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AI、機械学習を学ぶならPythonがおすすめな理由

「AI、機械学習を学びたいけど、どの言語がいいのだろう?」そんな方におすすめなのがPythonです。本記事では、AIが私たちの日常でどのように活用されているのか。そのようなAIに携わるAIエンジニアとはどのような仕事なのか。そしてAI、機械学習を学ぶならPythonがおすすめな理由を紹介したいと思います。

初心者

【C# WPF】WPFを理解したいC#初心者の話【環境構築編】

C# WPFについて学んでいく過程を備忘録として残して置きたいと思います。

製造・コーディング(PG/フロントエンド)

【QA】テストケースの書き方

システム開発における評価・検証では評価する為の状態や手順、そして確認するべき期待結果等の情報をまとめたテストケースを事前に作成することになります。しかしテストケースの書き方が不十分であると他の実施者がそれを見た時はもちろん、テストケースを作成した本人でもいざ評価をする際にテストケースに書かれた情報を正しく読み取ることが出来ない可能性があります。良質なテストケースは"誰が実施しても同じ期待値を得られる"ということです。本稿ではそのために意識するべきことをまとめていきます。

初心者

Flutterを使ってみよう その8(レイアウト方法②)

前回の続きで他のレイアウトについて、触れていきたいと思います。環境 ・MacOS Ventura 13.6.3 ・Xcode 15.1 ・VSCode 1.85.1 ・Flutter 3.16.5 ・Dart 3.2.3

製造・コーディング(PG/フロントエンド)

【初心者向け】Packet Tracerでネットワークを学ぶ(ルーティング①)

ルータとはルーティングを行う機器です。 ルーティングとはデータの転送を行う際にルーティングテーブルを参照して経路を判断し転送することです。

詳細設計(内部設計)(インフラ)

【初心者向け】Packet Tracerでネットワークを学ぶ(スイッチング④)

Packet Tracerでネットワークを学びます

詳細設計(内部設計)(インフラ)

Flutterを使ってみよう その4

前回の開発前準備の記事の続きです。今回は、様々なWidgetを使い、画面構成の知識を深めていきましょう。※用例で比較説明したほうがわかりよいため、SwiftUIの用例で比較したいため、SwiftUIで開発したことがあることが前提の記事です環境 ・MacOS Ventura 13.6.3 ・Xcode 15.1 ・VSCode 1.85.1 ・Flutter 3.16.5 ・Dart 3.2.3

製造・コーディング(PG/フロントエンド)

Flutterを使ってみよう その5(画面遷移等の制御)

前回の記事の続きです。今回は、画面遷移等の制御周りの知識を深めていきましょう。※ 用例で比較説明したほうがわかりよいため、SwiftUIの用例で比較したいため、SwiftUIで開発したことがあることが前提の記事です環境 ・MacOS Ventura 13.6.3 ・Xcode 15.1 ・VSCode 1.85.1 ・Flutter 3.16.5 ・Dart 3.2.3

製造・コーディング(PG/フロントエンド)

エンジニアの開発工程一覧 | 各工程の仕事内容と必要スキルを解説

ソフトウェアやシステム開発における工程とは、開発プロジェクトを段階的に進めるための一連のプロセスです。開発工程を理解することは、開発プロジェクトの全体像や目的を把握するための重要な知識となります。しかし、各工程において、エンジニアはどのような仕事を行い、どのようなスキルを必要とするのでしょうか?この記事では、開発工程それぞれの仕事内容と必要なスキルについて解説します。

初心者

【初心者用】SQLのクエリ操作基礎5

タイトル通りですが、SQL初心者がクエリ操作に関して学んだことまとめていきます。操作方法について忘れていることが分からないことが多いので、基礎を学んでいきます。

その他(PG/バックエンド)

【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)

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