東京大学のAWS入門資料がいい感じだったので最新のAWS環境でも実行できるようにしてみた - Qiita
きっかけ 東京大学のAWS講義「コードで学ぶAWS入門」、いわゆる東大AWSってやつがが良いらしいと聞いたのでやってみました。 確かにこれは良いです。クラウドをこれから学びたい方にぜひおすすめ。 集中講義的に休日に半日もあれば学べます。 かかるAWS費用もわずか。 ほとんどのチュートリアルがAWSの無料枠で実行できてしまいます。ディープラーニング用のGPUインスタンスをぶん回すところは有料です。それでも数百円で済みます。 これは一通りハンズオンをやってみたAWSの費用です。 もはや学ばない理由が見当たりませんね。 これを書いた理由 けっこう有名な講義資料なのでいまごろ紹介するまでもないネタかと思っていましたが、いざやってみたらハンズオンのコードが最近のAWS環境では動作しない箇所がいくつかあったので。 動作するように修正した手順をまとめておきました。 本記事がはてブを950件ももらってしま
しょーもない事務作業を快適にするためのツールを作りたいとき 〜セキュア意識の高い会社編〜 - Qiita
Pythonインストールできないんだけど！ なんかいつもこれ同じ作業してるよな、自動化出来ないかな…よしやったる！ ↓ みんなー！こんなツール作ったよー、使ってみてー！ ↓ そして起こる「ちょっと、俺、.pyとかいう拡張子使えないんだけど」の声。 会社のPCって外部のアクセス禁止だったり新規ソフトウェアのインストール制限があったりと、色々制約がありますよね。この制約のせいで、作ったはいいが使えなかった、みたいな理不尽なハマり方したり、一方で試してみたら意外とこれ動いちゃうんだ！？みたいなこともあったりするので、ここではそんなずる賢い業務改善を必死に考える社員のみんなに、どれでやれば利用可能なツールづくりができるのか、その選択肢を載せていくよ。 Python + exe化ツール(Pyinstaller) やっぱ中身含めてファイル操作系でちょこちょこやるならPythonが楽だよね。ただ、Pyt
2ヶ月でAWS認定12冠したので攻略法を語ります - Qiita
AWS認定 is 何？ 人気のクラウドサービス「アマゾンウェブサービス」が提供している認定資格試験です。パソコンで実施するタイプの選択式テストとなります。 時流に応じて資格数は増減しています。だいたい10件ちょいです。 2023年度：12資格 2024年度：10資格（→また12に増える予定） 何をやったの？ 昨年末、急に思い立って認定資格を2ヶ月でコンプ（全冠）しました。 すいません、ちょっと盛りました。登竜門の「SAA（ソリューションアーキテクト アソシエイト）」だけは3年前に取っていました。 残りは週に1〜2件のペースで取得していたことになります。 資格に挑戦した理由は？ 実は私、「資格を取ること」にあまり価値を感じていませんでした。 勉強に多くの時間を使う必要があり、他のことができなくなる 机上学習やるならハンズオンに時間を割く方が実務に活きやすい 数が多すぎて、全冠なんて自分とは別
工数管理というものを理解する - Qiita
エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約3分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 はじめに 工数管理はプロジェクトの成功に欠かせない要素です。工数を正確に見積もり、管理することで、プロジェクトの遅延を防ぎ、クライアントやプロジェクトメンバーの信頼を得ることができます。 本記事では、工数見積もりの重要性とその手法、そして失敗しないためのポイントについて書きたいと思います。 「もっとこうした方が良いよ！」 や 「うちの会社ではこの様な考えで取り組んでます！」 があればぜひコメント欄で教えていただけますと幸いです。 工数とは？ プロジェクトや業務を完了するために必要な作業時間のことを指します。 「人日」 や 「人月」 と呼ばれており、1人日は8時間、1人月は160時間（1日8時間、平日20日稼働）で表現するケースが多
急に仕事で英語を使うことになった社会人に贈るまとめ(便利ツール/コンテンツ) - Qiita
急に仕事で英語を使うことになった社会人に贈るまとめ(便利ツール/コンテンツ/勉強本) 新規案件参画初日。 Goやk8sを使えることなってワクワクしていたあの日、 参画してすぐにチーム内のエンジニアで日本人が自分以外に一人であること、 それ以外のチームメンバー全員が外国籍のメンバーになることを知らされた そこのあなた！ 数年前の私です（笑） さらに2ヶ月後には、開発チームで唯一の日本人になって死にそうになりました。 その時は突然にやってきます。 当時、私の英語の経験というと大学受験の対策のみと言っていいほどで、 そこから10年以上経過していたため、高校英語すらも怪しい状態でした。 英語学習を開始して 半年ほど経過した時のレベルがTOIEC450程度だったので、学習開始当初はおそらく400点を切っていたレベルであると思います。 そこから英語学習を開始し、2年ほど経過した今では、便利ツールを活用
