【基本】AWSの使い方とその他

みなさんAWSを知っていますか。AWSは今どこの現場でも使われており、任天堂やフジテレビなどアプリではInstagramや漫画アプリなどでも大きく関連しており、今、AWSがないとほとんどのアプリに影響があるほど私たちの生活では必須になっております。そんなAWSについて今回はまとめました。

【初心者目線】Webアプリケーションの開発 第2回

Webアプリケーションの開発 第2回について書いていきます。

【初心者目線】Webアプリケーションの開発 第14回

【初心者目線】Webアプリケーションの開発 第14回について書きます。

PythonでWebアプリケーションを作成するための備忘録

近年AIやディープラーニングの盛り上がりで注目されているPythonですが、特徴、できること、学習方法、Webアプリケーション構築に適しているのかを調べてみました。

【初心者用】githubって何？

IT関係の仕事や、プログラミングを学んでいる方が必ずと言っていいほど耳にする言葉が、今回紹介するgithub（ギットハブ）です。 今回の記事では、githubの使い方と何故githubがここまで人気なのかをまとめた記事になっているので、良かったら見ていってください！ この記事を読むことで分かること ・gituhubとは何かを学べる

製造・コーディング(PG/バックエンド)

【Swift】 Firebaseでリアルタイム更新のチャット機能を作ってみる【Realtime Database】

Firebaseにはプッシュ通知の機能や、ユーザー認証、リアルタイムデータベースなど様々な機能があります。今回はFirebaseの最初の製品である「Firebase Real-time Database」を使って簡単かつシンプルなチャットアプリを作りました。環境・MacOS Ventura 13.0・Xcode 14.2・Swift version 5.7.2構成、設定等【Firebase】・プロジェクト名: SampleProject【iOS】・プロジェクト名: SampleFirebase・画面構成:１画面(チャットの画面のみ)

製造・コーディング(インフラ)

Spring Frameworkの解説とWebアプリケーションの作成

Webアプリケーション開発は、企業の情報システムを支える上で欠かせないものとなっています。その中でも、Java言語を利用したWebアプリケーション開発が注目を集めており、Java言語でWebアプリケーションを開発する場合、Spring Frameworkは必須の技術となります。本記事では、Spring Frameworkの導入からWebアプリケーションの作成方法までを解説します。

製造・コーディング(PG/バックエンド)

データ分析に使用されるR言語の基礎構文をまとめてみた

R言語は、統計解析やデータ分析に特化したプログラミング言語であり、初心者でも比較的簡単に学ぶことができます。今回はR言語の初心者向けにR言語の基礎を紹介しようと思います。

製造・コーディング(PG/バックエンド)

Java言語の一番メジャーなフレームワーク「Spring Framework」について解説

こんにちは、最近Javaのフレームワークに興味を持った者です。今回は、Java開発者にとって欠かせないフレームワークの一つ、Spring Frameworkについて実践形式で解説していきたいと思います。

製造・コーディング(PG/バックエンド)

機械学習エンジニアのキャリアパスと必要なスキルについて

機械学習は近年、急速に発展している分野であり、多くの企業や産業において重要な役割を果たしています。機械学習エンジニアは、データを分析し、予測モデルを開発するなど、機械学習技術を活用して問題を解決する専門家です。本記事では、機械学習エンジニアとしてのキャリアパスや、成功するために必要なスキルについて探っていきます。経験の浅い方々やキャリアを考えている方々にとって、参考になる情報を提供します。さあ、機械学習エンジニアとしての旅を始めましょう。

【PowerShell 】基礎的な用語２

PowerShell の用語やコマンド理解についての学習をさらに進めていきたいと思います。

テスト(IT事務全般)

【ソフトウェアテスト】QC7つ道具と新QC7つ道具　②

QC7つ道具は、主に生産現場における各種数値を元に品質やリスクなどを分析して、品質管理を進める手法でしたが、品質管理に関わる問題は定量的分析のみでは対応しきれないようなものもあります。「【ソフトウェアテスト】欠陥分析手法について」記事でも触れているとおり、統計的分析は定量的解析手法で対応可能ですが、問題の要因に対してアプローチしようと考えた場合に、あらゆる要因が数値化できるのであれば定量的分析手法を用いれば解決できますが、数値化が困難であったり、集計して数値化して分析すると考えた場合に非常に手間がかかるような要－因に対しては、定性的な分析手法が必要になります。また、生産活動そのもののみではなく、プロジェクト全体の管理もQC活動、品質管理活動で対応すべき事象です。プロジェクト進行における問題点の可視化や共有に際して、数値データではない文字データや言語データでの集計管理をして、そうした定性的データを共通化された手法を用いて分析することにより、どのような生産現場でどのようなスキルの人が品質管理対応をする想定になったとしても、ある程度容易に対応できるように作成された手法のなかでも代表的な7つの手法が、新QC7つ道具(N7)として分類されています。英語ではNew Quality Control – 7 Tools等と呼ばれます。

テスト(運用・保守・サポート)