データベースに関する基本知識とSELECT文の基本

TCP/IPの階層モデルのアプリケーション層について、もう少し詳しく学習していきます。また、TCP/IPの通信例を元に、パケットの処理について学んでいきましょう。

【C++基礎】C++プログラマが学びなおす　その２

C++からしばらく離れていたプログラマですが、これからの業務で触れる可能性が出てきたので、一度初心に立ち返って基礎からおさらいをしていく過程を備忘録として残していきます。

製造・コーディング(PG/フロントエンド)

マニュアル作成で心がけることとは

皆さんはシステム開発現場のマニュアルや仕様書などのドキュメントに対して、どのようなイメージをお持ちでしょうか。 実際にシステム開発の現場で整備されていたマニュアルが、めちゃくちゃ役に立ったと考えているかたは、ごく少数なのではないでしょうか。 各プロジェクトで、エンジニアの入れ替わりが当たり前になった昨今では、業務マニュアルやシステムの操作マニュアルがない会社はないと言っても過言ではありません。 ・分厚くて読む気がしない ・どこに何が書いてあるのか分かりにくい ・そもそも読んでも理解できない ・プロセスやトラブルの解決策が抜けがち ・書いてある内容が古い（アップデートされていない） 上記の内容はいずれも、マニュアルが風化する原因の1つです。 裏を返せば、マニュアルを作る側が、上記のような状態にならないように気をつけるべき項目とも考えることが出来ます。 実際、多くのシステム開発の現場で、マニュアルと実際に稼働しているシステムとの情報が乖離しており、マニュアルはストレージを圧迫する邪魔な存在。だと認識されているケースが多いです。 今回の記事では、システムの操作マニュアルに関して、みなさんが実際にマニュアルを作成する場合に、分かりやすく使いやすいマニュアルを作るために心がけるべき5つのポイントについて解説していこうと思います。

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。

テスト自動化ツールとは？メリットデメリットやオススメツールもご紹介！

皆さんはテスト自動化ツールについてご存じでしょうか。開発プロセスにおいて必要不可欠な工程としてテスト工程がありますが、そのテストを自動化して膨大な工数を削減することができるツールとなっております。また人がテストをしていてはどうしてもミスが生じてしまいますが、テスト自動化ツールの場合は自動で行ってくれるので使い方さえ間違えなければミスが発生することはありません。特に大規模なプロジェクトになるほど効果を発揮してくれるテスト自動化ツールについて今回はご紹介いたします。

【JSTQB(FL)対策】第5章テストマネジメント<5.1テスト組織～5.2テスト計画作業と見積り

こちらの記事ではJSTQBのシラバスのうち、第5章テストマネジメント分野<5.1テスト組織～5.2テスト計画作業と見積り>における以下の分野の学習内容及び学習してみて私が思ったことについて記載します。

テスト(運用・保守・サポート)

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。

【比較解説】機械学習とディープラーニングの違いとは？

機械学習とディープラーニングは、現代の人工知能の分野において重要な役割を果たしています。両者は密接に関連していますが、それぞれ異なるアプローチや特徴を持っています。この記事では、機械学習とディープラーニングの違いについて詳しく解説します。機械学習とディープラーニングの定義や特徴、それぞれの得意なことやデメリットについて理解していきましょう。

【初心者目線】Webアプリケーションの開発 第15回

【初心者目線】Webアプリケーションの開発 第15回について書きます。

【初心者用】ELTツールについて

次の案件先でデータベースの操作をすることになり、ETLツールなども使用することになるので、ETLツール関連について学びたいと思います。

【ゼロから始めるAI】巷で噂のAIを触ってみたい 第1回

よく話題に挙がる「AI」というものAI（人工知能）は、ChatGPTの登場以来、「会話ができるAIが誕生した！」とSNSやメディアで大きな注目を集めてきました。今では企業が業務に取り入れ始めており、社内チャットに導入したり、テスト工程で画像認識を活用したりと、すでにAIは社会に欠かせない存在となりつつあります。私のエンジニアの友人の中には、「このままではAIに仕事を奪われるかもしれない……」と危機感を抱く人も出てきています。さらに、ゲーム開発の分野でもAIを活用した取り組みが話題になるなど、AIの可能性はどんどん広がっています。とはいえ、世間でこれだけ話題になっていても、「AIって何となく分かるけど、実際の使い方までは分からない……」という人も多いのではないでしょうか。実は、私自身もその一人です。だったらいっそ、自分で触って、理解を深めてみよう！ そう思い立ったのがこの企画の始まりです。AIを趣味や仕事に活かすヒントを探しながら、ゼロからAIについて学んでいきたいと思います。このシリーズでは、「とにかく簡単に始めてみる」をテーマに、AIの基礎から実際の使い方まで、やさしく解説していきます。

仕事の流れを可視化する業務フローの作り方

システム開発の現場に参画して一番最初に学ぶ内容が、今回紹介する業務フローです。 前回紹介したマニュアルと近しいドキュメントにはなってしまいますが、マニュアルと業務フローは全く別の観点から作り上げるドキュメントです。 マニュアルは、システムの操作方法などを記したドキュメントなのに対して、業務フローは【仕事の内容や手順を図で表したもの】です。 業務を視覚化することで、見落としを行うリスクが軽減し、文章で手順を読むよりもわかりやすく、全体像を掴みやすくするというメリットがあります。 各現場によっては非常に読みづらい業務フローが整備されていますが、適切に書かれたフローであれば業務の流れを直観的に理解しやすく、業務マニュアルや新人研修としても活用できるため、非常に効果的です。 担当者が業務を改善したり、他部署の業務について相互理解を深めたりするツールとしても有効です。 小規模・中規模のシステムにも活用できますが、大規模なシステムにおいては、全体の機能を業務フローで表すことができるので、保守性の向上にもつなげることができます。 障害が発生して調査をおこなう場合などでも、ソースコードのみを調べると時間がかかりますが、業務フローがあれば、機能ごとのきりわけができるので問題を早く特定しやすくなります。 もちろん、システムの機能拡張や業務内容の変更の際も、業務フローがあれば検討資料としても活用されるシーンが多いです。 業務フロー作成の目的をまとめると、 ・業務の視覚化、標準化 ・業務の問題の発見 ・担当者および他部署間の業務の把握、相互理解 ・業務の保守性、拡張性の向上