米ハーバード大学のプログラミング授業「CS50x」日本語訳が無料公開
米ハーバード大学がオンラインで無料公開している、PythonやJavaScriptのプログラミング学習とコンピューターサイエンスの入門講座の日本語訳ページ「CS50.jp」が無償公開されました。2022年8月31日に2022年度最新版の日本語化が完了しました。講義動画の日本語字幕の翻訳化を順次すすめています。学生向けですが、年代にかかわらず、コロナ禍で学習環境やキャリアに悩んでいる誰もが学ぶことができます。 ハーバード大学のCS50xとは ハーバード大学のCS50xとは、日本語翻訳ページ「CS50.jp」によると、コンピューターサイエンスとプログラミング技術を紹介するオンラインコースです。この講義がオンライン上で無償公開されており、世界で282万人が履修登録しています。 edX - CS50s Introduction to Computer Science 学べる内容はPythonのプロ
ハーバード大のプログラミング講座を日本語化 無料で学べる「CS50.jp」公開
米ハーバード大が無償公開しているプログラミング入門講座を日本語に訳したWebサイト「CS50.jp」が公開された。プログラミング教育ベンチャーのLABOTが、「コロナ禍などで大学のキャンパスの環境が不安定になる中、多くの学ぶ意欲がある学生に、良質な教材に母語でアクセスしてほしい」と翻訳作業を進めてきたという。 公開したのは、ハーバード大コンピューターサイエンス学部のデビッド・J・マラン教授が、無料オンライン教育サービス「edX」で公開している人気講座「CS50」のうち、コンピュータサイエンス入門と、Python・JavaScriptを使ったプログラミング講座を日本語訳したもの。YouTubeの英語教材とあわせ、日本語のテキストで学べる。 CS50は、非営利で再配布・改変可能なクリエイティブ・コモンズライセンス（CC BY-NC-SA 4.0）で公開されており、非営利なら改編や再配布が可能だ
そういえば5年前プログラミングスクールに行ってた
ツイッター、なんだか一部でプログラミングスクールについて盛り上がってるみたいですね 「プログラミング...スクール...?あっ5年前通ってたんだ...」みたいな感じで忘れてた記憶が蘇ったので振り返ってみます 当時高卒で上京してきた直後で、「とりあえずなんかプログラム書いてお金もらう感じになりたい」程度のテンションでした それまでプログラミングはしたことないし、いわゆるIT知識も持ってるようでいて持ってないというバックグランドです そんな中でプログラミングスクールの存在を知りました 正直「ここに通えばなんとかなるんじゃないか」くらいの気持ちだったと思います たしか期間は1か月で、割引制度を使って料金は10万円だったかな...(ヒーヒーいいながらなんとか支払った) 5年前の話なのできっと今ではそのスクールのシステムもいろいろ変わっていることでしょう 内容は、用意されたHTMLやCSS、Ruby
京都大学、Pythonによるプログラミング演習教材を無料公開
プログラミング演習の教材は、プログラミングの初学者を対象にPythonを用いたプログラミングを演習方式で学ぶもので、京都大学学術情報リポジトリ（KURENAI）で公開されている。本編のほか、横道にそれる話題をまとめたコラム編の2つの教材がある。著者は国際高等教育院 教授の喜多一氏。 本教材は、2018年度に全学共通科目として実施された授業を元に構成されたもので、到達目標としては以下の3つを挙げている。 Pythonによるプログラムの実行についての基本操作ができるようになる。 Pythonプログラムを構成する基本的要素の機能と書式について説明し、例題を用いて実行例を構成できるようになる。 Pythonを用いて簡単なプログラムを自ら設計、実装、テストできるようになる。 著者は、本教材のまえがきにおいて、多くの解説書がプログラミング言語の紹介に終始しがちななか、Pythonというプログラミング言
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
こうすればプログラミング覚えられるよ【随時追記】
プログラマじゃないけどプログラミング完全に理解した（）おばさんが理解してる基礎知識書くよ。 （追記 この文章はプログラミングの勉強をしたいけどその周辺にある基礎知識になかなか触れる機会がない人向けに書きました。これらの基礎知識があると、困ったときに調べ方すら分からないという状況は回避しやすくなるはず） まずLinuxやUnix系OSの使い方。 ターミナル、いわゆる黒い窓からCUI（コマンドユーザーインターフェース）でコンピュータを使う方法を覚えよう。これは大学のコンピュータリテラシーで習った。MacOSXで復習すると捗った。（追記 すごく間が抜けてたけどMacOSXはUnix系OSです） まずはファイル操作。Macでターミナルを使って、cd Desktopって打ってからecho ohayou ＞ aisatsu.txtって打ってみて、cat aisatsu.txtってやる。そうすると何が表
リクルートテクノロジーズ エンジニアコース新人研修の内容を公開します（2018年度版） | Recruit Tech Blog
