AWSを学ぶ上でやってよかった勉強法５選 - log4ketancho
「AWSの勉強をしたいんだけど、まず何をすればいい？」と会社の同期や同僚から聞かれることがよくあります。ありがたいことに、先日 Amazon Web Services 業務システム設計・移行ガイド (Informatics&IDEA) を出版してからは、システムエンジニアではない知人からもこのような質問を頂くようになりました。このような質問を頂いた方には、過去に有志で開催していた社内勉強会の資料を渡したり、自分の勉強方法を共有したりするのですが、自分がどのような勉強方法をしてきたか棚卸ししきれていないなと感じたので、これを機に整理しようと思います。 私について 私は、大学時代はアプリケーション系の情報専攻で、社会人になってからも入社後最初の数年はアプリエンジニアとして仕事をしていました。そのため、当時インフラサイドの知見はほとんどありませんでした。そのような状況に危機感があり、当時の上司に
正式採用の「Kotlin」で挑戦！ 初めてのAndroidアプリ開発 ～ストップウォッチを作ってみよう～ - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
エンジニアHub > 記事一覧 > 正式採用の「Kotlin」で挑戦！ 初めてのAndroidアプリ開発 ～ストップウォッチを作ってみよう～ 正式採用の「Kotlin」で挑戦！ 初めてのAndroidアプリ開発 ～ストップウォッチを作ってみよう～ Kotlin入門者に向け、手を動かして学べるテキストをお届けします。Kotlinは、2011年7月に登場したモダンなプログラミング言語ですが、Androidアプリの開発言語として、Google I/O 2017で正式採用され、一挙に浸透してきました。本稿では、Kotlinの特徴を紹介し、簡単なAndroidアプリとしてストップウォッチを作ってみます。 アプリエンジニアの池田惇です。Google I/O 2017で、Androidの開発言語としてKotilnが正式に採用されました。少し前から業務でもKotlinを採用していたのでとても嬉しいです！
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ - Qiita
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～Pythonスクレイピングpandasデータ分析 やりたいこと はてなブックマークで、Python記事を検索しトレンドを分析 はてなブックマークにSeleniumでログイン ブックマーク数をスクレイピング 時系列比較を行う バズるタイトルを分析 実装方法 詳しくは下記記事を参考にしてください。Pandasを利用したデータ分析まで載せています。 【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ 実装 from selenium import webdri
Objective-C入門 : WisdomSoft
Objective-C入門 この講座は、C 言語(ISO/IEC 9899:1990)を理解していることが前提です Objective-Cとは？ インポート クラスの宣言と定義 メソッド 継承 オーバーライド イニシャライザ オブジェクトの解放 静的な型 可視性 クラスメソッド クラス型 セレクタ メソッドのポインタ カテゴリ プロトコル 戻る
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
Linuxコマンドでテキストデータを自在に操る - じっくりコトコト煮込んだみかん
Linuxでテキストデータを扱うときに、コマンドをパイプで繋げるだけでいろいろな処理ができて面白いのですが、綺麗に整理されていない気がするのでまとめてみます。ここでは、cat, paste, join, grep, head, tail, cut, awk, sed, tr, sort, uniq, wc を取り上げます。 ファイルを縦に結合 ファイルを縦に結合します。 コマンド 説明 cat file1 file2 ... file1, file2, ... を縦に結合 cat file | ... としてファイルの中身をパイプに流すのにもよく使います。 ファイルを横に結合 ファイルを横に結合します。あまり使わない？*1 コマンド 説明 paste file1 file2 .. file1, file2, ... を横に結合 join file1 file2 file1 と file2
Ruby on Railsを仕事にしていくための第一歩 - 酒と泪とRubyとRailsと
