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itに関するhorihorioのブックマーク (50)

  • プログラミングに関する情報を英語でググるときのコツ - koogawa blog

    あけましておめでとうございます!今年もブログをよろしくお願い致しやす🙏 さて、私はプログラミングに関する情報を調べる際、基的に英語でググるようにしています。理由は単純で、英語のほうが圧倒的に情報量が多いからです。このエントリではいつも私が英語でググる際に使っているキーワードなどをメモしておきます。 実装した機能がうまく動かない場合 〜が表示されない メソッドなどが呼ばれない/実行されない プログラムで〜したい 2つの違いを知りたい 〜かどうかをチェックしたい 〜を検知したい 〜の実装方法を知りたい 〜についての最良の方法を知りたい あわせて読みたい 実装した機能がうまく動かない場合 〜 not work でググります。「動く」だからといって move で検索しても期待した検索結果にはなりません。 さらにOSバージョン等を指定する際は 〜 not work in iOS 12 のように

    プログラミングに関する情報を英語でググるときのコツ - koogawa blog
  • オポチュニティがあるなら締切までに勉強すればよい ─ チャンスを引き寄せるアピールと仕事術 - GeekOutコラム

    こんにちは。Twitterではところてん(@tokoroten)として活動している中山心太です。 昨年(2017年)気が付いたら社長になってしまい、自社サービスを開発する資金を稼ぐため、さまざまな会社からお仕事をいただいております。 この2月に「5社同時に働いてみて分かったこと」というブログ記事を書きましたが、今はさらに増えて同時に6社の仕事をこなしており、曜日ごとの内訳はこのようになっています。 月曜・火曜 半導体検査装置の研究開発、C++で画像処理 水曜日 隔週:SI企業の機械学習部門のメンター、顧問 隔週:ECサービス会社の顧問 木曜日 モバイルアプリ用のミドルウェア開発会社で、レコメンデーションや予測ロジックの研究開発、Jupyter、Python 金曜日 隔週:音楽ベンチャーの新規事業開発支援 ゲーム会社でゲームディレクター、Unity、C# これに加えて、自社サービスの開発とし

    オポチュニティがあるなら締切までに勉強すればよい ─ チャンスを引き寄せるアピールと仕事術 - GeekOutコラム
  • [PDF] IT関連産業の給与等に関する実態調査結果 平成29年8月21日 経済産業省

    IT関連産業の給与等に関する 実態調査結果 平成29年8月21日 経済産業省 1  目次  <1> 調査の背景と趣旨 p.02 <2> IT人材の給与水準の実態 p.05 <3> IT関連企業の給与制度及び人事評価制度の実態と課題 p.14 <4> IT関連企業における採用の実態と課題 p.30 <5> IT人材の残業時間と勉強時間 p.43 <6> IT関連企業における兼業・副業の実態 p.49 <7> 調査詳細 p.54 IT関連産業の給与等に関する実態調査結果 2 <1> 調査の背景と趣旨  給与水準やそれを決定する給与制度は、産業が優秀な人材を獲得する上できわめて重要な課題である。調査は、こうした問題意識に基づき、我が国 のIT関連産業が、優秀な人材の獲得を通じて、今後もさらなる発展を実現するために、IT関連企業の給与制度等に関する実態や課題を取りまとめた。  章には、

  • Kaizen PlatformはこうしてSaaSからマーケットプレイスへ進化した|決算が読めるようになるノート

    柴田: 今回の「しば談」は、Kaizen PlatformCEOの須藤憲司さんにお越しいただきました。まずは会社の紹介をお願いしてもよろしいですか? 須藤憲司さん(以下、敬称略): Kaizen Platformは、企業のWebサイト、UIの改善をやっています。ツールを渡すだけでなく、サポートまで行っています。ツールだけあっても、テストしたりとか実装したりとかって、皆さん忙しくてできないので。僕らは「グロースハッカー」と言われる、デザイナー、エンジニアさんを3,600人(注: 2016年5月現在)くらい抱えているので、彼らが改善案を作ってくれて、それを選ぶだけでUIの改善がどんどん進む、というサービスを提供しています。 起業のアイディア = 前職での課題柴田: なんでこのビジネスをやろうと思ったんですか? 須藤: 僕はもともとリクルートにいまして、まさにプロダクトやマーケティングをやって