こんにちは、フロントエンド開発をリーディングしている古川 (@yosuke_furukawa)です。 昨年、こちらのブログで新人研修の特別講座の内容を紹介したところ、大反響だったので、今年も公開します。 リクルートテクノロジーズの新人研修 7月、リクルートテクノロジーズは新人の部署配属の季節を迎えました。 4月に(株)リクルートの新卒Web採用枠で入社した新人のうち、今年は20名が弊社に配属。3か月の研修期間を経て、早速現場での業務にあたってくれています。 リクルートテクノロジーズでは、配属までの3か月間「ブートキャンプ」という技術研修を実施しています。 ブートキャンプのコースは2つ。 一つは、プログラミングやWebサービスの構造の基礎を学び、その後1つのスマホサイトを企画からリリースまで行うコース。 もう一つは一定以上のプログラミングスキルと開発経験のある層向けに、より現場での技術に即し
micro:bit(マイクロビット）を使った「小学校プログラミング教育の手引（第一版）」A分類(区分)６年生理科の作成例 - asondemita’s diary
去る5月20日に開催されたシンポジウム「東京大学情報学環プログラミング教育シンポジウム Micro:bitを使ったIoTプログラミング教育」に参加させて頂きました。 この際、「小学校プログラミング教育の手引（第一版）」で言うところのA分類の作成例を幾つか展示をさせて頂いたのですが、御覧頂いた方より「ネット上には公開しないのですか？」と言われました。取り急ぎ、展示した６年生理科の作成例について、ここに記そうと思います。 なお、私は学校教育は専門外になります。もし間違った事を書いていたら御指摘頂ければ幸いです。 1.micro:bitが小学校の授業に適している９つの理由 2.なぜ小学校の先生はmicro:bitを知らないのか？ 3.導入にBlockly Games 4. 第６学年 理科 物質・エネルギー 電気の利用 4.1.暗くなったら自動点灯（明るさセンサー＋外付けLED） 4.2.光る明る
Pythonでの数値計算ライブラリNumPy徹底入門
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
Pythonで最初に知っておきたかったことのまとめ【初心者向け】
Pythonで最初に知っておきたかったこと 最近、PC(Mac/Linux)やRaspberry PiでPythonを使ってプログラムを組むことが多くなってきました。長く使っていると、多少はPythonのことが分かってきて、色々便利な機能なども知ることができます。その中でも「これ、もっと早くに知りたかった…」というものが結構あったりするので、一度そういったものをまとめて紹介しようと思います。 Pythonをこれから始める初心者の方の参考になればよいなと思います。環境はMac/Linux(Raspberry Pi)を想定していますが、それ以外の環境の方でも参考になるかとは思います。 環境セットアップ 最初は環境構築です。PC（Mac/Linux）だと、仮想環境を使うのを個人的にはオススメします。以下記事参照下さい。 「俺はとにかくPythonで機械学習をやりたいんだー！」という人は、下記の記
【Day-1】データ分析/機械学習を行うために知っておきたいことを列挙する - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー一日目。 まずは指針をということで、データ分析をはじめるにあたって勉強しておきたいことと、そのリソースをまとめる。言語はPythonを想定。 興味領域が偏っている場合があるのであしからず こんなの面白いよっていうのあれば教えてくださいな ※随時更新します Pythonライブラリ 深いアレたち 機械学習のお勉強 論文 arXiv カンファ e-learning 本 twitter データを集める チートシート類 終わりに Pythonライブラリ こんなの勉強しておけば良さそうリスト。抜け漏れご容赦。 ★★★ : 必須。空で使えるようになりたいトコロ。 ★★ : 周辺ツール、知っていればより便利になるよという感じ ★ : あるアルゴリズムに特化しているようなもの。一歩先 ライブラリ 必須度 用途 numpy ★★★ 数値計算用のライブラリ。いろいろし
データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ - Qiita
はじめに 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。 最初の一手 個人的にではありますが、最初はアプローチの理解から始めると思いますが、数式とプログラミングの両方を勉強する方が良いと思います。数式→プログラミング or プログラミング→数式の順序はどちらでも良いと思いますが、プログラミング（フレームワーク）のみはやめた方が良いと思います。出力結果の解釈で苦労することになるので、理論、数式はしっかり理解した方が良いです。 プログラミング、フレームワークの力で、機械学習ができるのは事実ですが、作ったモデルや予測結果の説明ができなければ価値がありません。 そして、モデルは作るだけでなく、評価・改善していく必要があります。その際に、グリッドサーチのようにモデルのパラメ
If文から機械学習への道
機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less
まじな話をすると、N予備校のプログラミング入門コースやるのがオススメ。 ..