最近仕事でRailsのコードレビューをする時間が長くって、いろいろ指摘するんですが、 Railsって「Railsチュートリアル」には書いていないのに覚えないと仕事にならないこと多すぎだなと気付かされます。 どこでどんなふうにすれば、プロになろうとしている人が最短距離で知識を獲得できるかはわからないですが、 今思っている特に大事だなと思うことつらつらと書いていきます。 😀 プログラミングの重要な要素まず、Railsの前にプログラミングで全般的に特に重要と思っている要素を紹介します。 - リーダブルなコード - ネーミングルールについて - 言語・フレームワークのルール - 変数のスコープについて - プロジェクトの設計思想 - オブジェクト指向・コードの再利用性 - 正しいテストケースを作る プロジェクトによって変わるので、すべては書きませんが、ぜひ意識してどこを学ぶべきかを考えてみてくだ
文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog
こんにちは！はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 みなさんは、このような疑問をもったことはありませんか？ grep はどのように文字列を検索しているのか？ MeCab はどうやって辞書を高速にルックアップしているのか？ パーサやコンパイラを作りたいけど、何から始めればいいのか？ 本稿では、「文字列アルゴリズムとはどんなものなのか？」「なぜ重要なのか？」「何を知っておくべきか？」「どうやって勉強すればいいのか？」といった疑問にお答えしていこうと思います。 文字列アルゴリズムの意外な応用や、モチベーションを保ちやすい勉強のしかた、文字列アルゴリズムを勉強するために行った社内での取り組み、実装するときのコツといったトピックについても触れています。 このエントリは、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の22日目の記事です。昨日は id:syou6162 さんに
プログラマーの君！ 騙されるな！ シェルスクリプトはそう書いちゃ駄目だ！！ という話 - Qiita
本記事が切っ掛けとなってお声がけを頂き、本記事の増補リファイン版となる記事をSoftwareDesign 2018年1月号のシェルスクリプト特集第2章として執筆しました。リファイン版には、この記事で触れていない文法面での分かりにくさについての解説が含まれています。その文法面での分かりにくさの解説の一部に相当する記事もありますので、ぜひそちらも併せてご覧下さい。 Shell Script Advent Calendarをご覧の皆様、図々しくも5日目に続く2度目のエントリーのPiroです。 前回は自作のBashスクリプト製Twitterクライアントをネタに実装を解説しましたが、今日は他の言語で多少のプログラミング経験はあるんだけど、どうにもシェルスクリプトは苦手だ……という人のための、シェルスクリプトによるプログラミングの勘所を解説してみようと思います。多分、プログラミング入門レベルの人や上級
プログラミングでよく使う英単語のまとめ【随時更新】
プログラミングでよく使う英単語のまとめ【随時更新】 随時追加、整理していきます。 名前をつけるときには、名詞、動詞の違い、複数形、過去形などに注意しましょう。 オブジェクト指向では、クラス名は名詞、メソッドは動詞とします。 使ってはいけない言葉 get / set アクセサ (getter / setter) やプロパティによく使われている。 それ以外に使うと混乱を招くのでよくない。 get は軽量な処理と考えるので、中に重い処理は書いてはいけない。 単純な取得/設定以外で使いたくなったら他の言葉を考える。 load, save, commit, store, enable, disable, fetch, register, configure, add, etc... check 意味が広すぎて何をしているかわからない。 できるだけ別の言葉を使う。 具体的に何をしているかに分解して考え
GitHubのコード検索 : プログラマにとっての宝の山 | POSTD
新しい言語やフレームワークを学ぶことは、時には苦闘になることがあります。従来のアプローチは、概念を説明し簡単な例を提供するドキュメントを読むことです。それで十分な場合もありますが、ドキュメントに高度な例や実際のプロジェクトでの使い方が書かれていない場合も多々あります。 ドキュメントに記載されていない問題に出くわすと、大抵の人はStack Overflowで解決策を探します（またはソースコードを丹念に調べます）。しかし、「使っているフレームワークが登場してから十分に期間が経っておらず、思い浮かぶ質問全てにStack Overflowが答えてくれない」ということもありえます。 今まで問題にはまって、こう考えたことはありませんか？ 「誰かが既にこの問題を解決しているはずだ！では、なぜこの問題に対する答えがStack Overflowにないのだろうか？」 そのとおりです。恐らく誰かは既にそれを解決