    Kaizen PlatformはこうしてSaaSからマーケットプレイスへ進化した|決算が読めるようになるノート
  • 「パナマ文書」解析の技術的側面

    世界中で話題になっているパナマ文書。各国で政権を揺るがすような事態にもなっていますが、純粋にデータとしてみた場合、これは計算機やデータ解析に関わる人々にも面白いものだと思います。データの中身や背景などについてはさんざん報道されていますのでここでは触れません。一方、現場でどのような作業が行われているのかはあまり報道されていません。現実的な問題として、人力ではどうしようもない量のリークデータを手に入れた場合、調査報道機関はどんなことを行っているのでしょうか?私も以前から疑問に思っていたのですが、先日あるデータベース企業と、データ分析アプリケーションを作成する会社のブログにて、その実際の一端を窺うことができる投稿がありました: Panama Papers: How Linkurious enables ICIJ to investigate the massive Mossack Fonseca

    「パナマ文書」解析の技術的側面
  • Home - Springer

    Providing researchers with access to millions of scientific documents from journals, books, series, protocols, reference works and proceedings.

  • Welcome projectcheck.org - BlueHost.com

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  • [IPA] デスマらないために「超上流から攻める IT 化の原理原則17ヶ条」が思った以上に使える件 [要件定義] | oshiire*BLOG

    「超上流」という言葉自体はとても気に入らないけれども、IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 が作って公開している「超上流から攻める IT 化の原理原則17ヶ条」が、当たり前のことを当たり前に並べてあってとても役に立つ。 原理原則 17箇条 ユーザとベンダの想いは相反する 取り決めは合意と承認によって成り立つ プロジェクトの成否を左右する要件確定の先送りは厳禁である ステークホルダ間の合意を得ないまま、次工程に入らない 多段階の見積りは双方のリスクを低減する システム化実現の費用はソフトウェア開発だけではない ライフサイクルコストを重視する システム化方針・狙いの周知徹底が成功の鍵となる 要件定義は発注者の責任である 要件定義書はバイブルであり、事あらばここへ立ち返るもの 優れた要件定義書とはシステム開発を精緻にあらわしたもの 表現されない要件はシステムとして実現されない 数値化されない要

    [IPA] デスマらないために「超上流から攻める IT 化の原理原則17ヶ条」が思った以上に使える件 [要件定義] | oshiire*BLOG
  • 2015年 広告マーケティング業界7つの予測 - 業界人間ベム

    いま、生活者、消費者との「距離を縮める」ために必要なのは「広告」ではなく「コンテンツ」である。 次世代コミュニケーションの潮流を掴め! 2010年から年初恒例の広告業界予測も今年で6回目・・・。だんだん文章量も多くなり今回は7000字近い。「広告ビジネス次の10年」の書評が昨年電通報で2番目に多く読まれたとのこと。には書いてない次の10年のエッセンスも織り込みました。長文で申し訳ないですが、お付き合いください。 その1) データプロバイダーによるエージェンシー設立(買収)が始まる年 データプロバイダーとは、巨大流通企業、モバイルキャリア、EC企業、ポイントカード事業者などを中心とするビッグデータ保有企業のことである。彼らはデータの直販を目指す。 しかしデータはマーケティングのコメではあるが、そのままでは喰えない。コメを炊いて、炒飯なりリゾットにして付加価値をつけて売ることができなければマ

    2015年 広告マーケティング業界7つの予測 - 業界人間ベム
  • 講義スライド(第一版) - イラストで学ぶ人工知能概論

    また,ページで提供するスライドは講義利用を想定しているため,授業内演習問題の解答はスライドから抜いています.これは,1.学生が先に見てしまわないように,2.演習の解答までわかってると学生が「あとで勉強すりゃいいや」と出席しなくなる,という先生方の心配に配慮したものです.

