元ひきこもり37歳業務未経験女性がバックエンドエンジニアとして地方で採用されるまで - Qiita
実務未経験、独学でプログラミングを勉強し、応用情報技術者試験に合格、ポートフォリオとしてのWebアプリケーションを制作し、地方のIT企業に就職にしました。 34歳のころからプログラミングの勉強を始め、ITエンジニアとして就職することに憧れていましたが、まさか実現できるとは…と自分が一番驚いています。どんなことをしたのか、こちらの記事でまとめたいと思います。 結論 34歳（35歳目前）から初めてプログラミング学習を独学で開始 放送大学を卒業、基本情報技術者試験、応用情報技術者試験に合格 ポートフォリオを制作、応募先に提出 37歳で地方（東京以外）のIT企業（Web受託がメイン）に試用期間の3ヶ月間契約社員として働き、正社員に 提出したポートフォリオについてはこちらの記事で解説しています。 就職できたと思う要因 ポートフォリオを完成させ、GitHubでコードを公開、Qiitaで解説記事を書いた
kindle unlimitedで無料で読める超良書45選【2024最新版】 - Qiita
はじめに こんにちは！kindle unlimitedヘビーユーザーです。 kindle unlimitedは定額料金で、登録されている書籍が読み放題というサービスです。 今回はその中で私が読んだ書籍から、おすすめのものを紹介します。 現在は1ヶ月の無料体験もできます。 これを機にぜひ良書を1ヶ月で読破してみてはいかがでしょうか。 ※この記事はAmazonアソシエイトに参加していません。 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 kindle unlimitedで無料で読める超良書45選 さっそく紹介していきます。以下のカテゴリに分けてみました。 ・ビジネス・実用書 ・健康・メンタルヘルス ・エンジニアにおすすめ
機械学習による株価予想の十八手 - Qiita
1. 株価はサプライズによって動く 株式相場には常にプロの投資家がうごめいており、各銘柄の各種業績数値を常に予想して投資活動をしている。そんな状況下において、仮に「売上が前年比2倍」という決算が発表されても、株価が2倍になるわけではない。むしろ3倍が予想されていたのに、2倍だったら失望売りとなる。つまり事前予想と比較してこそ意味があり、staticな値や過去実績との比較を特徴量にすることはあまり意味がない。事前予想と決算の乖離、または前回予想と今回予想の乖離こそが意味のある特徴量であると言える。 2. 業績数値の単純な変化率では株価インパクトは測れない 営業利益の事前予想100億円に対し、決算が200億円の場合、 変化率 = （ 実績 - 予想 ) / 予想 の計算式を使うと、変化率は100%となる。 この変化率を特徴量にするのは一見もっともらしいが、株においてはこれは使いづらい。 営業利
いつか起業したいエンジニアへ - Qiita
はじめに 34 歳のとき、勤めていた会社の経営が傾き早期退職を促されたのを契機に独立しました。その後、41 歳で Authleteオースリート 社を設立しました。諸般の事情で現在も Authlete 社の代表取締役という肩書きを持っていますが、経営者的な仕事は他の人に任せ (参照: シリコンバレーのプロフェッショナル CEO を迎えて米国市場に挑戦する日本のスタートアップの話)、50 歳目前の現在もプログラマとしてコードを書き続けています。 Authlete 社設立 (2015 年 9 月) から 8 年半弱経過したものの、まだまだ小さな会社で道半ばであるため、起業家として何か語るのは時期尚早ではあるものの、軽い体調不良が長引く中、『自分のエンジニアとしてキャリアを振り返ろう！』という記事投稿キャンペーンを見かけ、生きているうちに子供世代のエンジニアの方々に何か書き残しておこうと思い、文章
統計検定1級に受かりたければこれをやれ - Qiita
2023年11月19日に統計検定1級を受験し，統計数理，統計応用(社会科学)にダブル合格。 勉強期間半年(半分ダラダラ)で一発合格できた経験をもとに主観込み込みで綴っていきたいと思う。 結論 結論からいいます。統計検定1級に受かりたければやることはただひとつ。 現代数理統計学の基礎を完璧にする。 これだけです。現代数理統計学？統計検定準1級ワークブック？過去問？いりません。 現代数理統計学の基礎，この本を仕上げ切るまでは手をつけなくていいです。 なぜ僕がこう言い切れるのか軽く説明していきたいと思います。 簡単な自己紹介 某都内私立大学3年生。大学の授業で線形代数，微積，確率統計の基礎を履修。受験期は理系で数3も勉強していたためそこまで数学に対する抵抗はない。というか数学に抵抗のある方は統計検定1級に向いてないと思う。 なぜ現代数理統計学の基礎だけでいいのか 統計応用の勉強はどうするの？そう
アウトプットガチ勢が作った高速記事作成フレームワーク - Qiita
