、「レガシーコード改善ワークショップの良いところ」と「ワークショップ開催の具体的な流れ」として説明します。 レガシーコード改善ワークショップの良いところ 参加
理解が進んで記憶が定着！ 「コーネル式ノート術」で「資格試験勉強」がかなりはかどる - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
あなたは資格試験の勉強をするとき、ノートをとっていますか？ 難なくノートをとっている方がいる一方で、「わざわざノートをとっていたら時間がかかりそう。勉強の効率が落ちるのではないか……」「いざやってみると、紙面がぐちゃぐちゃになりがち。こんなノートでは意味がなさそう」とお悩みの方も多いでしょう。 そこで今回、そんなお悩みを解消でき、資格試験の勉強にもってこいな「コーネル式ノート術」をご紹介します。筆者の実践模様や感想も詳しくお伝えしますので、ぜひ最後までご一読ください！ 【ライタープロフィール】 こばやしまほ 大学では法学部で憲法・法政策論を専攻。2級FP技能検定に合格するなど、資格勉強の経験も豊富。損害保険会社での勤務を通じ、正確かつ迅速な対応を数多く求められた経験から、思考法やタイムマネジメントなどの効率的な仕事術に大変関心が高く、日々情報収集に努めている。 「コーネル式ノート術」とは
PostgreSQLの仕組みから学ぶために必要な資料 - そーだいなるらくがき帳
質問されることが多いのでPostgreSQL初学者が運用を行うためにしっておく知識に必要な内容をまとめる。 PostgreSQLの基本的なアーキテクチャ PostgreSQLのアーキテクチャを知らないと自分がやっている作業が危険な作業かどうかわからないし、パラメータの意味もわからない。 そこで以下のリンクを読むと良い。 富士通が後述の資料を参考にまとめたのだろうなと思われる記事。 非常によくまとまっているのでわかりやすい。 www.fujitsu.com もっと細かく知りたいならPostgreSQL Internalsがおすすめ。 富士通の資料と重複するところがあるがこっちが本家。 Githubで管理されているので誤字脱字などあったら気軽にPRを出してほしい。 www.postgresqlinternals.org PostgreSQL Internalsが少し古いので最新事情で知りたい場
時間のあるときに読むと良さそうな記事 - フジイユウジ::ドットネット
能登半島地震で被災されたすべての方にお見舞い申し上げます。また対応に当たられているすべての方を心よりリスペクトします。 とりあえず、ぼくに今すぐできることが献血くらいしかなかったので、初詣のついでに献血をしてきました。限定グッズの干支のぬいぐるみをもらった。かわいい。 (献血も被災地支援になるかどうかはわからないが、まあ何かの役には立つだろう。被災地支援や募金・義援金はもう少し情報が出てから頑張りたいと思う。) ところで2024年になった。なりました。 いつも年が明けると、僕の視界に入るインターネット経由の情報の潮目が変わるなと思っている。 年末までは、振り返りブログやツイートが多く、とても学びがあるが、年が明けると「やるぞ」みたいな気持ちの話にスイッチされる。 あくまで個人的な感覚だが「ここからやるぞ」というときほど、過去から学んで「おお、今年はこれを頑張ろう」となる方が好きなので、年始
【育成施策】AWS Skill Builder の圧倒的な量、圧倒的なクオリティの無償コンテンツを活用し、ポテンシャル採用メンバー向けの育成カリキュラムを考えてみた | DevelopersIO
ポテンシャル採用メンバー向け カリキュラム AWSの基礎知識を学べるコースを3つほどピックアップしました。 3つ目の「Security Fundamentals」は、セキュリティプロフェッショナル向けの内容ではありますが、 順番に履修していくことで、十分理解できる内容かと考えております。 AWS Cloud Practitioner Essentials (Japanese) (Na) 日本語実写版 このコースは、特定の技術領域ではなく、アマゾン ウェブ サービス (AWS) クラウドを全体的に理解したい方を対象としています。受講者は、AWS クラウドの概念、AWS のサービス、セキュリティ、アーキテクチャ、料金、サポートについて学習し、AWS クラウドについての知識を深めます。このコースは、AWS 認定クラウドプラクティショナー試験の準備にも役立ちます。 AWS Technical Es
シェルスクリプトとの対比で理解するPythonのsubprocess - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の ikasat です。 皆さんは git, ssh, rsync のような外部コマンドを呼び出すスクリプトを書きたくなったことはありますか？ 個人的にこの類のスクリプトは最初はシェルスクリプトとして書くのですが、改修を重ねるうちに肥大化して処理も複雑になり、 後から Python のような汎用プログラミング言語で書き直すことがよくあります。 外部コマンド呼び出しを書き直す際に、Git 操作のために pygit2、 SSH 接続のために paramiko のようなライブラリをわざわざ使うのは大がかりだったり、 rsync に相当するようなこなれたライブラリが存在しなかったりする場合があります。 そのような時は標準ライブラリの subprocess モジュールを利用し、Python から外部コマンドを呼び出すことになるでしょう。 しかしながら、Python のチュートリアルペ
