実践要件定義入門以前 - 勘と経験と読経
最近ネットを見ていると要件定義入門的な記事が目についたので思ったことを書いてみる記事。ITシステム開発における要件定義に関するあれこれ。 【2023/10/10追記】続編の記事を書きました。実践要件定義入門 - 勘と経験と読経 目次 要件定義に関するおすすめ書籍 その要件定義は必要か 要件は決められるのか 要件定義をすることがルールで定められているから要件定義をする必要がある 要件は定義できるのか 現行の業務マニュアルをベースに要件定義をするつもりのあなたへ 現行システムをベースに要件定義をするつもりのあなたへ 外部業者を呼ぶ前に考えるべき事 どこから外注するかを考える 要件定義の作業期間を見積もる 要件定義に関するおすすめ書籍 この後に何度も引用することになると思うので、最初に要件定義のおすすめ書籍を紹介しておく。と言っても紹介するのは1つだけだ。 ユーザのための要件定義ガイド第2版 作
データ分析の基礎 - Qiita
1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の
ホテルの評価値の次元削減をする - Qiita
はじめに 本記事では、Pythonで特異値分解を行い、ホテルの評価値データの次元削減を行います。使用するデータは以前紹介した記事Pythonでじゃらんの口コミをスクレイピングするで取得したものになります。 環境 python 3.10.4 Windows 11 Home 次元削減とは 教師なし学習の1つで、多次元のデータをなるべく情報を失わないように低次元のデータに変換することです。データを要約して全体像を分かりやすくことができます。今回使用する特異値分解はこの次元削減の手法の1つになります。 データの構造 今回使うデータは以下のような構造になっています。 index 部屋 風呂 料理（朝食） 料理（夕食） 接客・サービス 清潔感 見出し 本文
【実践】構造方程式モデリング - Qiita
目次 1.構造方程式モデリングとは 2.準備 3.分析 4.仮説 5.学習 6.おわりに 1. 構造方程式モデリングとは 構造方程式モデリング（Structural Equation Modeling, SEM）は、統計学の手法の一種であり、複数の変数間の関係を同時に評価するために用いられる強力なツールです。 SEMは、観測変数（測定された変数）と潜在変数（観測できないが仮想的に存在する変数）の間の関係をモデル化することができます。これにより、複雑な現象やシステムを統計的に理解しやすくなります。 以下にSEMの主な要素を説明します。 構造モデル SEMでは、潜在変数と観測変数の間の関係を表現する数学的なモデルがあります。これは通常、線形方程式や因果関係のモデルとして表現されます。 観測モデル 観測変数は、実際にデータとして得られる変数です。SEMでは、観測変数が潜在変数をどの程度正確に反映
【Pythonのパッケージ管理に悩む方へ】パッケージ管理ツールRyeを使ってみた | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回はRyeを使ったPythonの実行環境構築についてご紹介します。 Ryeについて RyeはRustで実装された、Python環境をワンストップで管理できるツールとなっています 今まではpyenv + poetryやpyenv + pipenvなどpyenvとの組み合わせで構築が必要だったものが、RyeだけでPythonインタープリタ含めて管理することが可能です。 RyeはRustのrustupとcargoにインスパイアされた、Pythonの新しいパッケージング体験を構築する実験的な試みとなっており、作者により「Production Readyではない」と紹介されていますが、検証用等個人で使用するには使い勝手はかなり良かったのでご紹介致します。 公式ページは以下となります。 セットアップ インス
容量偽装USBメモリ検出アプリ『ValiDrive』が登場。偽物かどうかを簡単に判別 | ニッチなPCゲーマーの環境構築Z
容量を偽装した偽物の大容量USBメモリを検出するフリーソフト・アプリ『ValiDrive』が登場しました。 『ValiDrive』がどういったものか、制作者のGibson Research Corporationは以下のように述べています。 私は格安で売られていた1TBおよび2TBのUSBメモリを12台購入しました。しかし、そのすべてが容量を偽装した偽物でした。 偽物のUSBメモリはPC上では1TBおよび2TBとして認識されます。しかし、実際には64GBしかありませんでした。使用量が64GBを超えると、新しいファイルは保存されなくなります。PC上ではファイルが存在するように見えますが、ストレージ上には存在しないためファイルを開いても中身は空っぽです。 ValiDriveは、こういった容量を偽装したUSBメモリを見分けるために、ストレージスペース全体にわたってランダムな検査を実行します。 購