Rubyが今のPythonの地位にいない理由
_ Rubyが今のPythonの地位にいない理由 歴史のことなんぞなんも知らんけど、「技術的には今のPythonの地位はRubyでもよかったのに、そうならなかった」のが何故か、その理由を書いてみよう。僕はRubyの歴史なんて知らないし、以下の文章は全部、まるで見てきたかのように書いてますが、適当に書いたくせに何故か断言口調になっている怪文書の類いです。 https://twitter.com/mametter/status/741950239662170112 まめさんの書いた理由リストはどれも関係ない。いやカスってるけど。難しいというのも関係ない。 僕がRubyを知ったころ…最初に書いた通りRubyの歴史なんて知らないので、別に早くもないわけだけど…Rubyというのは全く使われていない言語だった。どっかの好き者がPerlの替わりに単純な処理に使って、「ウフ、美しくかけた、グフッ」とかつぶ
機械学習のためのPythonの基礎「NumPy」を学ぶ - learning.ikeay.net
機械学習といえば「Python」です。なぜPythonなのかというと、数値演算や機械学習に関するライブラリがたくさん揃っているからだそう。行列がとても扱いやすいNumPy、グラフ描画が簡単にできるmatplotlib、機械学習のscikit-learnなどなど… 機械学習ではこの３つのライブラリを大いに活用します。 まずは今回はscikit-learnを使った機械学習ではかなり重要になってくる「NumPy」を学びます。 私はPythonもはじめてなのでまずはPythonの概要を把握しつつ、「100 numpy exercises」というNumPyを基礎から学べる問題集を写経して学習したいと思います。 環境構築 まずは環境構築です。詳しくは下記のリンクに飛んで確認いただきたいのですが、Macの場合は、Pythonのバージョン管理システムである「pyenv」と、分析環境を構築するのに便利な「A
ロシアの天才ハッカーによる【新人エンジニアサバイバルガイド】 - Qiita
弊社に５年間在籍していたロシアの天才ハッカーが先日退職しました。 ハッキング世界大会優勝の経歴を持ち、テレビ出演の経験もある彼ですが、正直こんなに長く活躍してくれるとは思っていませんでした。彼のようなタレントが入社した場合、得てして日本の大企業にありがちな官僚主義に辟易してすぐに退職するか、もしくはマスコットキャラとして落ち着くかのどちらかのケースがほとんどなのですが、彼は最後まで現場の第一線で活躍してくれました。 そんな彼が最後に残していった退職メールがなかなか印象的だったので、その拙訳をここに掲載します（転載について本人同意済み。弊社特有の部分は一部省いています。） ああ、なんという長い旅だったろう。この会社で５年間もセキュリティを担当していたよ（諸々の失敗は許してくれ） 俺は他の退職者のように面白いことは書けないが、私のこの退職メールを読んでくれている人、特に新人エンジニアのために、
R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
初心者でもアルゴリズムの学習ができる入門本とサイト一覧 - paiza times
Photo by VFS Digital Design 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について知っているでしょうか。情報系の学部出身の人は学校の授業でやったかもしれません。一方で学校で情報系の勉強をせずにITエンジニアになったという方は、アルゴリズムやデータ構造について一度は「勉強したほうが良いんだろうな」と思いつつも、実際の業務であんまり必要なさそうだし、難しそうだし、DevOpsやオブジェクト指向やフレームワークについて学ぶので手一杯で未着手、という人も多いのではないでしょうか。 今回はそんな方に向けて、アルゴリズム、データ構造を学ぶ意義と、それらを学ぶときに役立つ本とサイトについてまとめました。 ■アルゴリズム、データ構造を学ぶ意味 アルゴリズムやデータ構造について語られるときに、非常に良く言われる事として「そんなものは実務に役立たたないので必要ない」という意見があります。本当にア
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