大前提 この記事読まずに仕事して下さい。 整理系 作業机の整理 PC/ディスプレイの清掃 キーボードなどの周辺機器の清掃 PC内の不要ファイル削除 ドキュメント整理 雑務系 メール確認 スキルシート更新 日報/月報 社内アンケート 有給申請 その他各種申請 業務効率化系 ブラウザのブックマーク整理 キーボード設定見直し マウス設定見直し 使用ツールのショートカット調査 「ツール名 おすすめ設定」でググってより良い使い心地を目指す ブラウザ エディタ SQLクライアント メール管理 勤怠管理 PC起動時 ターミナル などなど 勉強会系 connpass等で勉強会を調べる IT勉強会を探すために捗るサイトまとめ【9選】 勉強会に参加する 勉強会の発表ネタを探す 勉強会に関する読み物 IT系エンジニアのためのプレゼンテーション入門 ライトニングトーク(LT)準備の参考資料まとめ 交流系 社内のS

東京の多摩川沿いの浸水リスクがある地域で、「なぜか人口が増えている」ことをデータ分析ソフトを使って明らかにして、その背景を探りました。 次にこんな記事も書きました。 南海トラフ巨大地震によって津波の浸水が想定されている区域で、高齢者の施設がすごく増えていることを示した記事です。 どちらの記事も、誰もが入手できる「オープンデータ」と、後述する「GIS」という分析システムを使って隠れた事実を浮き彫りにした、データジャーナリズムのお手本などと紹介されたこともあります。 そしてつい最近手がけたのがNHKスペシャル「〝津波浸水域〟の高齢者施設」。蓄積してきた分析のノウハウを注ぎ込んだ番組です。 「データ分析」というと専門的で、すごく難しく思う方もいるかもしれません。しかし最初に述べたように私は数年前までは、パソコンを満足に使えない、データ分析とは無縁の「ガラケー記者」だったのです。本当に。 そんな私

まとめ ・かなりの人が「結論をわかりやすく説明したときの論理」と「その結論を試行錯誤して見つけるときの論理」を明確に分けてない気がする ・だから簡単に理解できると、簡単に生み出した答えと勘違いする ・単に結論を理解してほしいときは、わかりやすい説明だけでよい ・相手に今後自分と同じように試行錯誤してほしい時は、わかりやすい説明に加えて、試行錯誤も伝える ※追記:私も今まで分けて考えてなかった。だから気づきとして書いてみた。「かなりの人」かどうかは私の印象でしかないのに決めつけました！すみません！ 結論の背景や試行錯誤をどこまで相手に伝えるか、ずっとわからなかった基本私は余計なことを説明しがちだ。だから仕事中はできるだけ情報を省いて説明する。相手の反応を見る限りそれでちょうどいい感じがする。でも、本音では「省かない方が面白いんだけどなー」とずっと思っている。なぜ省かない方が面白いのかをこれか

確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR

※ 2023/11/26更新 「サビ前の無音」と結婚したい。 曲最高の盛り上がりサビ直前の一瞬、この世のあらゆる音が「ファッ…」と消え去り「えっ…終わった…？」と見せかけての爆発、本当に「恋」としか言いようがない。 ということで、最高の「サビ前の無音」プレイリストを公開します。 open.spotify.com 目次 残響散歌/Aimer　2:21~ ってか/日向坂46　1:13~ THE POLiCY/IDOLiSH7　3:09~ わたし/SixTONES　2:14~ LOUDER/Roselia　2:43~ DESIRE/LUNA SEA　3:08 荒涼たる新世界/聖飢魔II　0:48~ 有心論/RADWIMPS　3:31 悲しみが止まらない/杏里　3:29~ どろん/King Gnu　2:17~ rooms/Maison book girl　1:09~ No.1/DISH//　3:1

Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概

日本は海外の子どもたちと比べて自己肯定感が低いといわれています。そもそも自己定感とはどういうものなのでしょうか。自己肯定感が高い子と低い子の特徴とは。子どもの自己肯定感を伸ばすための秘訣について、英語教室「TLC for Kids」代表で5000人以上のバイリンガルの子どもたちと触れてきた船津徹さんが解説します。 自己肯定感の土台は「自分は親から愛されている」「そのままの自分に価値がある」という「あるがままの自己に対する自信」です。 私は自己肯定感を「根拠のない自信」と呼んでいます。根拠はないけれど「自分はできる」と心の底から信じている子は、困難に直面しても、チャレンジを繰り返し、「根拠のない自信」を「根拠のある自信」に変えていくパワーを持っています。 根拠のない自信は、その名の通り「100％親から与えられる自信」であり、子どもが努力しても手に入れられるものではありません。つまり子ども時代