  • レンタルサーバーナレッジ

    Twitter CPIのTwitterアカウントでは、サイト、サーバー管理者のための重要なセキュリティ情報や、サイト運営者のためのヒント、お得なキャンペーン情報をお知らせしています。 Follow @cpiadjp Tweets by cpiadjp 掲載内容について、当社は情報の掲載には細心の注意を払っておりますが、完全性などについて保証を行うものではありませんので予めご了承ください。 掲載されている情報をご利用いただいた際に、損害が発生・誘発した場合や、情報自体の真偽性・合法性・道徳性・著作権の許諾等について問題が発生した場合などについて、当社は一切の責任を負いません。掲載されている情報を利用したサイト製作については、ご自身の責任において行ってください。

    レンタルサーバーナレッジ
  • アドテク情報源リンク集 - アドファイブ日記(ミラー版)

    知人に聞かれて挙げてみたのでここにも書いておきます。 海外 http://digiday.com/ http://www.adexchanger.com/ http://adage.com/ http://www.adweek.com/ http://search.gigaom.com/?s=advertising Quora http://www.quora.com/Digital-Marketing http://www.quora.com/Real-Time-Bidding http://www.quora.com/Data-Management-Platform-DMP http://www.quora.com/Mobile-Advertising http://www.quora.com/Social-CRM http://marketing.itmedia.co.jp/

    アドテク情報源リンク集 - アドファイブ日記(ミラー版)
  • ヒゲモジャのギークが提案する技術習得戦略

    先月、Dbtech Showcaseで松信さんがデータベース技術の羅針盤という講演をされた。残念ながらプレゼンそのものを観に行くことはできなかったが、その前の日に松信さんと一緒に昼飯をべたとき、講演のあらすじについては伺っていた。その際にも同じようなことを松信さんには言ったのだが、スライドを見直した上で改めて自分の意見をまとめておこうと思ったので筆をとることにする。 なお、このエントリではスライドに書かれているトピックについて語るので、まだ松信さんのスライドを見てない人は先にスライドに目を通してからエントリを読んで欲しいと思う。結論は全く違った方向に進んで行くが、その点は了承して頂きたい。 あなたに選択肢はあるか?ひと握りの天才なら自分の興味のある分野を開拓することができるだろう。あるいはすでに成功を収めた人であれば転職に困ることはないので、成功しそうな会社に乗り換えることもできるだろ

    ヒゲモジャのギークが提案する技術習得戦略
  • Wikipediaがわかりにくいので(数学とか)、わかりやすいサイトを作ってみた - 大人になってからの再学習

    このブログをはじめてから2年8か月と少し(ちょうど1000日くらい)が経った。 これまでに公開したエントリの数は299。 つまり、このエントリは記念すべき第300号!というわけ。 ブログとしてある程度の存在を認められるには300記事が1つの目安であるという説があるので[要出典]、 この300回目のエントリは当ブログにとって大きな節目と言える。 前回299号のエントリでは「なぜWikioediaはわかりにくいのか(数学とか)」という内容を書いた。 そこで言いたかったことを3行でまとめると次の通り。 ■ Wikipediaの説明は理工系の初学者にはわかりにくいね。 ■ そもそも説明のアプローチ(思想とも言う)が違うので、わかりにくくて当然だね。 ■ もっとわかりやすい説明の仕方がありそうだね。特に図を使った説明は直観的な理解を助ける力があるね。 まぁ、だいたいこんな感じ。 そして、その記事につ

    Wikipediaがわかりにくいので(数学とか)、わかりやすいサイトを作ってみた - 大人になってからの再学習
  • Javaプログラミング入門

    書は著者が非常勤講師を担当した大学の講義資料を再構成したもの。 理工系学部の学部1年生が初めて計算機室でプログラミング科目に向かうことを想定して、プログラミングの初歩的な知識がまとめられおり、各章においてゲーム性のある親しみやすいサンプルプログラムを掲載し、遊びながらプログラミングに接することができるよう構成されている。 著作の著作権は著者が保持しています。 通常の閲覧以外の利用については、お茶の水女子大学附属図書館にお問い合わせください。 Copyright of this work is retained by the author. If you wish to use this material for purposes other than reading, please contact Ochanomizu University Library.

