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まとめとstudyに関するsleepy_yoshiのブックマーク (6)

  • 4月から卒論をはじめるみなさまへ - 発声練習

    そういう時期なので。まずは、研究室を決める前ならこちら。 大学院修士向け研究室情報チェックリスト(箇条書き版) 大学院修士向け研究室情報チェックリスト もう決まっていたらこちら。 春から研究室に配属される理系新四年生のための心得 ちょっとした工夫でモテカワ卒論生を演出!! 防御的研究室生活の手引き 研究室でのアピールの仕方 良い進捗報告のやり方 二重基準のススメ:情報発信時と情報受信時とでは基準を変える 「大学研究室の歩き方講座」の感想 研究スタイルについてネットでいろいろ探すよりもを読もう ある分野の大物推定法(計算機科学系向け。リンク先に神経科学での方法もあり) 論文の読み方 学生が論文を自腹を切らずに読む方法 卒論のテーマ選択について 補足:卒論・修論テーマの選び方 「このテーマに興味がある」というだけでは、何故いけないんですか? プログラミングは苦手でしょうか? 説明できるように

    4月から卒論をはじめるみなさまへ - 発声練習
  • 4月から大学生になるみなさまへ - 発声練習

    時期的に流行りのようなので、私も便乗して大学生向けの過去エントリーのご紹介を。 もう少しすると、エントリーが花盛りになる「大学で友達をつくる」系エントリーとしてこちらをどうぞ。 大学に入って人脈を楽に作る方法 非コミュな人が大学院進学しちゃったらどうしたらよいか 大学院進学者を対象としたエントリーだけど、学部も特には変わらない。 大学で学ぶ内容が会社でどのように役に立つか、どんな関係があるかを理解する一端となるかもしれないエントリー。 妄想:会社がコミュニケーション能力を求める理由 コンピュータが仕事を奪う 日教育システムに関する今の私の考え 報告書の性質とよくある勘違い あなたに求められているのは問題解決可能性 **リテラシーは誰にも頼れないときに必要になる 業務知識と計算機科学の知識(計算機科学系対象) IPAX 2008を見に行ってきた(計算機科学系対象) IT人材市場動向予備調

    4月から大学生になるみなさまへ - 発声練習
  • ぜひ押さえておきたいコンピューターサイエンスの教科書

    僕はバイオインフォマティクスという生物と情報の融合分野で研究を行っています。東大の理学部情報科学科にいた頃は同僚のマニアックな知識に驚かされたものですが、そのような計算機専門の世界から一歩外に出ると、それが非常に希有な環境だったことに気が付きました。外の世界では、メモリとディスクの違いから、オートマトン、計算量の概念など、コンピューターサイエンスの基礎知識はあまり知られていませんでした。コンピューターサイエンスを学び始めたばかりの生物系の人と話をしているうちに、僕が学部時代に受けた教育のうち、彼らに欠けている知識についても具体的にわかるようになってきました。 バイオインフォマティクスに限らず、今後コンピュータを専門としていない人がコンピューターサイエンスについて学ぶ機会はますます多くなると思われます。そこで、これからコンピューターサイエンスを学ぼうとする人の手助けとなるように、基礎となる参

  • NHK高校講座

    こちらのページでは2021年度の放送内容を公開しています。2022年度秋からの放送予定は下記でご確認いただけます。 2022年度の放送内容をWEBでご視聴される際は、高校講座TOPに掲載されているコンテンツをご覧ください。 Eテレ 放送予定表 ラジオ第2放送 放送予定表

    NHK高校講座
  • 高校講座

    高校生の「学び」をサポートする「NHK高校講座」。放送日程や各回の内容、学習に役立つ資料・映像、音声などをストリーミング配信しています。

    高校講座
  • 卒論修論のために、これから統計学を学ぶつもりの人に知って欲しい5箇条 - 女教師ブログ

    大学1年から生物学部とか経済学部に在籍している人なんかは、「統計学」の体系的なトレーニング受けざるを得ないと思うので問題はないのですが、問題はそういうトレーニングをすっ飛ばしたまま、統計解析が必要になる人の場合。例えば、学部時代は英米文学専攻で統計に無縁だったけれど、大学院で英語教育系に転向した人。あるいは、教育方法論系の研究室にいてフィールドワークばっかりやっていたけれど、統計系の分析も必要になった場合。 1. 先輩から教えてもらわない まず、一番やってはいけないのが、先輩の院生に教えてもらうということ。「あの先輩に、色々教えてもらいたい(ハート)」など下心がある場合はまた別ですが、純粋に統計学“だけ”を学びたいなら先輩に教えてもらうのは危険です。 あなたは統計学初心者ならば、その先輩が「きちんと統計解析を理解している」かどうかを知る術はありません。周囲の評判というのもありますが、そもそ

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