WBSについて学び直した - Qiita
エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です！ また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約3分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 本記事を書こうと思った経緯 プロジェクト管理をする上でWBSに触れる機会が多いものの、表面的な理解しかできておりませんでした。 「何のために使うのか？」 「この手法を活用し、どの様な責務を持たせるべきなのか？」 を理解したい。そして実践したい。 その結果、プロジェクトにおける工程管理を「正しい知識を持って」「より円滑に」プロジェクトを進めたいと思ったためです。 いくつか記事を見ながら学び直した内容を要約してみました。 実務でWBSを活用したときのつらみや感じたことを織り交ぜながら本記事を完成させたいと思います。 主観が多いため 「もっとこうした方が良いよ！」 や 「うちの会社ではこの様な考えで取り組んでます！」 があればぜひコメン
サイバーセキュリティ情報インプット集 第1.0版 - Qiita
定期的に更新・追加していきます。 セキュリティガイドライン、フレームワーク集 サイバーセキュリティガイドラインやフレームワーク等を参照することは、自組織でのセキュリティステータスを把握し、実際にセキュリティ施策を打つうえで非常に重要となります。 ただ、これらの文書の要件を満たすような施策を実施するためには、 1. 自組織が適用（組織・技術的に対策）したい各種ガイドラインやフレームワーク等を選定する 2. これら文書における抽象的な要件を具体的な要件へ落とし込む 3. 具体的な要件を満たすために最適なセキュリティ策を実施する のような流れを踏む必要があります。 2、3についてはセキュリティ策や技術動向に精通したセキュリティ専門家による対応が求められますが、1については自組織が目指す目的に依存するため専門家の手を借りずともある程度は対応することができます。 また、業界や技術等の軸で存在感のある
テーブル・DB設計するときの極意 - Qiita
はじめに 「テーブル・DBを設計するときのさいきょうの極意」を完全に理解したので 初心者（私）向けに共有する記事です。 どうぞ揉んでいただければ幸いです。対戦よろしくお願いします。 さいきょうの極意 初心者が「テーブル・DB設計して」と言われると、 「アソシエーションってあったよね・・・バリデーションも？中間テーブルを使うときと使わないときと・・・」と大変に混乱し、何から手をつけていいかわからなくなります。 そんなあなたにこれ！ テーブル・DB設計は「属性」と「関係」の２つだけ 「属性」は必要なものを書くだけ 「関係」は 1:1 / 1:N / N:N しかない（しかも、ほとんど 1:N） これが極意だ！！！ 一般的な、「ユーザーがいて、投稿ができて、コメントといいねができるサービス」で考えてみましょうか。 users / posts / comments / likes のテーブルが必要
IPA高度資格「情報処理安全確保支援士」暗記すべき用語を体系整理 - Qiita
はじめに ◆この記事は何？ IPA高度資格「情報処理安全確保支援士」のシラバスに掲載されている用語の備忘録です ◆対象は？ 情報処理安全確保支援士の試験勉強をされる方 ◆この記事のねらい 試験範囲の用語の階層を整理します 試験勉強の一助となれば幸いです ◆この記事について シラバスの用語を参考書等を読みながら自分なりに整理した私の暗記用のノートです 試験に向けて高頻度で更新しています ご助言、誤り等あればご指摘いただけると幸いです 試験範囲全体 試験範囲の分解 暗号 認証 ネットワークセキュリティ データベースセキュリティ クライアントセキュリティ httpセキュリティ メールセキュリティ 攻撃と対策 注目技術 ※参考文献の目次をベースに、試験範囲を分解 暗号技術 共通鍵暗号方式 ブロック暗号 ECBモード CBCモード CTRモード（Counterモード） ストリーム暗号 公開鍵暗号方式
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた - Qiita