ペペロンチーノで学ぶ非同期プログラミングによる並行処理 - Qiita
非同期プログラミングについて、イメージだけを超速で掴むための記事を書きました。非同期プログラミングが全くわからない人、具体的には、「async await ってなに……？」「for 文で実行していくのと何が違うの……？」レベルの人を想定しています。 非同期プログラングって何？ 同期的じゃないプログラミングです。同期的ということは、プログラムが上から下に順々に実行されるということです。つまり、普通のプログラムはだいたい同期的です。言い換えれば、非同期プログラミングは順番が入れ替わる（可能性）のあるプログラムです。なぜそんなことをするかについては後述します。 ペペロンチーノを作りたい あなたはペペロンチーノを作りたいとします。以下のタスクが必要です。 パスタを茹でる（5 分） ニンニクを切る（1 分） ソースを作る（4 分）、ただしニンニクを切っている必要がある 盛り付けをする（0 分）、ただ
遊びながらAWSを学べる“AWSクエスト”日本語対応 クラウドで街を救うRPG プレイ無料
関連記事 AWS、オンラインゲームを遊んでソリューション構築を学ぶ「AWS Cloud Quest」公開 実際にプレイしてみた 米Amazon Web Servicesが、AWSでのソリューション構築を学べるオンラインRPG「AWS Cloud Quest: Cloud Practitioner」を無料公開」。Webブラウザでプレイできる。 「Azureのこの機能、AWSで例えると何？」を簡潔に知る方法 実は公式サイトに…… 「Azureのこの機能、AWSで例えると何？」──その疑問、実は答えがまとまってます。 AWS専業SIerのサーバーワークス、Google Cloud事業へ参入 韓国Bespin Globalとの合弁で AWS専業のクラウドSIer、サーバーワークスが、韓国のBespin Globalとの合弁でGoogle Cloud専業のSIer企業「G-gen」を設立し、Goog
【執筆中】【Python／GUI】Tkinterのチュートリアル - Qiita
はじめに PythonのGUIライブラリの一種である「Tkinter」について解説しています。 皆さんも一緒にTkinterを使いこなして、パイソニスターに近づいていきましょう。 環境 私が動かした環境は次の通り。 Windows11 Home Python 3.9.9 Tkinterって何ぞや？ Pythonで扱うことのできるGUIライブラリの一種です。最大の特徴は、Pythonさえインストールすればデフォルトで入っており、環境構築をする必要が無いところです。 そういう意味では、最も手軽に使用できるGUIライブラリとも言えますね。 ただ弱点もありまして デザインツールがほとんどない（「Page」や「Tkinter Designer」くらいしか無い） 近代的なデザインに対応していない（最近はCustomTkinterというオシャレなGUIがある） という点が挙げられます。ですが、ゆるっゆる
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ | mond
MySQLのインデックスですが、B-treeではなくB+treeを使用するのはどうしてなのでしょうか？ 端的に言うと性能が良いからです。 これを理解するにはバッファプールへの理解が必要です。ディスク指向のデータベースの上では有限のメモリを最大限活用することでメモリに入り切らない巨大なデータ群に対して良好な参照性能を出す必要があります。バッファプールとはディスク上のデータの羅列を固定サイズのページ（InnoDBの場合16KB）の羅列であるとして読み書きに必要な分だけをメモリに移し取り複数の書き込みをできる限りメモリ内で受け止めて後でまとめてディスクに書き戻すという、ライトバック型のキャッシュのような機構です。 この中においてバッファプールは有限のサイズしか無いので適宜プール内のデータを書き戻して入れ替えながら上手くやっていく必要があります。 さてB+treeとB-treeの最大の違いは木のリ
コンピュータサイエンスで1冊ずつ本を上げるとしたら何になりますか？就職前にバイブル的な本を勉強したいと思いました。 -コンピュータアーキテクチャ -データベース -os -アルゴリズムとデータ構造 -セキュリティ -ネットワーク -プログラミング -仮想化技術 | mond