はじめに 本記事はアウトプットの心構えのカレンダー | Advent Calendar 2023の4日目の記事です こんにちは！！@Sicut_studyです！ 私はアウトプットの大切さを日頃から発信しており、実際にQiitaにたくさんの記事を投稿しています そんな中で、自分なりに高速に記事としてアウトプットできるフレームワークを使っているのでそのフレームワークについて紹介していきます アウトプットの大切さ まず言っておきたいのはアウトプットは質より量です 量が増えるとだんだんと質もあがります 私は駆け出しのエンジニアの方に普段から「100本記事を書けば人生変わる」と言っています。 そもそも世の中に100本記事を書いたことのある経験をしたことがある人はごく僅かです そんなごく僅かな人になれれば絶対人生が変わります。 多くの人ができないことをやり遂げられる。しかも記事という形で目に実力が見え
中途入社や部署異動で来た新メンバーを活躍しづらくするアンチパターン - Qiita
1. はじめに ソフトウェア開発のチームに、新しいメンバーが入ってくることはよくあります。 以前に新卒社員がチーム入ってきた場合の育成方法を紹介しました(こちら)。 今回は、新卒社員ではなく、他の会社から中途入社か同じ会社の部署異動で来る新メンバーの話です。 (エンジニアが数百人などで規模が大きい会社の場合、部署が違うと仕事のやり方が全く変わる場合があるので、今回は中途入社と他の部署からの異動を同じように「新メンバー」として扱います) 会社や部署が変わると仕事のやり方が大きく変わるため、仕事のやり方に戸惑うことが多いと思います。 本稿では、そのような「新メンバー」を活躍しづらくしてしまうアンチパターンとその対策を紹介します。 2. 中途入社や部署異動で来た新メンバーが適応することの困難さを理解する 中途入社や部署異動で来た新メンバーが組織に適応することは、新卒社員のそれとは別の難しさがあり
中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話 - Qiita
中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話PythonAITOEICChatGPTclaude はじめに データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（2023.11.14時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←こういう者です。 プロフィールページ👇👇👇 ※全て、個人の意見です。個人差もあります。 TOEICとは TOEICは、Test of English for International Communicationの略で、非英語圏の人々がビジネスシーンで英語を使う能力を測るためのテスト。 リスニングとリーディングの2つのセクションで構成されており、それぞれ495点満点、合計990点が最高得点。 TOEICスコアは、企業
LLMのプロンプト技術まとめ - Qiita
現在，34個掲載(一部執筆途中) Xのアカウント@fuyu_quantでも技術系の投稿をしているのでよかったらフォローしてください！ はじめに 今回はすぐに使えそうなプロンプトの工夫やフレームワークについて有名なものをまとめました．LMの出力の精度向上に役立てられればと思います． 論文があるものについてはarXivに最初に投稿された順番で掲載しています． 論文で精度向上が確認されているのは英語での検証がほとんどであるため，日本語で改善されるかは分かりません． 全てのLLM(GPT-4,Llama2,...)で精度が改善するとは限りません． ※記事に誤り等ありましたらご指摘いただけますと幸いです． 以下の記事では敵対的プロンプト技術をまとめています！ 目次 Zero-shot prompting Few-shot prompting 2021年〜 Generated Knowledge Pr
リーダー経験ゼロのエンジニアがチームのリーダーに挑戦して、自己組織化したチームに近づいた話 - Qiita
1. はじめに 1年前の入社4年目の私は、開発チームのリーダーの経験はなく、また、スプリントの計画も立てたことが無いような状態でした。 そんな状態で、突然リーダーとしてプロジェクトの意思決定をすることになりました。 自分に務まるかとても不安で、恐怖すら感じていました。 実際にやってみると、これまでいかに作業者視点で物事を考えていたか、プロジェクト全体が見えていなかったのかを痛感しました。 現在では、マネージャーが休みや出張で不在の場合でも、私がいればうまくチームメンバと協力して開発を進めてくれると言っていただけるまでになりました。 それと同時に、より楽しく開発できるようになりました。 本記事では、私がリーダーとして振舞うことになった経緯と、その振る舞いの具体例を紹介します。 同じような開発者の方の参考や励みになればと思います。 2. チームの背景 1年前当時の私が所属しているチームは以下の
