robin @robiiiiiimmm ヤベェ本を買ったぞ… 昔の偉い人たち(ザックリ表現)の服の構造や成り立ち、色合いや文様の意味、アクセサリーの種類とかが分かりやすくまとめられてる。 ネット知識でフワッと把握してた所がしっかり解説されてて、痒いところに手が届く一冊だった… 絵描き字書き立体屋問わず全創作者にオススメ。 pic.twitter.com/z1W3Kgl1DL 2019-09-21 22:25:06
センスがなくても大丈夫!デザインのコツを活用すれば、だれでも見やすくわかりやすい資料を作成できます。 イマイチな例といい例のスライド見本もご用意しているので、よければ参考にご自身のスライド資料をブラッシュアップしてみてください。 5. フィードバックをもらう資料のデザインが完成したら、上司や先輩に確認してもらいましょう。プレゼン資料は人に見てもらうことを前提として作るため、客観的な意見は重要です。 目的を果たせる資料になっているか内容がわかりやすいかプレゼンを通してどんな印象を受けるかなど意見をもらい、ブラッシュアップをしていきます。 このとき、PDF形式で書き出したものを確認してもらうと、より資料のクオリティが上がります。デザインの現場でもよくあることですが、PDFや印刷した資料を見ると、スライド作成時には気づけなかった誤字や脱字、表現の違和感などに気づけます。 PDFファイルの作成・共
はじめに の参加記事になります。 個別の技術ではなく、エンジニアの成長のステップで読むと良い本の紹介 エンジニアとして成長していくときに、個々の技術を深く理解し使いこなしていくことは必要ですが、個々の技術を選ぶときにもどんな成長ステップがあるかを理解することも重要です。 実装をするという範囲をエンジニアの中心なのはありますが、実装以外の部分を理解するとその技術が最大限に活きるのかを理解するには周辺についても理解していく必要があります。そこで、実装を始める前の構造のパターン、実装を進めるエンジニアの環境などを知ることで、もっと効率的な開発が出来るようになるのかを理解していきたいけると良いと考えています。 この記事では私が経験した中でより良いWebシステムを作るという観点に立ったときに、広く理解しておくと良いと感じた本を紹介します。 これからエンジニアリングでどのような勉強をすればよいかを考え
日経 xTECH内に人工知能(AI)専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI/機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。 今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日~25日まで1日1本ずつ記事を募集した。 AI道場「Kaggle」への道 機械学習をどう学んだか 機械学習ツールを掘り下げる この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味があるエンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く