エンジニアがいい仕事人生を歩むために、「心と体のコンディション」と「仕事のパフォーマンス」にはどんな相関関係があるのだろう？ 高いパフォーマンスを発揮するエンジニアの経験談から「心・技術・体」のベストバランスを学ぶ！ 2020年、NTT東日本と独立行政法人情報処理推進機構（以下、IPA）が提供した、無償かつユーザー登録不要で利用できるシンクライアント型VPN『シン・テレワークシステム』が話題を呼んだ。 このシステムをわずか2週間で完成させたことで称賛を集めたのが、自ら経営するソフトイーサの代表取締役、筑波大学産学連携准教授、IPA技術研究室長、NTT東日本特殊局員と、4足のわらじを履くプログラマー・登大遊さんだ。 優れたアウトプットを出し続ける登さんだが、「パフォーマンスと自身のコンディションは、基本的に常に一定」なのだという。登さんはなぜ、ブレずに高いパフォーマンスを出し続けることができ

悩んでる人 Kindle本をMacユーザーでも、自動スクショしてPDFデータで保存する方法ってあるの？ と思われている方に向けた記事です。 この記事でわかること ●Kindle本をMacで自動スクショしてPDF保存する方法 どうも、さっくんです。 Kindle unlimitedも活用しつつ、ビジネス本を中心に年間100冊以上読む読書ライフを2年送っています。 今回は【Macユーザー対象】Kindle本を自動スクショしてPDF化する方法について紹介します。 何か専用のソフトをインストールする方法ではなく、既存のMacソフトだけで永久保存できる方法です。 こんな経験ないですか？ ●読みたかったKindle unlimited対象本がいつのまにか対象からはずれている。 ●読みたいKindle unlimited対象本が10冊以上で、ライブラリがキャパオーバーしてしまう。 ●購入したKindle

サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

はじめに 今回は英語を話す方法の完全英語学習ロードマップを丁寧に解説していきます。私の第二言語習得研究の知見と行動科学（私自身の語学学習の経験を観察して得られた実証結果・多言語話者に取材をして気づいた彼らに共通した行動の特徴）に基づく学習マップを始めから丁寧に解説していきます。英会話の完全独学ができますので、今回のブログをしっかり理解して英語を話せるようになりましょう。 「ポリィの英語講義」というYoutubeチャンネルも開設致しましたので、ぜひこちらもチェックしみてください。こちらのチャンネルでは、今後英語学習ロードマップの実践動画をアップしていきたいと思います。 www.youtube.com 英語学習ロードマップ Phase1 学習方略に基づく学習計画（公開済み） Phase2 発音と単語で気づきを促す（公開済み） Phase3 浅い理解を深い理解に転換（公開済み） Phase4 英

糸井のぞ💐この天２巻発売中 @amazake_chan 僕はメイクしてみることにした (ワイドKC) | 糸井 のぞ, 鎌塚 亮 |本 | 通販 | Amazon amazon.co.jp/dp/406526796X/… 自分で自分を大切にする、セルフケアとしてのメンズ美容の漫画「僕メイク」本日発売です☺️ pic.twitter.com/5nr4EhA0eo 2022-02-10 10:43:37

知人によると、日本の強みは、職場で困ってる人を見かけたとき「どうしたの？手伝おうか？」の言葉がスッと出ることじゃないか、という。外国人はこうはいかず、「それはオレの仕事じゃない」とつれなく通り過ぎてしまう。困ってる人はいつまで経っても困り続けることになる。 ジョブ制は、移民の多い国で考えられた工夫だと思う。民族も文化も全然違う、場合によってはその国に来たばかりで右も左もわからない人間に、「お前の仕事はこれ」と明確に領分を決め、それをやりきれるようなら仕事を続けられ、出来ないようなら解雇、というやり方。 仕事の内容が明確なジョブ制は、逆に言えば融通がきかない。契約前に想定していない仕事が発生すると、「それはオレの仕事じゃない」とみんな拒否する。外国企業で人の上に立つ人間は給料高い代わりに夜中まで働く過重労働なのは、ジョブ制で割り振れないのを全部片さなきゃいけないからかも。 日本は「チーム」で

