「技術書の読書術」を読んだら読書効率が上がったので感想&サマリ抜粋 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「技術書の読書術」を読みました 「技術書の読書術」読んだら面白かったので、後から見返せるようにまとめました。 この本はどんな本？ 「探し方」「読み方」「情報発信＆共有」の3つの章でコツやテクニックが書いてある 二人の技術書の著者による共著であり、考え方や思想が異なる部分もそのまま載せている 2022年10月が初版で現時点（2022年末）では比較的新しい本 各章のページ配分は以下のような感じで、表題通り「読み方」が多く書かれている ５：読み方 ３：探し方 ２：情報発信＆共有 この感想を書いた人は？ 0歳2歳を絶賛子育て中のWEBエンジニア
技術で勝負するキャリアアップのためのコンピュータサイエンス - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? キャリアアップについて考えるところのあるソフトウェアエンジニアの皆様ごきげんよう。 ソフトウェアエンジニアとしてののキャリアアップに computer science の学位を取るという選択肢を提案するという記事です。 Qiitaその他ではキャリアアップというと大抵マネジメントやソフトスキル・コミュニケーションスキル全開の、つまりコミュニケーション強者にとってのキャリアばかりが紹介されていますが、この記事ではそうじゃなくて真っ向で技術を楽しむ為のキャリア形成を考えるものです。 海外の企業なんかでは、ソフトウェアエンジニアはCSの学位を持
文系エンジニアが機械学習に入門するために小学校の算数から高校数学までを一気に復習してみました。 - Qiita
※この記事の1年後に文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。という記事もアップしました。 文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴は高校2年生の2学期位まで。 大学で経済数学の授業があった気がするがほとんど出席していない。 仕事で使った数学知識は三角関数程度。(画像処理ソフトを開発した際に使用) 学習に要した時間 小学校の算数 5時間 中学数学 6時間 数I/数A 12時間 数II/数B
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「設計」で大事なのはこれだった！半年間で40本レビューして分かった 5つのポイント - Qiita
