オブジェクト指向のいろは - Qiita
※追記しました 2018/11/10 サンプルコードの言語について、この記事で触れなかったものとその理由について 2018/11/11 諸注意補足 2018/11/12 コードフォーマット、タイポ修正 2018/11/13 ポリモーフィズムのサンプルが弱いとの指摘を頂き追記 はじめに この記事はオブジェクト指向プログラミング初学者向けの記事です。 記事の内容はオブジェクト指向プログラミングの入り口までを解説しているつもりです。 またオブジェクト指向分析やオブジェクト指向設計については取り扱いません。 オブジェクト指向についてを完全に理解するにはこの記事だけでは足りないと思いますのでその点ご留意願います。 サンプルコードは C# です。 スライドが元ネタになっていて、以下の url がそのスライドです。 もし興味が湧いたらどうぞ。 https://nrslib.com/oop-slide-1
侍エンジニア塾とAidemyの杜撰さから学ぶべきこと - Qiita
（2018年11月8日追記） アイデミー代表の石川様よりコメントをいただきました。丁寧なご対応ありがとうございます。 ぜひこちらも一読ください。 先日、プログラミングの勉強を始めようとしている知人から「Aidemyをやってみようと思うんだけど、どう思う？」と相談されたので無料公開されている「Python入門」を試してみたところ、その内容があまりにも杜撰で驚きました。 最近炎上した侍エンジニア塾のブログ記事と、偶然やってみたAidemyの教材を見て、 プログラミングを勉強する人 プログラミング関連の記事を書く人 オウンドメディアを運営する企業 学習サービスを運営する企業 個人 が学ぶべき・気をつけるべきだと感じたことを書いておきたいと思います。 ここでは、侍エンジニア塾とAidemyをそれぞれ、 オウンドメディアでプログラミング関連記事を公開している企業 事業（学習サービスなど）としてプログ
Ruby->Go->Scalaという習得順序がエンジニアの爆速の成長に最適である理由 - Qiita
先日、全ての開発者が学ぶべき5つの言語という翻訳記事を投稿させて頂いたのですが、「プログラミング力を伸ばす」という観点においては記事主の方のご意見に大きな異論はないものの、これからエンジニアを目指す初学者の方や経験の浅い方が「日本のWeb業界でキャリアを爆速で成長させるための最適な習得順序」としてはまた別の組み合わせが必要だと思いますので、この記事ではそれに関する私の考えを簡単に述べさせて頂きたいと思います。 (注：主にバックエンドエンジニアの方を対象としています) 結論 未経験から日本のWeb業界でキャリアを爆速で成長させるためにはRuby -> Go -> Scalaという順序が最適である。 以下その理由について説明します。 初学者の方がプログラミングスクール等を経由してWeb業界にエンジニアとして就職する場合に、言語選択において最も重視すべきポイントは下記の3点です。 求人数 日本語
未経験新卒エンジニアから1年半で38冊の技術書を読んだのでおすすめの必読9冊を紹介 - Qiita
はじめに 未経験新卒でエンジニアを始めてから一年以上がたち後輩が入ってきました。 よくおすすめの書籍を聞かれるので、この機会に自分が読んだおすすめの本をまとめてみました。 読んだ本を数えてみたら38冊も読んでいて正直自分でもびっくりです。 今回はその中から厳選した9冊を紹介します。 ※ここではJavaなどに絞らず、サーバサイドエンジニアとしておすすめの書籍を紹介します。 私の未経験当時のスペックと現状 未経験当時 大学1年生の時にC言語を授業で習ったがやる気もなくループ処理なども分からず 就活でエンジニアに決まってからPaizaの問題を解きまくりA問題も多少解けるレベル （ただし変数名はaaaaとかhogeeeを多用w） 現状 書籍を大量に読んでアウトプットしていたおかげで（もちろんまだまだ勉強中ですが） ダメなコード、良いコードの判別が出来て、実装にも落とせる。 アーキテクチャを採用した
新人エンジニアの私が圧倒的成長するためにやっていること
はじめに 私はエンジニアになってまだ4ヶ月のいわゆる新人枠。それでもこの4ヶ月、どのようなマインドや仕組みを用意して進めていけば圧倒的成長に繋がるのかを自分なりに試行錯誤し、実行してきました。 そこで、私の失敗談やそこから得た経験が、新人エンジニア同志の方の参考になればという思いで今回の記事を書きました。 周りのエンジニアとのレベルの違いを感じすぎて「自分なんて...」「こんなことを言ったら」と引っ込みがちだった私が圧倒的成長を目指してやったことが、エンジニアになりたての誰かのところに届けられたらうれしいです。一緒に圧倒的成長しましょう！ できなくて当たり前。どんどんさらけ出そう 先輩エンジニアに言われてハッとした言葉があります。「初めたばかりなんだからできなくて当たり前」 できないことは恥ずかしいという考えは捨てて、積極的にできない自分をさらけ出すことが大事だと学びました。 それまでの私
松尾研公開講座 Deep Learning 基礎講座 復習 #2 ロジスティック回帰