まじな話をすると、N予備校のプログラミング入門コースやるのがオススメ。 https://www.nnn.ed.nico 一日8時間勉強時間があるなら、だいたい一ヶ月で終わる内容。 月額1000円だけどしっかり勉強すれば一ヶ月の無料期間中に終わると思う。 もともとN高等学校のノンプログラマーの生徒をWebエンジニアとして就職させるために作られたカリキュラムで講師曰く去年はこれで二人エンジニア就職を決めたらしい。 内容も相当親切に説明していて、プログラミングで何か作るだけじゃなくて、就職に必要な環境構築やセキュリティまでみっちりやる。 http://qiita.com/sifue/items/7e7c7867b64ce9742aee#%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%82%BB%E3%83%97%E3%83%88%E3%82%92%E3%82%82%E3%81%A8%E3%81%AB
入社からの半年間でコードレビューで指摘されたことのまとめ - 30歳からのプログラミング
実務未経験でプログラマとして入社して半年以上が経った。 コードレビューで指摘されたことを備忘録としてまとめておく。 自分なりにまとめたものなので、レビュアーが言いたかったこととニュアンスや解釈がずれている可能性はある。 初歩的な内容ばかりで我ながらうんざりする。 せっかく優秀な同僚ばかりなのだからもっと高度なことを学びたいが、こういう初歩的なことが出来ないのが俺の現状なのだから、仕方ない。 そもそもPullRequestを送ったこともなかったわけだし。入社初日は、一人でPullRequestの出し方を練習していた。 それを考えればまあ、こんなものだろうか。 当たり前のことをちゃんと当たり前に出来るようになって、早く、次のステージに進みたい。 PullRequest(PR) PRのタイトルは分かりやすいものに。必要に応じてチケットの番号なども入れる。 コミットやPRは出来るだけ粒度を細かくす
Python学習の全て！基本的な勉強の流れとおすすめの無料サイト7選 | 侍エンジニアブログ
国内におけるIT人材不足の深刻化を背景に、ITエンジニアといったプログラミングスキルがある人材の需要は増し、他の職種に比べ高い報酬を設けるケースが増えてきました。 そんななか、転職や副業での収入獲得に向けたリスキリングを目的に、プログラミングを学ぼうと考えている人は多いですよね。 特に、Pythonは国外を問わず人気が高いプログラミング言語のため、習得したい人は多いでしょう。 ただ、いざPythonを学ぼうと意気込んでも、何をどう勉強すればいいのかわからない人もいるはず。 そこで、今回はPython学習の基本的な流れを、おすすめの無料学習サイトも交えて解説します。サイト以外でPythonを学習する方法も紹介するので、ぜひ参考にしてください。
30歳でプログラミングをはじめて1年ちょっと経った - K Diary
同年代に比べても悪くない給料をもらい、残業もめちゃくちゃ多いわけでもなく、有給もそれなりに取りやすく、趣味やプライベートにも十分に時間を割ける。そういった仕事をしていた。漠然とプログラミングがやりたいな、と思いながら入社した会社(ユーザ系SIer)では一行もコードも書かなかったが、当時はバンドもやっていたので、レゾンデートルはそこで証明できていた。が、それは長くも続かず、だらだらとぬるま湯に浸かりながら、ネット上でクダを巻いたりしていたらいつのまにか30歳になっていた。なんとなくこのままじゃあ、ダメだなあ、と思った。かといってこの環境を変えようとしてみてもおれが持っているスキルというのはたかが知れていて、何度か面接をしてみたがことごとく失敗。当然といえば当然ではある。ぬるま湯に浸かり続けて来たやつにはそれなりの報いがあって当然だろう。ということで、思い立ってプログラミングを始めた。30歳で
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Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019
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