デジタル庁のサイトやばすぎるwww - Qiita
はじめに みなさん、デジタル庁のサイトはご覧になったことはありますか？今話題のデジタル庁です。 こちらが2023年6月現在のデジタル庁のサイトです。やばくないですかこれ？最初見たときこれ「やっばw」と思いました。これからこのサイトのやばさを語っていきたいと思います。 洗練されたシンプルさ、そしてデザイン 僕は最初見たときびっくりしました。「なんてシンプルで見やすいんだ！」官公庁のサイトですよ？官公庁のサイトといえば、細かい字がずらっと並んで見づらいイメージでしたが、デジタル庁のサイトはとことんシンプルさを追求して見やすくしてます。フォントもNoto Sans JPを使われててとても読みやすい。黒も #000 でなく見やすい色になっている。 やばいですねこれ。 そしてこのレイアウトを見たとき、余白のおかげでとても見やすいなと思いました。そこでChrome Dev Toolでレイアウトを見てみ
【完全保存版】OpenAIが教えるChatGPTからより良い結果を得るためのプロンプトのコツ - Qiita
OpenAIの公式ページに、ChatGPTに使われているモデルである「GPT」を使う上でのベストプラクティスが公開されていました！ そこで、ここでは、そのベストプラクティス集を参考に、ChatGPTからより良い結果を得る方法を解説していきます！ 原文を読みたい方はこちらの記事をご覧ください！ 以下の記事では、おすすめのChatGPTのプラグインを紹介しているので、こちらもぜひご覧ください。 1.明確な指示を出す ChatGPTは非常に優れたAIですが、さすがに私たちの考えを読み取ることはできません。 したがって、ChatGPTから希望する回答を得るためには、私たちの考えを詳細に伝えるために明確な指示を出すことが大切です。 OpenAIは、この「明確な指示」を出すための具体的なアドバイスを以下の6つのポイントで紹介しています。 詳細な説明をする ペルソナを設定する デリミター（区切り記号）を
Markdown + AI（GithubCopiotX）の驚異のタッグ！💥 2023年新世代の爆速ライティング体験へようこそ！💻いま、✨GithubCopiotXでMarkdownを作らないで、いつ作りますか？ - Qiita
Markdown + AI（GithubCopiotX）の驚異のタッグ！💥 2023年新世代の爆速ライティング体験へようこそ！💻いま、✨GithubCopiotXでMarkdownを作らないで、いつ作りますか？MarkdownVSCodegithubcopilotChatGPTMarkdownViewer 新世代のライティング体験 VSCode Insider＋GitHub Copilot nightly(Chat機能)で快適なMarkdown執筆体験を実現！ Markdown Viewerでリアルタイムにプレビューを確認しながら執筆可能！ Typoraを使っていた頃のライティング体験とは比べ物にならないほど快適！ ChatGPTと比べても、MarkDownを理解して会話ができるので便利すぎる！ ※2023/06/09追記(Chat機能など）ベータプレビュー版の機能について一旦削除m(
統計検定準1級 合格体験記 - Qiita
はじめに 統計検定準1級は(一財)統計質保証推進協会が実施、(一社)日本統計学会が公式認定する「2級までの基礎知識をもとに、実社会の様々な問題に対して適切な統計学の諸手法を応用できる能力を問う」試験です。現在はCBTでの実施となっています。 主観を込めて言いますと、2級と準1級では難易度に雲泥の差があります。 強調して言っておきます。まったく違います！ 準1級では統計的推定や検定に加えて、多変量解析(重回帰、PCA、主成分分析、数量化)、時系列解析、マルコフ連鎖、確率過程、分散分析、ベイズ統計、MCMC...と範囲が広いのが特徴です。 以下、かなりの長文になりましたが、受験して得た知見をかなり具体的に記述しました。読者の皆様の合格への一助となれば幸いです。 目的 私はとある私立中高で物理と情報を教えています。統計の勉強を始めたのは、教科「情報」を教えるにあたってのスキルアップが目的です。も
フリーWi-Fiを使ったら秘密情報を抜かれる経路にはどのようなものがあるか - Qiita
ゴールデンウィークのはじめ（4月29日）に投稿された以下のツイートですが、5月7日20時において、1,938.8万件の表示ということで、非常に注目されていることが分かります。 我が名はアシタカ！スタバのFreeWi-Fiを使いながら会社の機密情報を扱う仕事をしてたら全部抜かれた。どうすればよい！ pic.twitter.com/e26L1Bj32Z — スタバでMacを開くエンジニア (@MacopeninSUTABA) April 29, 2023 これに対して、私は以下のようにツイートしましたが、 これ入社試験の問題にしようかな。『スタバのFreeWi-Fiを使いながら会社の機密情報を扱う仕事をしてたら全部抜かれた』と言う事象に至る現実的にありえる脅威を説明せよ。結構難しいと思いますよ。 https://t.co/LH21zphCTV — 徳丸 浩 (@ockeghem) April