ITスキルロードマップ roadmap.sh がすごい。AI and Data Scientist について対応する本をまとめた機械学習データ分析キャリアデータサイエンスデータサイエンティスト Developer Roadmapsというサイトがすごいです。ITエンジニアの分野別にスキルアップのロードマップが示されています。 言語、基盤、アプリ、かなり網羅されています。 その中のAI and Data Scientist Roadmapについての推薦図書まとめです。 雑感 これだけ学んでいれば「こいつ知ってるな」感がありますね。ただ気になる点としては ビジネス、ドメイン知識や分析目的定義などのスキルについて言及がないのは残念。 いきなり数学から入るコースになってますが、一旦は飛ばしてコード写経してから戻ってきても良いと思います。ここで挫折すると勿体無いので。 計量経済学重視の観点はいいですね
1行もコードを書かずに画像生成AIツール作ってみた - Qiita
以下のXを見て、早速「Create」を試してみたので、実際に使った所感をまとめます AIがリアルタイムでWebページを作ってくれる神サイト ㅤ 会話だけで、理想のUIを実現することが可能 ㅤ 使い方・活用法をツリーにまとめます！ ㅤ ブックマーク保存をおすすめします↓ pic.twitter.com/J1cJkUkyO8 — すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 (@SuguruKun_ai) March 25, 2024 一言で言うとヤバいです... 詳細は以下のサイトでも解説しています Createとは Create 公式サイト Createは、1行のコードを書かなくても自然言語を使って、高度なAIを搭載したアプリやツールが作成できる生成AI搭載のノーコードツールです。 エンジニアでなくともChatGPT APIやStable Diffusion APIを組み込んだアプリが簡単に作れ
部署異動の際の Power Apps や Power Automate の引継ぎについて - Qiita
はじめに これまで、作成した Power Apps のアプリや Power Automate フローに共同所有者を追加する方法等について書かれている記事もあるという認識ですが、部署異動の時期だと思うので、改めて情報を整理してみたいと思います。 方針決め まず、部署異動の際、元々の作成者について、 Power Apps のアプリや Power Automate フローの所有権限を削除するのか、つまり、アクセス権をはく奪してアクセスできなくするのか、あくまで、引継ぎ先の人を共同所有者を追加するだけに留めるのか、方針を決める必要があると思います。 こちの方針により実際に行うことが変わってきます。特に決まっていない場合はこれから書く内容も踏まえ、どちらにするか判断するのでも良いかと思います。 個人的には、余程の事情がなければ、元々の作成者も所有者として残しておく方法の方がいいと思います。 これから
機械学習による株価予測 - Qiita
こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google Colaboratory Windows 10 目次 1．目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker
TCP/IP構造と通信 - Qiita
OSIとTCP/IP構造 OSI参照モデルとTCP/IPプロトコルスタックの対応関係を示しています。 OSIモデルはデータ通信のための抽象的なモデルで、7つの階層（レイヤー）から成り立っています。 一方、TCP/IPプロトコルスタックはインターネットで実際に使用されているプロトコルの集まりで、4つの階層から構成されています。 TCP/IPの４層構造 アプリケーション層：OSIモデルのアプリケーション層、プレゼンテーション層、セッション層に相当します。HTTP、FTP、SMTPなどのプロトコルが含まれます。 トランスポート層：OSIモデルのトランスポート層に相当します。TCPやUDPがこの層で動作します。 インターネット層：OSIモデルのネットワーク層に相当します。IPプロトコルがこの層で主に使用されます。 ネットワークインターフェース層：OSIモデルのデータリンク層と物理層に相当します。E
『技術書の読書術』を読んで覚えておきたいテクニック - Qiita
