Web制作フローが「完璧」にわかる資料や流れのまとめ | コムテブログ
TL;DR 受注前、制作フロー、安定収益源の保守方法まで「作って終わりにしない」Web 制作の一連の流れを記載しておきます。社内だけじゃなく、これから独立する人、フリーランスの方も必見です。 オリエンテーション／受注前 １．書類テンプレート一式 オリエンテーションにおけるヒアリングでは、後に作成する提案・見積書に必要となる質問を用意しておきます。自社の説明をする時は、せっかちなクライアントさんもいるので、だらだら話さず、ポイントを抑えてわかりやすく説明します。ヒアリングした後は、議事録にメモし社内共有。必要な書類（ヒアリングシート／企画書／提案書／業務委託書／見積書／契約書）など一式まとめてますので、書類系のテンプレートは以下で。 企画・提案・見積・納品・契約などのテンプレ・知識まとめ２３ ２．見積もりの目安と計算方法 例えば項目を作るとき１．項目／２．内容／３．設計(人日)／４．製造(人
Ruby概論のスライドがすばらしかったのでまとめてみた(第一部)
Spice Lifeの五十嵐邦明さんの一橋大学のRuby概論スライドがかなりすばらしかったのでまとめてみました。こんなキャッチーな資料がネットで手に入るというのは本当にありがたい限りです！ (05-02 07:45) MATSUOKA Koheiさんの2014年度の講義資料を追加 ちなみに、スライドがたくさんあるので3部作ですw (1)『Ruby概論のスライドがすばらしかったのでまとめてみた(第一部)』<= 今ここ< strong> (2)『Ruby 概論のスライドが素晴らしかったのでまとめてみた(第2部)』 (3)『Ruby 概論のスライドが素晴らしかったのでまとめてみた(第3部)』 🗻 2014年ブログ一橋大学でRubyの非常勤講師をはじめました MATSUOKA Koheiさんが講師をされている2014年に現在開催中のRuby講義の資料です。勉強になります！ Ruby講義第1回：
Think Python: How to Think Likea Computer Scientist
by Allen B. Downey This is the first edition of Think Python, which uses Python 2. If you are using Python 3, you might want to use the second edition, which is here. Buy this book at Amazon.com Download Think Python in PDF. Read Think Python in HTML. Example programs and solutions to some problems are here (links to specific examples are in the book). Description Think Python is an introduction t
傾向スコア：その概念とRによる実装
2. 今回の資料&元ネタ 星野・岡田 (2006) J Natl Inst Public Helth 55(3): 230-243 『傾向スコアを用いた共変量調整による因果効果の推定と臨床医学・疫学・ 薬学・公衆衛生分野での応用について』 R-package Matching using data lalonde , lindner 星野崇宏 (2009) 『調査観察データの統計科学』 宮川雅巳 (2004) 『統計的因果推論』 里洋平さんweb資料 『Rで学ぶ傾向スコア解析入門』 http://www.slideshare.net/yokkuns/r-9387843 12年4月27日金曜日 3. もくじ (星野・岡田 2006に準拠) (1) はじめに (2) 因果効果の定義と無作為割付の重要性 (3) 既存の共変量調整法とその問題点 (4) 傾向スコアの定義 (5) 傾向スコアを用いた
Introduction to statistics
2. ご注意 • この資料は個人的な知識をまとめたものです。作成者 の所属する組織とは一切関わりの無いものです。 • 内容は正確なものとなるよう努力していますが、作成 者の不勉強が無いとは言い切れません。不正確な内 容の発生、および本資料の内容を用いたことによるい かなる損害についても、作成者はその責任を負いませ ん。 • おかしな点や、改善点など、お気づきの際にはご指摘 いただけると幸いです。 2 3. この資料の目的と前提 目的 前提 •仕事上の問題解決を考える •平均や分散などの確率的 ときに統計学のことも頭に 計算を知っている 浮かぶようになる •正規分布なども知っている •統計学の全体像をイメージ できるようになる •統計学についてとても詳しい というわけではない •必要な個別トピックの調査 検討にすんなり入れるよう •統計学についてきちんと になる 勉強するのが面倒臭い …とな
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【14-B-2】グリーを支えるデータ分析基盤の過去と現在（橋本泰一〔グリー〕）
北里大学大学院医療系研究科