ここ1年ぐらい感じていた「学びに関する格差」の話を書く。 最初にまとめ・勝手に学ぶ人は、自分の周囲にある「学びに使えそうな仕事」を探して自分の仕事にすることを繰り返す ・期待されて学ぶ人は、上司とかの期待に応えて新しいことを学ぶ ・「勝手に学ぶ人のスピード」＞「期待されて学ぶ人のスピード」なので、格差が開いていく ・「早く行きたければ一人で行け、遠くへ行きたければみんなで行け」が実現できない ・勝手に学ぶ人を止める理由も見つからない ・困ったなあ（解決策わからない） では詳細を書いていく。 勝手に学ぶ人：自分の周辺にある「誰も手をつけてない仕事」を発見し、自分の学びに利用するそれぞれが自分の担当範囲の仕事をしているとする。 それぞれが自分の担当範囲の仕事をしている勝手に学ぶ人は、「誰も手をつけてない」かつ「自分の学びになりそうな」仕事を自ら発見して、自分の仕事として取り組む。 勝手に学ぶ人

社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス

よく、仕様書を書いていなくて、書いてみたいけど、具体的な仕様書がネット上に落ちてなくってこまってるって相談を受けるので 「仕様書の記載内容のイメージ」を作りました！ ※前提として「現在仕様書を書いていない、自社開発のMVP検証前後のフェーズのスタートアップ向け」に書いています。PMが仕様書、エンジニアがDesign Docを書く分担です。 ついでに、システム開発の基礎である「システム開発のV字モデルをベースにした設計書の紹介」も含めてまとめてみましたー！ 大規模開発に使われたり、古くからあるフレームワークなので、スタートアップの方だと、システム開発のV字モデルの概念やそれにあわせた成果物を知らない人が多いけど、「要件定義書」と「設計書」を全てドキュメント化するとどうなるかを理解した上で、「仕様書」として情報を削る方が、考慮漏れ防止やエンジニアがやっている設計内容の理解につながるので、全体を

はじめに 初投稿です。 筆者スペック 19歳 高卒 某大手自動車メーカー関連会社勤務 エンジニア志望　(Web開発勉強中) 業務の効率化（データ整理・画像処理など）でPythonを書くことがあります。Python歴は半年程度です。 英語学習について、 どのように学習してきたのか記録を残すため 「TOEICのスコアを伸ばしたい」と考える方にとって少しでも参考になれば と思い、記事を書くことにしました。 英語学習の動機 「エンジニアには英語が必要」 論 エンジニア/エンジニアになりたい方なら、1度は「エンジニアに英語は必要か」という議論を目にしたことがあるのではないでしょうか。 自分は現在エンジニアになることを志しています。 そのための情報収集をしていると、「エンジニアに英語は必要なのか？」という主旨の記事、議論を時折見かけます。 そして、その結論は殆どの場合「強いエンジニアになりたい場合、あ

総務省は1月11日、データサイエンスのオンライン講座「誰でも使える統計オープンデータ」を、MOOC講座プラットフォーム「gacco」で開講した。社会人・大学生に、統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する講座で、3月7日まで受講できる。 週約3時間×4週間の内容。政府統計の総合窓口「e-Stat」、総務省と統計センターが提供する統計GIS、API機能などを使い、データ分析の手法を学べる。 講師は「統計学が最強の学問である」の著書で知られる統計家の西内啓氏や、総務省統計局の担当者など。 2017年6月に初開講して以来、断続的に開講し、のべ約2万8000人が受講した講座。 関連記事 政府が「ワクチン接種状況ダッシュボード」公開　性別や都道府県別に可視化 政府が、全国の新型コロナワクチンの接種状況を一覧にまとめた「ワクチン接種状況ダッシュボード」を公開。統計情報をまとめたCSVやJS

要約 「英語で意見を言おうとすると5歳児のようになってしまう」という課題を解決するEnglisterというサービスを開発した。 自分で使ってみたところ、10問程度の問題を解くだけでスラスラと英語で意見を言えるようになった。 実装はDeepL APIとNext.jsのAPI routeを使って爆速開発をした。 追加(2021/01/18) 記事を公開してから毎日機能追加をしています。２週間前からどれだけ変わったか是非見ていただきたいです。 背景にあった課題 「英語で意見を言おうとすると5歳児のようになってしまう」 英語にすごい苦手意識があるわけではない。TOEICは840点で、すごく簡単な日常会話なら問題なくできるので、海外旅行で困るということはなかった。しかし、仕事でたまに海外の人とやりとりをするときや外資系企業の英語面接で**「ちょっと難しい質問」**をされると、途端に5歳児になってしま