IT 系に行くことはやめたほうがいいと思う
最近こんな感じの記事をいくつか見かけた https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/08910/ IT 系の人が足りないとか言う話 また、子供になりたい職業のランキング上位に IT 系が上がったみたいな話もあった 個人的にはやめたほうがいいと思う IT 系エンジニアになりたいって思う人は基本自分が使ってるサービスとかに関わりたいと思ってるだろうけど そういうところ行けるのって IT 系でもごく一部 自分の好きなサービスの会社とまで絞り込むと採用される人数は限られてるし、人気があるから倍率も高い 難易度的には東大に入るよりも難しいんじゃない？と思うほど なので実際は IT 系を目指してもほとんどは底辺でブラックと言われる SIer とか SES などになる IT 系エンジニアって一応は専門職だし、必要な知識が多いし、なりたいと思ってすぐ
ハラスメントにならない、部下への厳しいフィードバックの伝え方 心理的安全性を高める「聴く」と「伝える」の使い分け
1on1に唯一無二の正解はない 櫻井将氏（以下、櫻井）：最後に、じゃあ「フィードバック」と「聴く」ことをどうやって両立するんだっけ、ということを話します。「フィードバック」だけでも「聴く」だけでもダメだと思うので、ここの両立について。 私も「聴く」ことや1on1について散々伝えているので、「1on1の正解を教えてください」とよく言われるんですけど、最初にお断りしておくと、これにはちょっと答えられないなと。 やはり関係性や相手の状態によっても違うし、自分側のスキルや得意や好きなものによっても異なるので、唯一無二の正解はないなと思っていて。ただ「こんな感じでやったらうまくいくよ」という定石のようなものはあると思うんです。 料理でもそうなんですけど、「肉じゃがの正解を教えてください」って言われても、唯一無二の正解はたぶんないと思うんです。ただ、「こうやったらだいたいうまくいくよ」みたいなものがあ
30歳のフルスタックエンジニアになって思ったこと〜お前らはこうなるな〜｜いぐぞー ✈️ 旅するプログラマー
30歳のフルスタックエンジニア(一応こういう感じのポジションで雇用されている)になって思ったことを連ねる。 東京のイケイケIT企業(笑)で働いている、いぐぞー(@igz0)と申します。 まずは注意事項。 「できる」エンジニアは「できる」ことを書くのが普通だが、残念ながら自分は「そうでない」エンジニアだと自負しているので「できない」ことを重点的に書く。 フロントエンドの進化速度マジでキツイほんの2〜3年前はやれVue.jsだのReactだの、どちらが良い？みたいな話を当時のTwitterでワイワイキャッキャしていたくせに 破壊的変更をやらかしたNuxt.js(もっと言えばVue.jsくん)にホトホト呆れを感じて、Next.jsに行った。 トンネルを抜けると、そこは地獄だった。 現場に行ったらApp Routerってのを覚えてくれと言われた。 一ヶ月で覚えてくれと言われたから、とりあえずドキュ
詳細設計の書き方 - Qiita
はじめに システム開発において詳細設計という工程があります。 プログラマーはこの詳細設計を確認しながら開発を行うことになります。そのため詳細設計ではシステムの構造や仕様、動作などを細かく定義することが必要になります。 詳細設計を行うことでシステム開発の方向性が明確になり、コーディングやテストをスムーズに行うことができます。 詳細設計の成果物としてはクラス図やシーケンス図、画面設計書やデータベース設計書などがあり、システムの動きや機能を具体的に表現するものです。 今回は詳細設計を作成する機会があったので、詳細設計の書き方についてまとめたいと思います。 詳細設計の目的やメリット 詳細設計の目的は、システム開発の品質や効率を向上させることです。詳細設計では、システムの仕様や動作を細かく定義することで、以下のようなメリットがあります。 開発工程でのバグや遅延を減らすことができる テスト工程での不具
全社会人が読みたい「面倒なことはChatGPTにやらせよう」｜asano
これは全社会人が読んで得をする書籍ですが、特に「パソコンが得意ではない社会人の方」が読むと一番効用が大きいように思いました。 また、私自身IT業界で働いていて世間一般的には「パソコンが得意な人」だと思いますが、それでも知らなかった使い方もたくさんあり学びが多かったです。 この書籍の推しポイントやりたいことベースで書いてある 日常のあらゆる面倒なことに手が届く パソコン触りたての人がつまづきそうなポイントへのフォローが丁寧 （例：ChatGPTはShift Enterで改行できる、など） 試行錯誤のうえのプロンプト（＝AIに対しての指示）が載っているので出力が安定している （※ ChatGPTをはじめとしたLLMは同じ入力でも毎回出力変わります。また、ちょっと言葉が足りなかったりするだけで意図しない出力が返ってきますがそのあたりへの気配りが非常に丁寧です） 著書の専門性が高い（Kaggle
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