松尾研究室が提供している講座、Deeep Learning基礎講座 https://deeplearning.jp/lectures/dlb2018 を受講中です。数式と実装のところで分からなかった人が、同じレベル感の人を対象に記事を書きました。一緒に基礎から復習しましょう！ 講座自体は、ディープラーニングのライブラリを使えるレベルではなく、論文を読んで実装する、ライブラリを作る側にまわることを目標としたものです。第1回は「人工知能は人間を超えるか」に載ってるジェネラルな内容と受講者のTLで共通認識。割愛。第2回からハードになるので頑張りましょうとのことでしたが、本当にハードなので嘘偽りないです泣 以下自分が分からなかったことのまとめなので、一般的なことは省きます。 第2回 講義まとめ 機械学習(ML)の手法一覧 教師(あり|なし)学習、強化学習など MLのPipeLine input -
【保存版】言語別Youtubeおすすめチャンネル
💡新記事の紹介 言語学習から一歩先に進んだ記事書きました →【保存版】個人開発の進め方 -全５ステップ- 良ければ見てみて下さい！ はじめに 0からプログラミングが学べるおすすめのチャンネルまとめてみました。 IDEのショートカットやリファクタリングも学べます。 コメントを頂いたので、記事にしようと思いました。 → 新卒, Webサービスを作ってみた話 ---絶対に手を動かしながら、やってください！--- 動画を進めては止めて進めては止めて、です。 ３倍以上時間はかかりますが、、 ディアルディスプレイ推奨です。 Android Android Instagram Clone App インスタグラム似のアプリを作ります。 １動画は短いのですが、１００本の超超大作です。 中盤くらいから勝手に手が動くようになります。 動画と同じくらいのスピードでコーディングできるようになるので、ある意味すごく
AWS認定9冠制覇したのでオススメの勉強法などをまとめてみる
まず11位の「クラウドプラクティショナー」ですが、2018年に新設されたAWSのエントリーレベルの認定です。AWSの基本的な概念や、AWSのベーシックなサービスの特長、請求・アカウントマネジメント・料金モデルなどに関する理解が問われます。エンジニアだけでなくマネージャーや営業など様々なポジションを対象とした認定であるため、問われる知識の範囲は意外に広いです。ただ、知っていれば解ける問題が多いため、この順位にしています。 10位の「Alexaスキルビルダー - 専門知識」は、文字通りAlexaのスキル開発に関する知識が問われます。専門知識と銘打たれていますが、内容自体はそこまで難しくなく、Alexaスキル開発に関して知っていれば解ける問題が多かった印象です。これまでにAlexaスキルを開発したことがあり、クラウドプラクティショナーレベル以上のAWS知識があれば、問題なく合格できると思います。
「ゴミ記事が多すぎる問題」に対する私見 - Qiita
結論 「ゴミ記事」の判定とフィルタリングはGoogle1とそのユーザーの責務なので、気にせずに書き続けましょう。 以下、蛇足 定義 いくつかの記事についたコメントを見たところ、「ゴミ記事」の定義は以下に集約できそうです。 レベルが低い(入門者向け) 自分用のメモ(体系立っていない) わかりにくい(文章が下手) 情報が古い 内容が間違っている なお、複数人の意見を集約しただけであり、上の記事がすべて「ゴミ記事」である、という意味ではありません。(たとえば自分用のメモであっても多くの人の役に立つことがあります) 背景 そもそもなぜ記事を書くのかについて考えてみます。 ほかの人の役に立つため 勤務先の業務のため もしくは勤務先での評価を上げるため PVを稼ぐため 自分用の備忘録として残しておくため 原因 定義と背景に挙げた前提のもとで「ゴミ記事」が増えてしまう原因は以下が考えられます。 入門者向
次世代人工知能≒機械学習の形はこれだ！動画でAIを学習
株式会社massive lnggの古川です。 下記にこの記事の続編の研究を載せました [自動的に知能を高める次世代AIシステム開発：動画機械学習] https://qiita.com/furukawamassive7/items/fc3b7de6ad092d87cb30 https://qiita.com/furukawamassive7/items/71354bf3713ec84d27d9 AI≒機械学習のエンジニアとして 「次世代AIは動画学習によって生まれる」ということを ほぼ確信しています。 AIの動画学習によって現在では手の届いていない まるで人間のように会話をしたり、思考ができる 革新的な人工知能アルゴリズムが登場するのではないかと考えています。 その理由とともに 裏付けとして今回行った実験結果を報告したいと思います。 また、あえて機械学習ではなく 「AI=人工知能」というワー
チューター少人数でも回せる！Slack を駆使したハンズオン勉強会のやり方
はじめに 先日 グロービス で 第 1 回 Google Apps Script (GAS) ハンズオン というハンズオン形式の勉強会を実施した際の知見を共有します。 通常 ハンズオン 形式の勉強会は、参加者が途中で詰まってしまった時のサポートをしたり、質問に答えたりする必要があるため、参加者 5-6 人に対して、チューターを 1 名用意しておいた方が安心です。そのため、ハンズオンを開くハードルが少し高くなってしまいます。 今回 Connpass で勉強会を開いたところ、非常に多くの応募があったため、できるだけ多く方が参加できて、少人数で回せる仕組みを運営メンバーで考えて、チャレンジしてみました。 結果、参加者 68 名に対して、チューター 2-3 名で回すことができました。勉強会直後のアンケートでも満足度が 5 点満点中 4.5 と高い数字が得られました。 以下に勉強会設計のポイントを書
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