現代的システム開発概論 20242024年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です
【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita
はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい
【極上パワポの宝庫】経産省の委託調査報告書には、なぜ日本で一番きれいなパワポが集まるのか｜パワポ研
みなさんこんにちは。 資料デザインのリサーチや分析に取り組むパワーポイントのスペシャリスト、パワポ研です。 いつも企業が出しているパワーポイントの分析結果などを紹介しているのですが、本日は良いパワーポイントが見れる場所とその理由を紹介します。 どこで見れるのかずばり、経産省のHPです。以下のURLより「委託調査報告書」を確認ください。ご存じの方も多いかもしれませんね。 トップはこんなページになっています。 トップ的なページこの中で、例えば「令和4年度分の掲載一覧（PDF形式：48KB）」を押してみましょう。 令和4年度分の掲載一覧こんな感じのリストがずらっと並べます。エクセルでも同じようなものがダウンロードできます。正直見づらいですが、このリンクの一つ一つが調査報告書になっています。 何ですごいのか数と質です。 数のすごさ 数については、パワーポイント形式以外（ワード）の報告書もかなり混じ
市町村変遷パラパラ地図
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以前やった社内向けDNS勉強会の資料を公開してみた | DevelopersIO
ども、ゲストブロガーの大瀧です。 クラスメソッド在籍中の2018年2月頃社内向けにDNS勉強会を全4回で開催したことがあり、そのときの資料がひょこっと見つかったので公開してみます。(正確には第3回は聖剛さん担当だったので一緒に公開してもらいました、感謝。) 第1回 DNS入門 : DNSのしくみ、キャッシュ 第2回 DNSコンテンツサーバー : DNSサーバーの分散構成とゾーンの委任 第3回 DNSセキュリティ : DNS関連の攻撃手法とDNSSEC 第4回 AWSのDNSサービス : Route 53とAmazon DNS DNSについての理解を深める一助にしていただければと思います。現職(SORACOM)でももちろん超重要な技術です！ 第1回 DNS入門 スライド共有サービス終了に伴い、公開終了 第2回 DNSコンテンツサーバー スライド共有サービス終了に伴い、公開終了 第3回 DNS
世界の怪事件・怪人物
No.170 女スパイ マタ・ハリ No.169 ゾンビの原点 No.168 不謹慎ゲーム No.167 「サンタフェの奇跡」と呼ばれる螺旋（らせん）階段 No.166 グーグルアース・グーグルストリートビュー No.165 奇妙な写真集2 No.164 人間を襲うUFO No.163 撮影された異星人の姿 2 No.162 テレビロケ取材中の怪異 No.161 ハチソン効果 No.160 奇妙な写真集 No.159 日本における人肉食 No.158 2036年からやって来たタイムトラベラー・ジョン・タイター No.157 人体発火現象２ No.156 数百人の少年を犯して殺害した同性愛者・ジル・ド・レ No.155 世界で最も有名なUFO回収事件 ～ ロズウェル事件 No.154 虐殺のあった屋敷を観光地化・リジー・ボーデン・ハウス No.153 UMA（未確認動物）07 ～ 本物と偽物
博論は宝の山／テーマが決まったら真っ先に博士論文を読もう
物事の調べ方にはいろいろあるが、新しいトピックだと、なかなか適当な文献が見当たらないことも多い。 先日も書いたが、本に載っているのは「最新」の情報ではない。書いたものが本になるまでには、かなりの時間がかかるのだ。 さて、研究は「早い者勝ち」の世界だから、誰も手をつけてないことか、まだあまり手がつけられていないことをやることになる。そのため取り扱うトピックはよりマイナーになっていく。 どマイナーなトピックなど、書いても売れないから、書店で買える書籍にはならない。では、それはどこにあるか？ 答：博士論文にある。 新しく、いっぱしの研究者になろうとする者が書く博士論文。 新参者が、すでに分厚い先行研究がある（その業界では）メジャーなトピックにチャレンジしようというのは、これまでの蓄積をひっくり返せる何年に一度出るか出ないかという実力者か、単なる勘違い野郎である。 もっと慎ましやかな庶民研究者は、
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