初学者の私がGitを理解するために、この順番で読めばよかったと思った記事の順番 - Qiita
エンジニア未経験のわたしがGitを学ぶ上で、この流れで記事を読むべきだったと思ったことを記載する。 完全に初学者意見のため、疑いながら読んでください。 私は下記の流れで学習することによって、理解をしやすいように感じた。 ① Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） ② Gitのイメージを、コマンドで実現している記事をみる ③ 実際にGitのコマンドを打ちながら、出力と、頭の中のイメージのすり合わせ Gitで何をしているかのイメージを掴む（コマンドなし） こちらの記事は、Gitのイメージをコマンドなしで、わかりやすく図で示してくださっています。 記事にも記載されていますが、 ・重要なのは 「何」から「何」へ・「どんな作業」を行う のかを追う ・操作前と操作後でどんなことが起こっているのかをイメージする 上記の内容が、すごく同意で、重要だと感じている。いきなりコマンドを打ちながら
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 - Qiita
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 ※ この記事の内容の一部はこちらのイベントでお話したことと重複します。 はじめに 2023年3月1日にOpenAI社よりChatGPTのAPIが公開されました。 さらに14日にはGPT-4が登場し、その翌々日にはMicrosoft 365 CopilotでGPT-4をOffice製品に搭載することが発表されるなど、AI領域で大きな変化が起きています。 変化の速度の速さと変化量の大きさにより、私自身も追いつくのが精一杯な状態です。 個人的には、iPhoneの登場時以上の衝撃を受けています。 人類の歴史上、過去3回AIブームがありました。Generative AIが4回目のブームになります。 そして、特に日本においては顕著なのですが、AIへの過度な期待とそれへの失望の繰り返しがここ数十年にわたって繰り返されてきました。 直近だと数年前のDeep Learn
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）、Llama（Meta）、PaLM（Google）があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります： Classification: 感情やポジ
Udemyの番人がおすすめする講座 - Qiita
私はUdmeyに年間50万??ぐらい教材に投資して常に、Udemyに貼り付いて良い講座ができるのを監視しています。その中で、最後まで講座を受講してその講座の感想を書きたいと思います。私は、優良だと思わない講座は即返金処理を行うので、ここに紹介される講座は、とてもわかりやすいものしか基本的に載せてありません。この記事は更新されていきますので、ご興味ある方はいいねとストックをお願いします。(よかったやつ証明書とかコピペしてここに貼るの正直まじでめんどくさいので、更新するモチベーションに繋がります)。下記に書いてあるものは全部、優良のものだが、中でも個人的に良いなと思ったやつは、右バーのindexと題名に「👍」をつけておいた。下までスクロールするのがめんどくさい人は「👍」まで。 どうやら、この記事がUdemy Advent Calender 2023に参考記事になったようです。 ちょくちょく
【AtCoder】中卒の主婦が青コーダーになったおはなし【競技プログラミング】 - Qiita
はじめまして。mayocornです。 先日のABC281で青コーダーになりました！ 経歴 20代の主婦。旦那は競プロやってないです。 中学卒業→高校入学→高校中退→バイトを転々とする（ITに関してはSESで半年ほど働いた経験あり）→今の住所に引越してきてからは無職 趣味はゲームで、最近やっているタイトルはファイアーエムブレムエンゲージ、Splatoon3です。音ゲーやカードゲームに熱中してた時期もありました。CHUNITHMは旧レートでベスト枠15.3くらい。でものめりこむほどお金がかかるのでやめました。競技プログラミングは何問解いても無料なので続けられてます。 学力に関して話すと、高校数学は確率、論理と集合がちょっとわかるくらいで三角関数、微分積分、行列あたりは全然分かりません。青パフォーマンスをとるのにこのへんの知識が必要になったことはなかった気がします。（私が参加した回の中では） 競
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