Writing a C compiler in 500 lines of Python
A few months ago, I set myself the challenge of writing a C compiler in 500 lines of Python1, after writing my SDF donut post. How hard could it be? The answer was, pretty hard, even when dropping quite a few features. But it was also pretty interesting, and the result is surprisingly functional and not too hard to understand! There's too much code for me to comprehensively cover in a single blog
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概
個人運用k8sクラスタの構成要素の技術選定 - でこてっくろぐ ねお
これは、k8sクラスタを個人で運用する際に行った構成要素の技術選定の記録である。 技術選定の理由を書くのも見るのも楽しい、という心情のもとにここに公開する。 前提知識 以前、こんなエントリを書いた。 bitcoinのfull nodeをAWSでなるべく安く運用してみる - でこてっくろぐ ねお 上記の通り、個人でbitcoinのfull nodeという、状態をバリバリもつサービスを、AWSでのコスト面で最安を狙って作り運用を行っていた。 しかしその後、Oracle Cloudで運用したほうが安くなることに気づいたため引っ越した。 Oracle CloudではARMのVMが4台無料で使えて複数台構成が組め、AWSやGCP同様k8sのマネージドサービスもあり、また仕事でk8sを扱う部署に異動したのもあり、勉強のためk8sクラスタ上で運用することにした。 構成要素 以下の構成要素を選択している。
ニューラルネットワーク入門
Pythonコードで理解するニューラルネットワーク入門 ニューラルネットワークの仕組みや挙動を、数学理論からではなく、Pythonコードから理解しよう。フルスクラッチでニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network）を実装していく。 第1回 Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう（2022/02/09） 本連載（基礎編）の目的 ・本連載（基礎編）の特徴 ニューラルネットワークの図 訓練（学習）処理全体の実装 モデルの定義と、仮の訓練データ ステップ1. 順伝播の実装 ・1つのノードにおける順伝播の処理 ・重み付き線形和 ・活性化関数：シグモイド関数 ・活性化関数：恒等関数 ・順伝播の処理全体の実装 ・順伝播による予測の実行例 ・今後のステップの準備：関数への仮引数の追加 第2回 図とコードで必ず分かるニューラルネットワークの逆伝播（2022/02/16）
なぜRustなの？と言われた時のために
20 秒で概要 当記事では、Rust における以下の 4 つのいいところを特徴を紹介します。 他の言語と比較しながらコンセプトを学ぶことで、なぜ今 Rust を学ぶべきかを理解できます。 Rust はメモリ安全な言語です Rust はリッチな型システムがあります Rust はエラー処理が分かりやすい Rust は健全なコミュニティの有るエコシステムです また以下のような、Rust 学習における最初の一歩のお手伝いもします。 環境のセットアップ 写経に適したチュートリアルの紹介 躓きポイントの紹介 Rust のいいところ Rust はメモリ安全な言語です。 これまでのメモリ管理手法 プログラミング言語によるメモリ管理には、これまで 2 種類の方法が有りました。 プログラマが全責任をもって管理する 例）C 言語 char *str; int length = 100; // 100byte（半
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Go言語でつくるREST API開発 2024年版
Generative AI for Beginners
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR"