はじめに 今回紹介する本 「技術書」の読書術 達人が教える選び方・読み方・情報発信&共有のコツとテクニック ITエンジニア本大賞という企画でこの本のことを知り、 技術書のインプットが足りてないなと思う時期だったため、改めて技術書の読み方を学んでみようと思い読んでみました。 本書の構成を簡単にお伝えすると以下の３部で構成されております。 第１部 選び方 第２部 読み方 第３部 情報発信＆共有 各部ごとに２人の著者それぞれが章を受けもってそれぞれ書かれている感じで、１冊の本なのですが、読書術を２人の視点から学べるお得な本となっております。 この本は次のような方におすすめできると思いました。 これから技術書を読み始める人 技術書を読んでいるがまだ数冊、読み方など考えたことがない 自己流でこれまで読んできているが他の人がどのように読んでいるのか知りたい この記事では「第２部 読み方」について特に印
機械学習による株価予想の十八手 - Qiita
1. 株価はサプライズによって動く 株式相場には常にプロの投資家がうごめいており、各銘柄の各種業績数値を常に予想して投資活動をしている。そんな状況下において、仮に「売上が前年比2倍」という決算が発表されても、株価が2倍になるわけではない。むしろ3倍が予想されていたのに、2倍だったら失望売りとなる。つまり事前予想と比較してこそ意味があり、staticな値や過去実績との比較を特徴量にすることはあまり意味がない。事前予想と決算の乖離、または前回予想と今回予想の乖離こそが意味のある特徴量であると言える。 2. 業績数値の単純な変化率では株価インパクトは測れない 営業利益の事前予想100億円に対し、決算が200億円の場合、 変化率 = （ 実績 - 予想 ) / 予想 の計算式を使うと、変化率は100%となる。 この変化率を特徴量にするのは一見もっともらしいが、株においてはこれは使いづらい。 営業利
インデックスを理解したい - Qiita
はじめに みなさんはDBのインデックスを正しく使えていますか？ 私はなんとなく「DBのパフォーマンスを向上するためのもの」という認識はあったのですが、 どのような場面で使うものなのか、逆にどのような場面では使うべきでないのかなど 明確に理解できていませんでした。 今回はそんなインデックスについての理解を深めたいと思います。 インデックスとは インデックスとは、その名の通り「索引」です。 表現の仕方と変えると、(x, a)という形式の配列であるとも言えます。 xというキー値とそれに結びつくaというデータ情報があり、 これを利用することですべてのデータを網羅して見ることなく、 まさに本の索引のように目的のデータにたどり着くことができます。 インデックスはSQLのパフォーマンスを改善するための非常にポピュラーな手段であり、 理由としては下記の3点が挙げられます。 アプリケーションのコードに影響を
AWSの生成AIで社内文書検索！ Bedrockのナレッジベースで簡単にRAGアプリを作ってみよう - Qiita
この記事について AWSコミュニティ最大級のイベント「JAWS DAYS 2024」内のワークショップにて実施したハンズオンコンテンツとなります。 イベントでは口頭で説明しながら実施しますが、この記事さえ読めば誰でも体験できるように作っていますので、当日イベントにお越しになれない方もぜひご活用ください。（スムーズにいけば30分程度で完了します） 本ハンズオンの実施にあたり、多少の課金（数十円〜数百円以内）が発生することをご了承ください。実施後には忘れず不要なリソースの削除をお願いします。 なお、Bedrockのモデル呼び出し料金はAmazon製のTitanシリーズを除き、マーケットプレイス扱いとなるためAWSクレジット（クーポン）の適用範囲外となります。 ※事前にAWSアカウントの作成をお願いします。クレジットカード情報が必要です。ログイン用のEメールアドレスとパスワードをお忘れなく！ 0
Python だけで作る Webアプリケーション(フロントエンド編)ーはじめに - Qiita
お疲れ様です。 今日からは「Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)」について部分いたします。 はじめに 設計方針 共通部分の作成 ログインページ 商品一覧ページ 商品詳細ページ カートページ 注文一覧ページ 注文詳細ページ まとめ 今回は10の記事に分けて投稿するようにします。 今日は「はじめに」について部分いたします。 なぜ本書を書いたのか 本書は主に以下のような方を対象にしています。 Web アプリケーションの構築経験がない新米エンジニア Python はかけるが、HTML/JS/CSS が苦手な Pythonista 細かい UI の設定はせず、検証・デモ用の Web アプリを短期間で作りたい開発チーム どうやって作ったか 対象読者の悩みを解決するために、次の 3 つの要素が必要と考えました。 Web アプリケーションの基礎知識 参考にしてもらえる品質
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エンジニアにも知って欲しいChatGPT基本テクニック - Qiita