大学の情報工学科に入学時に教科書として指定されたいわゆるパタへネを推します。 コンピュータの構成と設計 第5版 CPUの構造と基本は現代ではかなり複雑になりましたがこの本に書かれている基本を知っているかどうかで込み入った問題にぶち当たった場合の解像度が違います。 由緒正しいDBの読本というとオンラインで読めるRedbookとなりそうですがここは敢えて データ指向アプリケーションデザイン いわゆるイノシシ本を推します。名前からしてアプリケーションの話のように見えますし、分散システムに関する話が多いのですが最終章まで通して読むと「アプリケーションとデータベースの境界とは本来存在せず、入力されたデータを『いつ』『いかに』『安全に』加工・保存・出力するかがアプリケーションであり、その目的に対する最善手をフラットに考えるとある意味でアプリケーション全体が既にひとつのデータベースであってその仕事の一部
NTT退職エントリ 底辺子会社編
先日10年勤務したNTTを退職してフリーランスエンジニアになりました。 流行りの？NTT退職エントリーですが、よくあるのはNTT研究所とかの超エリートがGAFAMでデータサイエンティストになりましたみたいな話ですが、 私の場合はグループでも底辺の話で、NTT持株会社から見るとひ孫会社で保守を専門にする会社で更に中途採用です。 研究所なんてほんの上位の話なので、NTTの実態として大量の底辺保守人材を抱えているので、ある意味リアルな話になるかなと。 自己紹介 NWエンジニア歴9年、AWSエンジニア歴1年の37歳。 NWエンジニアと言いつつほぼ監視のみという弱々エンジニアでしたが、AWSエンジニアに転向して1年でフリーランスに挑むことにしました。 前歴 新卒時は氷河期末期。 新卒は金融営業だったが1年で嫌気差し退社 次も金融だったがパワハラにあい1年で退社 鬱になり就職活動する気も起きないが金も
凄すぎると話題の「Open Interpreter」の始め方・使い方まとめ - Qiita
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル（LLMs）を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch
バッチファイルでの試行錯誤を回避するためのメモ－または人類には早すぎた言語 - Qiita
草 「それ海外だとアウトローですぅ」 「ここではない何処かに行きたいだけなら、それでもいいですけど（ドヤァ）」 「プログラミング言語に詳しくなるのは、もう生き甲斐のようなものなんです（ドヤァ）」 「来月からレポートしますぅ」 「レポートはしないですぅ」 「私は先に進みます（キリッ）」 クッソワロタwww この記事の背景 最近、仕事でバッチファイルを書かざるを得ないという不幸な場面に遭遇しているのですが、これがまた、ものすごくどうでもいいことでハマることが多々あり、思わず「このWindows、壊れてる！」と思ったほどでした。犠牲者を増やさないためにも、DOS文法の挙動を記録したメモを載せておきます。 （本記事を見てもらえば納得されると思いますが、DOSバッチの言語設計は「驚き最大の原則」を方針とし、その言語仕様は「実装」です。言語法律家というものが成立しえない、非常に平和な世界でもあります。
商用利用が可能なAIアート用画像生成AI、EmiとManga Diffusionを無償公開｜AI Picasso
また、Emiと同時にクリーンな画像生成AI、Manga Diffusionの概念実証版も公開します。この画像生成AIはパブリックドメインの画像や著作権者から学習を許可された画像だけを学習しています。 （以下、画像生成AIのことをモデルとも呼びます。） Emiの特徴１．AIアートに特化このモデルは、アニメやマンガのようなAIアート生成に特化しています。GMOインターネットグループが提供する「ConoHa byGMO」のトライアル版の採用により最先端の開発機材NVIDIA H100と、画像生成Stable Diffusion XL 1.0、 AI Picasso社のノウハウを用いて高品質な画像が生成されるように尽力しました。参考として簡単な生成例を以下に紹介します。 比較のために、これまでのモデルと今回のモデルでほぼ同じ内容を生成した例を示します。これまでの生成画像よりも約2倍高精細になり、最
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【特集】 OSはそのままに、Cドライブを大容量SSDにまるっと換装する方法。2パターンで手順解説
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2023/06/10 総務省「西日本横断サイバーセキュリティ・グランプリ」 講演第 1 部 (登 大遊) — 参加者向け配布資料その 1 秘密の NTT 電話局、 フレッツ光、 およびインターネット入門 (1)
初めてでもできる！ 自宅PCのGPUを「Google Colab」から使い、生成AIをカンタンに動かす方法【イニシャルB】
Readings in Database Systems, 5th Edition