Techable（テッカブル） - サイト閉鎖のお知らせTechable サイト閉鎖のお知らせ 長らくのご利用、誠にありがとうございました。 当サイトは2024年12月31日をもちまして閉鎖いたしました。 これまでのご支援に心より感謝申し上げます。
データ分析のためのPythonを学び始める時につまずかないための6つのステップ
ステップ1:学習すべき3要素を知るステップ2:環境構築をするステップ3:Pythonの基本を覚えるステップ4:主要なライブラリをマスターするステップ5:データ分析の一連の流れを把握し、写経するステップ6:自分で一から分析する 各ステップは、それ以前のステップで習得した要素を必要とします。そのためステップは飛ばさずに理解していく必要があります。学習を進めていく中で前のステップを再度理解し直す場合もありますが、一度学習をしたステップの内容ならば2度目はすんなりと理解できるはずです。 以下、各ステップにおける内容をコツや注意点も含めてみていきます。 DXのお悩みを解決する「DXの羅針盤」をダウンロードする ステップ1：学習すべき3要素を知る「環境構築」、「Python言語の習得」、「分析作業の理解」が、Pythonでデータ分析を始めるために必要な3要素です。 Pythonの文法ばかりを勉強してい
明日から使えるDDDのためのユースケース駆動開発（ICONIXプロセス） - Qiita
この記事について この記事は2020年3月30日に BPStudy#151〜オブジェクト指向、モデリング、設計 LT大会[リモート開催]という勉強会でDDD時代に考えたいICONIXプロセスというスライドを発表させて頂いたのですが、発表時間の都合上説明できなかった部分をもう一歩踏み込んで具体的なやり方を紹介する為にまとめたものです。 スライドをご覧になって頂いた上で読んで頂くとより前後関係がわかりやすくなりますが、スライドを見ていなくてもこの記事から読んで頂いても問題ありません。 序 みなさんDDDは好きですか？ 筆者は大好きです。 DDDとは簡潔に説明すると**「ドメインに詳しい人と一緒に育てたモデルをそのままコードに落としむ」**という設計手法です。 モデルとコードが対応しているからモデルの育成と共にコードを育てられる。そしてそのモデルはドメインに詳しい人と共に育てる。 凄く良さそうで
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1.5流エンジニアの生存戦略