  • システム戦略を成功に導く本 | ハッピィ・エンジニアリング 吉田智彦

    システム戦略とプロジェクトマネジメントの専門書、ハッピィ・エンジニアリング(吉田智彦著 ソフトバンククリエイティブ刊)が一冊まるごと無料で読めるサイトです。 市販書籍「ハッピィ・エンジニアリング」が 一冊丸ごと無料で読めます! ハッピィ・エンジニアリングは2006年にソフトバンククリエイティブから発売された、ユーザ企業のシステム戦略を具体的に実現するための指南書です。 私、よしだともひこが執筆しました。 このは、書名に「エンジニアリング」とあるので、技術者向けの書籍だと誤解されています。しかし、このはユーザ企業のシステム戦略について詳細に説明した、事業会社の CIO にこそ読んでいただきたいなのです。 もう10年以上もの間、企業価値に貢献するITが導入したい、既存のITには効果がない、導入したITと求めているITへのギャップがある、という普遍的な課題が解決されません。また、プロジェク

  • 「学びたい、全ての人へ」creiveより

    いつもcreive(クリーブ)をお読みいただきありがとうございます。 この記事は「いつもの記事」とは少し違います。 インターネットさえ繋がっていれば、学びたいコトが学べる時代になりました。 好きな時に好きなだけ学べて、何度でも繰り返して復習できる。 インターネットが提供してくれた価値は、計り知れない威力があります。 この記事は当初、 「ネットさえあれば自由に学べる!日語で学習できるWebサービス」 というタイトルで作成するつもりでした。 ただそんな一発単体の記事では、世の中は1ミリも動かないと考えました。 私たちcreive(クリーブ)は、このメディアを通して「学びたいヒトが、学びたいコトを、自由に学べる世界」を創ります。 いまこの記事を読んでくださっている方は、ネットリテラシーが高く、すでに知っている情報ばかりかもしれません。 ただ、普段インターネットに触れない人たち(私の場合、地元の

    「学びたい、全ての人へ」creiveより
  • データサイエンスのすすめ-ビジネス部門の意思決定に必要なものは「ソフトウェア」や「分析テクニック」ではない

    EnterpriseZine(エンタープライズジン)編集部では、情報システム担当、セキュリティ担当の方々向けに、EnterpriseZine Day、Security Online Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。最新の動向を知ることができる場として、好評を得ています。

    データサイエンスのすすめ-ビジネス部門の意思決定に必要なものは「ソフトウェア」や「分析テクニック」ではない
  • 未経験者はどうすればデータサイエンティストになれるか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

    追記(2017年8月) こちらの記事へのアクセスが未だに多いようですが、書かれてから既に4年が経過しており業界事情もだいぶ様変わりしております。このブログの「データサイエンティスト」カテゴリの他の新しい記事も是非ご覧ください。 以前の記事の続き再び。前回に引き続きまさにお題の通りで「未経験者はどうすればデータサイエンティストになれるか」ということなんですが、 そんな方法論あったら誰も苦労しねーよ。 ってのはウソ。笑 とは言え、僕自身「自分はデータサイエンティスト」と嘯くぐらいのことはできますが*1、かと言って当にデータサイエンティストって言えるの?と真顔で迫られたら色々もにょることもあるわけで*2。ある意味僕も未経験者からデータサイエンティストと称される職種に転じた人間なので。 もっとも、僕は一方でアカデミック業界にいた頃はデータマイニングを駆使するquantitative resear

    未経験者はどうすればデータサイエンティストになれるか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
  • ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには?

    ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには?:ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(1)(1/2 ページ) それぞれの専門分野を生かした「データサイエンスチーム」を結成すればデータ活用への道は短縮できる。そのとき、ITエンジニアはどんな知識があればいい? データサイエンティストとして活動する筆者が必須スキル「だけ」に絞って伝授します。 連載バックナンバー はじめに:分析スキルの課題をどう乗り越えるべき? 昨今では、IT系のメディアのみならず一般雑誌や新聞なども“ビッグデータ”というキーワードを見出しに使っています。この文字を目にしない日がないくらいに多用されていて“バズワード”としてとらえられるケースも少なからずあるようです。 しかし、世界の至る所で――もちろん日でも、ビッグデータを分析することで新たな知見を見つけて利益を増大した企業や、顧客の購買行動を予測するこ

    ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには?